以色列政府採購之創新實踐
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
義大利資料保護主管機關（Garante per la protezione dei dati personali, GPDP）於2026年1月29日決定，對遠距大學 Università Telematica e-Campus（下稱 e-Campus）處以5萬歐元罰鍰，理由為其於線上課程中使用臉部辨識系統違反《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）及義大利個人資料保護法。 本案中，e-Campus 為進行學生身分驗證與出席確認，要求學生事先上傳臉部影像與身分證件，建立生物特徵模型，並於課程期間透過網路攝影機即時拍攝影像方式，進行隨機抽查比對。校方會將臉部辨識資料保存12個月，以及系統會將課堂影像保存至口試日，且校方主張該影像資料處理係以學生同意作為適法依據。 經GPDP調查認定該臉部辨識作業存在多項違法情形： 一、適法依據不足： GPDP指出於義大利法制下，私立大學與公立大學均被視為追求公共利益之機構，相關資料處理應依GDPR第6條第1項(c)、(e)及第9條第1款（g）相關規定，以法定義務或公共任務為依據。儘管校方主張依據GDPR的同意為合法事由，但GPDP指出學生不同意即無法參與課程或取得資格，顯示雙方存在明顯權力不對等，因而該同意無效。 再者，在以公共利益為目的處理敏感資料（包括生物特徵資料）時，應以國內法為依據。惟校方援引之國家大學與研究體系評估機構指引（ANVUR），因其性質不被GDPR及其他法律認定為國內法律，亦不構成GDPR所要求之法律依據。因而認定有違反GDPR第6條第1款（c）及（e）、第9條第1款（g）之情形。 二、違反資料最小化與保存限制原則： 校方將臉部辨識資料保存長達12個月，超出出席確認目的所必要之期間。並且縱使辨識失敗，亦可即時改以人工方式檢核，無須長期保存相關資料。此外，後續系統將課堂影像保存至口試日，亦被認定缺乏必要性而違反GDPR第5條及第25條。 三、未妥適進行資料保護影響評估（DPIA）： 本案涉及大量學生（每班級約400至500人）之生物特徵資料處理，屬高風險情形，依法應事前進行DPIA。然而校方未於處理前完成評估，調查中提出之文件亦僅為無日期與簽名之電子試算表，被認定未履行相關義務而違反GDPR第35條。 綜上所述，考量資料屬性敏感、影響人數規模龐大等因素；同時亦考量校方於調查期間已停止使用該系統並展現配合態度，作為減輕處罰之因素，最終GPDP對 e-Campus 處以5萬歐元罰鍰，並命其將裁決公告於官方網站。
美國生技學名藥法案不利廉價藥品供應近來國際藥商逐漸將研發眼光放在市面上既存的蛋白質生技學名藥（follow-on biologics, Biosimilar, Biogenerics）上，顧名思義，生技學名藥乃是仿製市面上的生技藥品，而在臨床效用上與所仿製的藥品完全一樣或只是做些微調整改良。 目前生技學名藥並無法適用Hatch-Waxman Act下之「簡易新藥申請」（Abbreviated New Drug Application，ANDA）程序，原因在於生技製藥通常為複雜的大分子，難以確認其與上市產品100％相同，故美國FDA採取另立新法管理的態度，但迄今仍未通過任何法律。在歐盟，由歐洲藥品管理局（European Medicines Agency）所發布的生技學名藥核准準則只要求藥商提出其分子具有與上市藥品相同之物理特性及毒性安全數據即可上市，故現行已有少部分生技學名藥在歐洲上市。 因而藥商在無簡易上市的程序下，只能循完整的臨床有效性試驗程序。事實上這與現行美國擬對生技學名藥上市管理所提出的法律草案內容一致，目前提出於國會山莊的三個法律草案版本（Sen. Ted Kennedy’s S.1695, Sen. Judd Gregg’s S.1505 & Rep. Anna Eshoo’s H.R.5629）皆強制大部分生技學名藥上市前必須經過完整的臨床有效性試驗。 相反的，傳統學名藥在自1984年的Hatch-Waxman Act以來，並無需進行最昂貴的第二及第三階段之臨床試驗，也因此對於病患、消費者等而言，生技學名藥價格並不友善，通常只比其所仿製的上市藥品便宜一至二成，在有市場利基的功用調整下則有可能更貴；這比起競爭激烈的學名藥價格動輒較其原始藥品便宜五成以上相去甚多。並且所費不貲的臨床實驗亦將使生技學名藥只有擁有龐大資源的少數大藥廠能取得入場門票，因此專家預估生技學名藥的立法並不會像Hatch-Waxman Act一樣，進而形成生技學名藥業（generic biotech industry），而是形成所謂的生技仿製業（me-too industry）。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
由美國「二十一世紀通訊與視訊接取無障礙法」談無障礙通訊傳播環境之建立