何謂「合作專利分類」?

  美國專利商標局(USPTO)與歐洲專利局(EPO)簽署協議,合作開發「以歐洲專利分類系統為基礎,並納入兩局分類實務特點」的共同分類系統:「合作專利分類」(Cooperative Patent Classification, CPC)系統,該系統為全球性的專利文件分類系統。USPTO與EPO為促進專利調合化,積極努力並共同合作建立CPC系統,該系統結合了兩局最好的分類作法,為專利技術文件建立一個共同且為國際間相容的分類系統,供專利審查使用。CPC於2013年1月1日宣布正式啟用,EPO開始使用CPC,不再使用歐洲專利分類(ECLA);2015年1月1日,USPTO正式宣告成功由美國專利分類(USPC)轉換至CPC。目前已有超過45個專利局與超過 25,000名審查人員使用CPC作為檢索工具,使CPC成為國際性的分類標準。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂「合作專利分類」?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?d=7940&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/09/22)
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英國國家醫療服務體系(NHS)公布國家資料退出(Opt-out)操作政策指導文件

  個人健康資料共享向為英國資料保護爭議。2017年英國資訊專員辦公室(ICO)認定Google旗下人工智慧部門DeepMind與英國國家醫療服務體系(NHS)的資料共享協議違反英國資料保護法後,英國衛生部(Department of Health and Social Care)於今年(2018)5月修正施行新「國家資料退出指令」(National data opt-out Direction 2018),英國健康與社會照護相關機構得參考國家醫療服務體系(NHS)10月公布之國家資料退出操作政策指導文件(National Data Opt-out Operational Policy Guidance Document)規劃病患退出權行使機制。   該指導文件主要在闡釋英國病患退出權行使之整體政策,以及具體落實建議作法,例如: 退出因應措施。未來英國病患表示退出國家資料共享者,相關機構應配合完整移除資料,並不得保留重新識別(de-identify)可能性; 退出權行使。因指令不溯及既往適用,因此修正施行前已合法處理提供共享之資料,不必因此中止或另行進行去識別化等資料二次處理;此外,病患得動態行使其退出權,於退出後重新加入國家資料共享體系;應注意的是,退出權的行使,採整體性行使,亦即,病患不得選擇部分加入(如僅同意特定臨床試驗的資料共享); 例外得限制退出權情形。病患資料之共享,如係基於當事人同意(consent)、傳染病防治(communicable disease and risks to public health)、重大公共利益(overriding public interest)、法定義務或配合司法調查(information required by law or court order)等4種情形之一者,健康與社會照護相關機構得例外限制病患之退出權行使。   NHS已於今年9月完成國家資料退出服務之資料保護影響評估(DPIA),評估結果認為非屬高風險,因此不會向ICO諮詢資料保護風險。後續英國相關機構應配合於2020年5月前完成病患資料共享退出機制之建置。

何謂「中國製造2025」?

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人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法

.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} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。

美國FDA發佈食品安全現代化法(FSMA)之產品安全建議規則(PSPR)最終版

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