英國身份證立法－我國之借鏡？
據報載， 5 月 25 日 起在我國舉行兩天之台灣與美國貿易投資架構協定（ TIFA ）會談，藥廠權益乃雙方談判焦點，美方這次來台所提出之談判項目中，對台灣藥廠衝擊較大的是資料專屬權（ Data Exclusivity ），及專利連結（ Pattern Linkage ）兩項，本土製藥業擔心，政府若妥協將可能造成台灣藥廠及研究單位新台幣上百億元的損失。 儘管去年初立法院已經三讀通過藥事法 40 條之 2 的「資料專屬權保護」條文，但預料美方這次將要求政府重新修法，以保障外商藥廠的權益。此外，專利連結（ patent linkage ）也是衛生署嚴陣以待的項目，外商訴求此一機制之目的，係希望透過專利資訊之揭露，使任何申請上市許可之學名藥品，均係在專利到期後或未侵害專利之前提下，使得上市。 專利連結制度首見於美國，美國食品藥物管理局 (FDA) 對藥品有所謂之「橘皮書」，要求公布各藥品的專利內容及安全性與療效資訊，並以此作為日後學名藥賞上市或與原開發藥廠發生專利侵權爭訟時之參考。業界認為，如果台灣也比照美國 FDA 專利連結的規定，可能導致外商藥廠得以輕易對台灣藥廠展開侵權訴訟官司，衝擊我國製藥產業。
日本內閣閣議決定2023年度朝向數位社會實現之重點計畫，強化活用數位技術之法規整備2023年6月9日，日本內閣閣議決定2023年度「朝向數位社會實現之重點計畫」（デジタル社会の実現に向けた重点計画）。該計畫是針對數位社會之實現，明確記載日本政府應迅速且重點性實施的政策及各行政機關於整體社會結構改革（こうぞうかいかく）、個別施行政策之努力，並做為日本向世界提出建言時的羅盤。 其中，值得關注的是日本對於為活用數位技術所做之法規整備。根據2022年12月日本數位廳轄下的數位臨時行政調查會（デジタル臨時行政調査会）的調查，確認與實地檢查、定期檢查、文件閱覽等相關之法律條文內含過時概念，以致於會對數位轉型之發展造成阻礙的條文（下稱過時法律）約有一萬條。對此，數位臨時行政調查會表示，數位改革與法律改革之間的關係為一體兩面，為了最大化發揮數位化的效果，法律改革的相關檢討亦應一併執行。各法律之相關行政機關應依照「基於數位原則對過時法律所作之修正工程表（デジタル原則を踏まえたアナログ規制の見直しに係る工程表）」對各過時法律做出相關檢討，並以2024年6月修正各過時法律為目標。 舉例來說，為實現民事判決的全面數位化，2022年5月18日，日本參議院通過了民事訴訟法等法律的部分修正案，其中最值得關注的部分為當事人可以透過網路向法院提起訴訟、提出準備資料，以及透過網路受領法院送達之相關訴訟文書等。該修正案亦包含訴訟中程序之修正，以言詞辯論程序為例，當事人可透過線上會議之方式進行言詞辯論程序，惟施行期間預計於公告後2年內開始實施。 台灣於2015年7月就智慧財產行政訴訟事件正式啟用線上起訴系統，同年9月開放稅務行政訴訟事件使用，並於2016年開放民事訴訟事件使用。該系統與日本體系不同之處在於，日本目前僅就民事訴訟事件開放線上起訴系統之使用。不過，日本2022年針對刑事訴訟法數位化之部分做出相關報告書，可預期日本將來也會將線上起訴及審理系統導入刑事訴訟法之領域。未來可以持續觀察日本就線上起訴及審理系統之訂定及政策施行方向，作為我國之參照。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
菲律賓基因改造茄子被迫停止田間試驗菲律賓為亞洲國家間第一個將基因改造作物（基改玉米）商業化並用於食品和動物飼料者，而另一項正等待商品化的基改作物，基因改造茄子，原預計於今（2011）年底完成7項試驗並於明年達成商品化的目標，卻因未符合地方政府法規所要求的公眾諮詢程序而被迫暫時中斷其中2項實驗。 2010年12月，菲律賓Davo市市長因申請本案田間試驗之UP Mindano公司未遵守應於市政府內張貼公開資訊之法定義務，以違反基因改造作物環境釋放之法規為由，向該公司發出禁止令並銷毀植株，其田間試驗因此延誤了6個月以上。無獨有偶的，作為菲律賓基改作物主管機關的植物產業局，也以同樣的理由中止另一項在Visayes國立大學所進行的基因改造作物田間試驗。 Davo市農業辦公室Leonardo Avila III主任表示，就該公司就試驗田所設立的藩籬實際狀況來看，雙方對於嚴格密閉的田間試驗（strictly confined field trial）有理解上的落差。面對UP Mindano公司於期間未盡公開資訊義務以進行充份溝通的指控，該公司負責田間試驗的科學家Rasco表示，所有爭議皆已透過直接或間接的方式於報紙和公開論壇中予以釐清。甚至嘗試著透過說明會教育大眾關於基因改造茄子的風險和優點，更強調茄子沒有異花授粉植物所會造成的基因汙染問題。 從法規面觀察，此一事件所透露的問題在於，即便一國中央法規允許基因改造作物之環境釋出，地方政府亦有可能藉由地方法規來落實其限制或阻擋基因改造作物之政策或目的，因而中央和地方間之政策歧異也將會成為GMO推展時必須面對的法制議題。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。