什麼是「日本Connected Industries」？
Connected Industries為日本產業的未來願景，透過人、機器與科技的跨界連接，創造出全新附加價值的產業社會，以達到Society5.0理想目標。例如，物與物的連接形成物聯網(IoT)、人與機器合作拓展智慧與創新、跨國企業合作解決全球議題、跨世代的人與人連繫傳承智慧與技術、生產者與消費者接觸解決商業與社會問題等。
隨著第四次產業革命到來，IoT、大數據及 AI人工製會等技術革新，日本藉由高科技、技術人才及應變能力等優勢與數據技術相結合，目標是邁向以人類為中心、解決問題的新產業社會。Connected Industries的三大支柱分別為：
一、新數據社會（New Digital Society）
消除人與機械系統的對立，實現全新的數位化社會。解決新興科學技術如AI及機器人運用上的困難，並積極活用該技術幫助並強化人類解決問題的能力。
二、多層次合作（Multilevel Cooperation）
區域、世界及全球未來面臨複雜的挑戰，必須透過企業間、產業間及國與國間的連繫合作解決課題。
三、人力資源發展（Human Resource Development）
以人類為中心做思考，積極推展數據技術的人才養成，邁向智慧與技術的數據化時代。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）於2024年7月18日發布《人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引》（인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서）（以下簡稱指引）。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料（下稱個資）制定了新的處理標準，以確保這些資料在法律上合規，且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中，會使用大量從網路上收集的公開資料，這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊（unique identifiable information, UII）、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資，內容不限於個資主體自行公開的資料，還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多，在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前，取得每個個資主體的單獨同意及授權，同時，南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題，PIPC制定了該指引，確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎，並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施，進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外，在指引的制定過程中，PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法，期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分，第一部分：應用正當利益概念；第二部分：建議的安全措施及保障個資主體權利的方法；及第三部分：促進開發AI產品或服務的企業，在開發及使用AI技術時，注意可信任性。 針對第一部分，指引中指出，只有在符合個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）的目的（第1條）、原則（第3條）及個資主體權利（第4條）規定範圍內，並滿足正當利益條款（第15條）的合法基礎下，才允許蒐集和使用公開個資，並且需滿足以下三個要求：1.目的正當性：確保資料處理者有正當的理由處理個資，例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性：確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估：確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利，並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定，其中，技術防護措施包括：檢查訓練資料來源、預防個資洩露（例如刪除或去識別化）、安全存儲及管理個資等；管理和組織防護措施包括：制定蒐集和使用訓練資料的標準，進行隱私衝擊影響評估（PIA），運營AI隱私紅隊等；尊重個資主體權利規定包括：將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策，保障個資主體的權利。 最後，在第三部分中，指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊，並培養隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）來評估指引中的要求。此外，指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險，並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新，並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通，並密切關注技術進步及市場情況，進而推動PIPA的現代化。
法蘭克福最高法院判決「不好喝保證退費」電視廣告違反「不正競爭防止法法蘭克福最高法院在2006年10月19日對於一則「不好喝保證退費」電視廣告，判決被告對消費者因未盡到資訊告知義務（Informationspflicht）而違反不正競爭防止法（UWG）。 被告在一則促銷其所生產之礦泉水電視廣告中，打上「不好喝保證退費」等標語，但關於詳細退費資訊在電視廣告中並無說明，進一步的退費資訊，如退費條件、如何退費等，是黏在寶特瓶瓶身，需待消費者將此標籤撕下，才得以看到相關的退費資訊。原告是符合不正競爭防止法（UWG）第8條第3項第2款「以促進工商利益為目的而具備權利能力之工商團體」（Wettwerbsverband）；原告認為被告違反「不正競爭防止法（UWG）」第4條第4款之規定：「未清楚標示引起消費者購買決心之促銷佸動的條件」。 法蘭克福最高法院（OLG Frankfurt a.M.）首先確認被告所刊登之「不好喝保證退費」電視廣告已經符合不正競爭防止法第4條第4款「促銷活動」之構成要件。再者，法院認為在被告所刊登之電視廣告及附在產品瓶身之退費條件標籤並不足以使消費者明確得知退費資訊。被告抗辯，基於現實因素，並無法將具體的保證退費條件一一細數在電視廣告中；惟法蘭克福最高法院認為，即使消費者可以透過其他管道得到相關的退費資訊，亦無法補正被告在電視廣告中未盡到告知義務之缺失。 對於此種類似噱頭之電子媒體行銷手法，是否可以只在產品瓶身明示退費規則，而在電子媒體廣告中忽略不提，是否有不實廣告及消費者權益如何保障等問題，都值得注意。
美國USPTO於20260311新增本土製造等IRP與PGR立案之裁量因素美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）於2026年3月11日發布備忘錄，聲明專利審理暨訴願委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）審查多方複審（inter partes review, IPR）與核准後複審（post-grant review, PGR）立案時，除既有程序與實體因素外，將納入美國本土製造、製造投資及小企業被告等裁量因素。USPTO引用35 U.S.C. §§316(b)、326(b)，說明USPTO局長在IPR/PGR立案時須考量經濟、專利制度完整性、行政效率與法定期限等因素；並補充電子、電腦等製造業外移已涉及經濟安全風險。本備忘錄原則將立即適用於現有裁量中的IPR/PGR案件。 內容要點： 過去立案考量包含： 1.實體因素，如先前技術、是否有平行訴訟、無效理由強弱等 2.裁量因素，如涉及公共衛生等利益、PTAB工作負荷量等 本次新增之裁量因素： 1.被控侵權產品是否在美製造或涉及美國製造投資 2.專利權人競爭產品在美製造比例 3.請求人是否為遭控侵權小企業 製造認定： 1.除最終組裝地外，也看零組件來源、境外後續加工 2.方法請求項則檢視實施該方法之裝置 2025年後，USPTO針對PTAB程序立案程序建立裁量與實體二階審查，擴張了USPTO局長的裁量權。本次備忘錄中，裁量因素進一步連結產業、國安與供應鏈政策，其對於立案與否的實質影響力超越過去廠商主要依賴的實體因素。臺灣廠商應關注USPTO後續如何界定「美國製造」與「實質投資」；若產品、零組件或委託製造合作具美國布局，應保存投資、產線、供應鏈與就業證據，作為專利攻防與PTAB程序中的策略資產。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。