美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案
無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，皆屬自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統，部份可靠技術才下放至商用車型，但有關於自駕車逐漸成為現實，已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。
無人駕駛車輛若能夠變得商用化，將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而，在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環，是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此，為了保障公共安全與推廣創新，為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ，下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後，歷經2016年9月的修正，於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。
美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 （California Vehicle Code）38750 中之條款 3.7所訂定，依照加州DMV規畫，在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車，仍需與傳統汽車一樣，具有方向盤與煞車踏板，而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外，無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控，並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。
截至2017年3月8日，已有27家公司獲得加州DMV許可，在道路上測試無人駕駛車輛，且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後，還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見，研擬規範修改內容，以符合實際需求。
人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一，我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而，我國地狹人稠，交通狀況複雜，且國人守法觀念尚有加強空間，確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性，以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此，加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展，值得吾人持續關注。
黃天佑
組長 編譯整理
DMV, Deployment of Autonomous Vehicles for Public Operation, https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/auto (last visited Mar. 13, 2017).
DMV, Application Requirements for Autonomous Vehicle Tester Program, https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/?1dmy&urile=wcm:path:/dmv_content_en/dmv/vehindustry/ol/auton_veh_tester (last visited Mar. 13, 2017)
美國在醫療費用的支出常常超乎預期，其中處方藥之花費就佔了相當大的比例。為了減少醫療費用支出，並讓藥物之價格更為透明，加州州長傑瑞布朗（Jerry Brown）在2017年10月9日簽署了第17號法案（藥價透明化法案），要求藥物製造商若要調高處方藥價格超過一定程度，則須事前通報給主管機關；該法預計於2018年10月1日生效。 藥價透明化法所稱之處方藥（prescription drugs），包含學名藥、原廠藥或特種藥品。本法之主管機關為「加州衛生計畫與發展辦公室」（Office of Statewide Health Planning and Development, OSHPD），掌管本法之執行並對違規製造商處罰民事罰款，本法案施行之相關細節亦由OSHPD訂定。OSHPD依據本法所得之罰款或收入，將全數交給「照護管理基金」（Managed Care Fund）做運用。 依據藥價透明化法規定，處方藥製造商對於其處方藥產品若欲調高產品公告目錄價（Wholesale Acquisition Cost, WAC）超過40美元/療程之漲幅者，須將處方藥漲幅、漲價原因、藥品使用情況或市場等資訊，以「季」為單位，至少於漲價生效60天前通報給加州衛生計畫與發展辦公室。若該藥品為新產品，其WAC超過「醫療保險處方藥物改良和更新法」（Medicare Prescription Drug, Improvement, and Modernization Act）所定之價格區間者，須於新產品上市後3天內通報給OSHPD。 OSHPD在收到處方藥製造商的通報資訊後，則須依法將資訊公開於其網站上。
瑞士諾華藥廠針對數間印度學名藥廠之ANDA申請程序，提起專利侵權訴訟瑞士諾華藥廠成立於1996年，為全球前十大藥廠之一，其首創新藥Entresto，係作用於心臟神經內分泌系統，以對抗心力衰竭症狀，其在美國也取得相關專利(US8101659、US8796331、US8877938和US9388134)，專利效期大致落在2023~2027年間。藥品上市後統計至2019年6月，Entresto的全球收入已達約7.78億美元。 印度學名藥廠Macleods、Alembic、Natco公司於2019年9月向美國食品藥品監督管理局(下簡稱FDA)提交Entresto學名藥簡易新藥上市申請(下簡稱ANDA)，諾華於2019年9月11日接獲通知後，即於2019年10月24日，針對上述申請ANDA之印度學名藥廠提起專利侵權訴訟，試圖阻止該些印度學名藥廠仿製Entresto。 依照美國規定，當學名藥廠提出ANDA申請時，若專利權人在45天內提出專利訴訟，則會限制美國FDA不得於30個月內核准該ANDA申請。因此，在實務上ANDA從申請到上市，需花費約三年時間，使得學名藥廠往往會選擇在原廠藥物專利尚未到期前，提早申請藥品查驗；而原廠也通常會積極於45天內發起專利訴訟，已鞏固其專利期間之市場地位。 我國西藥專利連結制度業於2019年8月20日正式上路，建議我國相關生醫藥廠商應了解相關制度規範、與國外規定之差異，並提早納入企業內部之智財管理與智財策略規劃。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國聯邦加強導入節能績效保證專案，並規劃採購實務增訂規範美國總統歐巴馬於2011年12月發布備忘錄（Presidential Memorandum），要求美國聯邦政府應加強「導入節能績效保證專案（Implementation of Energy Savings Projects and Performance-Based Contracting for Energy Savings）」，並宣布未來24個月內最少將投入20億（billion）美元經費，推動聯邦機構採購實施節能績效保證專案，以改善建築物能源效率。基於政策指示，美國能源部（Department of Energy）下屬聯邦能源管理推動機構（Federal Energy Management Program，以下簡稱FEMP），研議規劃配套機制，協助導入「節能績效保證專案（Energy Savings Performance Contract，以下簡稱ESPC）」，更精簡、效率、低成本之實施模式，並助益美國能源技術服務產業（Energy Service Companies，以下簡稱ESCO）發展。 美國FEMP於2012年2月公告ESPC採購關於「資金（Financing）」部分之「資訊徵求意見書（Request for Information，RFI）」，廣詢實務各界意見，希望能繼而落實於政府採購規範及契約範本之研議，並協助ESCO業者能更順利取得資金，並協助ESCO業者能更順利取得資金，及降低資金取得成本，如此亦可有利益於所採購導入之聯邦機構。 FEMP主要係規劃探討關於ESPC融資資金，最合理且有吸引力之利率，所應考慮各項要件及利率定價模式，並且規劃建立資金協助者之優先名單（Preferred Financiers），以利配套選用。再者FEMP為推動整合，特別探討ESPC跨專案（Project Aggregation (Combining)）時，可能影響資金協助者之融資與財務評估，例如數ESPC專案、數ESCO業者、由同一資金協助者承接，或是數ESPC專案、數實施地點、同一ESCO業者，同一資金協助者，亦或者數ESPC專案、數實施地點、數ESCO業者、但同一政府機構、且同一資金協助者，研析相關影響要件。 以及，FEMP並探討ESPC實施「量測驗證（Measurement and Verification），對於取得融資評估過程是否增加複雜影響因素，以及資金協助者對於量測驗證機制，是否認為將增加風險並致更高融資利率，均為重要探討議題。此項意見徵求書，未來將落實於聯邦機構政府採購之實務規範上，相關內容再持續觀察追蹤。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。