RFID應用發展與相關法制座談會紀實
歐盟「Enforcement-Ricgtlinie 2004/48/EG指令」於德國國內法，而採取所謂「條款立法Artikelgesetz」之綜合立法方式＊，包括「專利法」、「商標法」、「實用新型專利法」、「半導體保護法」、「外觀設計專利法」、「品種保護法」、「非訟事件費用法」以及「著作權法」等相關條文之修正。 其中涉及「著作權法」相關重要修正條文包括「他人資訊提供請求權」，主要是賦予著作權人在主張權利侵害時，得向ISP業者要求提供可以辨明侵權者之身分資料（§101 UrhG），惟須符合特定條件，例如，侵權者須有營業行為（in geweblichem Ausmaß）。然而，就何謂「營業行為」在立法過程中爭議迭起，最後達成協議，決定認定「營業行為」之判斷標準包括：上傳、下載或公開傳輸檔案的數量、電影影片是否為全片供下載、錄音專輯是否整張專輯均提供下載等。簡言之，判斷標準將交由司法單位自被下載檔案的「量」與「質」加以衡量。 不同於歐盟Enforcement-Ricgtlinie指令，新修正之著作權法規定在侵害利益輕微案件中，權利人得向侵權人主張存證信函相關費用之上限為100歐元（§97a UrhG），此規定目的在預防權利人相關費用的主張權利遭致濫用。惟於立法過程中遭權利人及律師代表極力反對，認為如權利人堅持捍衛其權利，則超過100歐元之費用部分需由權利人自行吸收，顯不公平。 在著作權保障意識高漲的現代，有關著作權侵害判斷標準以及賠償方式爭議不斷，德國著作權法亦在相關壓力下持續修正著作權法相關條文，擴大對著作權人之保護。這一波修正條文於8月1日正式施行後成效如何，值得後續觀察。 ＊ 主要是將原本散落在不同法律規範中之條文，以組成「條款」的方式將修正的條文。立法過程完成後，該法的 「架構」是由各個「條款」所組成，而每個條款是代表一個（遭到修正之）法律條文。
德國慕尼黑地方法院日前認定特斯拉關於「Autopilot」等銷售（廣告）標示將誤導消費者自特斯拉（Tesla）推行Autopilot（此於特斯拉之繁體中文官網譯作自動輔助駕駛）以降，其原先宣稱可免手動（Hands free），但經美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）指摘特斯拉前述宣稱可能使駕駛人注意力渙散而發生事故，似乎影響近年來特斯拉對於其自動輔助駕駛系統之論調，而改要求駕駛人即便開啟該系統仍須將手放置於方向盤上。除了前揭特斯拉於車輛銷售（廣告）資訊所生的爭議外，日前2020年7月間德國慕尼黑第一地方法院（Landgericht München I）之合議庭的判決，認定特斯拉於其車輛（Model 3）之銷售（廣告）標示資訊的整體，以及原告競爭中心（Wettbewerbszentrale）所分別主張之內容，均屬不正當競爭防制法（Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb，UWG）第5條第1項第2句第1款之誤導性商業行為（Irreführende geschäftliche Handlungen，或譯作引人錯誤之交易行為）。 本件之爭點核心在於特斯拉現行車輛既有配備之Autopilot系統，以及消費者可自行選購之Volles Potenzial für autonomes Fahren（德文直譯：具備完全自動駕駛潛力，而特斯拉之繁體中文官網譯作全自動輔助駕駛）系統等用詞，因其等涉及車輛功能與設備之決定性概念和資訊，則與現行「車輛駕駛輔助系統」（Fahrassistenzsystem）存有落差，進而導致消費者理解與實際情況不一致之情形。 法院認定理由在於不論特斯拉之Autopilot或Volles Potenzial für autonomes Fahren等系統，均無法達到毋須人為介入行駛的情境，即便其於官網上有另行標註目前該等系統功能有限，仍須駕駛人主動監控所有行駛環境等，但因該等內容說明不夠透明與清晰，而仍無法排除其等資訊具有誤導性，故特斯拉使用Autopilot等詞以及其他暗示車輛技術上能完全自主（vollkommen autonom）等用語，將引起消費者錯誤認知其可在德國的道路上運行完全自主之自動駕駛系統（註：此部分似係指SAE標準等級5之自動駕駛系統，然德國道路交通法目前僅開放運行等級4以下之自駕系統）。不過該判決結果仍可上訴。
美國食品藥物管理局發布《上市後研究及臨床試驗：判定未遵守聯邦食品、藥品和化妝品法案第505(o)(3)(E)(ii)節的正當理由》指引草案美國食品藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, US FDA）於2023年7月14日發布《上市後研究及臨床試驗：判定未遵守聯邦食品、藥品和化妝品法案第505(o)(3)(E)(ii)節的正當理由》（Postmarketing Studies and Clinical Trials: Determining Good Cause for Noncompliance with Section 505(o)(3)(E)(ii) of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act）指引草案，說明FDA如何判定處方藥廠商未遵守上市後要求（Postmarketing Requirements, PMRs）的正當理由。 根據聯邦食品、藥品和化妝品法案（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）第505(o)(3)節，應完成PMR的廠商必須向FDA更新研究或臨床試驗進度的狀態及時間表，例如：提交最終版本計畫書、完成研究/臨床試驗、提交結案報告。廠商若未向FDA更新上述PMR資訊即違反FD&C Act，除非廠商提出正當理由。 未遵守PMR的正當理由應符合下列三項條件： 一、與錯失時程直接相關的情況。 二、超出廠商的控制範圍。 三、當初制定時間表時無法合理預期的情況。 該指引草案舉例說明可能的正當理由及非正當理由，另建議廠商提交年度報告前主動通報PMR進度的狀態，並在預期錯過時程之前儘快提供理由，亦須採取矯正PMR不合規行為的措施，包括立即制定矯正計畫、主動向FDA通報實際或預期的延誤，以及修訂合理的時間表。未遵守PMR的廠商可能會收到FDA的警告信（Warning Letter）或無標題信（Untitled Letter）、不當標示指控（Misbranding Charges）和民事罰款，FDA將根據廠商是否採取矯正措施來確定罰金。 「本文同步刊載於 stli生醫未來式 網站（https://www.biotechlaw.org.tw）」
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件，要為雇主和員工創造雙贏.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部（Department of Labor）於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」（Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers）參考文件（下稱本文件）。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）中對勞工的承諾，作為行政命令中承諾的一部分，本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖，同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益，並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎，提出最佳實踐作法，其重點如下。 1. 賦予勞工參與權（empowering workers）：開發人員和雇主履行各項原則時，應該秉持「賦予勞工參與權」的精神，並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統：開發人員應為AI系統建立標準，以利進行AI系統影響評估與稽核，保護勞工安全及權益，確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督：組織應有明確的治理計畫，包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明：雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利：雇主使用AI系統時，除應保障其健康與安全外，不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能（Enable Workers）：雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險，再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工：雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓，必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資：開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。