德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」(Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence),係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部,與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針,並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。
德國人工智慧戰略要點摘要如下:
1. 研究能量:必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。
2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處:各學科與產業領域皆需要人工智慧。
3. 資料作為人工智慧發展的基礎:資料是人工智慧發展的重要關鍵,德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。
4. 基礎設施:人工智慧中重要的技術「深度學習」,不僅需要大量資料,同時還需要強大的計算能力,德國需要加強計算能力的硬體設備。
5. 經濟應用:德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術,尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。
6. 社會法制:人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題,德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。
7. 國際合作:德國作為歐盟會員國之一,未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。
整體而言,德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統,並強調人與機器之間的合作關係,為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略,並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
歐盟執委會(European Commission)於2023年提出《醫藥品包裹》(Pharmaceutical Package)修訂多項歐盟藥品法規。其中也調整資料保護期(period of data protection)和市場獨占期(market exclusivity)等制度,激勵藥品創新、增加藥品可及性、並強化歐盟面對全球公衛挑戰的能力。修訂草案由環境、公共衛生與食品安全委員會(Committee on Environment, Public Health and Food Safety)通過後,目前已於2024年4月由歐洲議會(European Parliament)投票一讀通過,若歐洲理事會決議通過,即完成修法。為協助產業界提早因應布局,本文擬介紹歐洲議會一讀通過的草案中,資料保護期與市場獨占期的運作方式。 一般新藥 一般新藥的資料保護期由現行的8年縮減至7年半。但符合以下條件時,則能將資料保護期延長:滿足未滿足醫療需求(12個月);含有新活性物質並進行比較性臨床試驗(6個月);於歐盟境內與歐盟研究實體合作開發(6個月),若同時符合多項條件時,最多可將資料保護期延長1年。此外,新藥與現有療法相比具有顯著的臨床優勢時,還能將資料保護期結束後的市場獨占期由2年延至3年,但僅限一次。 針對抗藥性微生物抗生素 引入資料專屬期券(Data Exclusivity Voucher),獲授權的產品最多可將資料保護期延長12個月,該權利能轉讓給其他醫藥產品,但轉讓僅限一次。 孤兒藥 一般孤兒藥的市場獨占期由現行的10年縮減至9年,然而滿足「高度未滿足醫療需求」的罕病孤兒藥最長可享有11年的市場獨占期。但在非額外的市場獨占期剩餘2年以內時,不得阻擋學名藥與生物相似藥之上市申請。 本次修法加速一般的學名藥與生物相似藥進入市場,但同時也加強高品質與創新藥品的保護進行支持;而對於市場機制未能激勵投入的重要需求,如新型抗生素,則提供具可轉讓性的額外獎勵,增添靈活度和價值,以吸引更多企業投入研發。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
新加坡通過第一個個人資料保護法制新加坡於2012年10月15日通過該國第一個消費者個人資料保護法案,該法案主要規範私人機關蒐集、利用以及揭露個人資料之行為,將於2013年1月正式施行。 該法案亦成立新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, 以下簡稱PDPC),並成立拒絕來電登記處(Do-Not-Call Registry),該處由PDPC進行維運。PDPC將是新加坡主要掌管個人資料保護的主管機關,而且也負責推動個人資料保護法案以及被賦予增進新加坡人民個人資料保護認知之任務。 於該法案之規劃中,資料當事人可以在拒絕來電登記處註冊其位置在新加坡之電話號碼,以防止私人機關為了商業行銷之理由而進行電話行銷。假設資料當事人已完成相關登記卻持續收到行銷電話時,可以向PDPC進行申訴。 除此之外,私人機關於蒐集、儲存個人資料前,必須尋求消費者之同意,而且必須通知當事人資料蒐集之目的。私人機關於傳輸個人資料至新加坡境外時,也必須確保以提供相對安全的個人資料保護作法,例如透過契約或者協議之簽訂等。 違反個人資料保護法規之公司,每一個違反事件可能被科以最高美金820,000元之罰鍰,對於每一個消費者最高可能必須負上美金8200元之賠償責任。法律施行後,企業被賦予18個月的法規遵循準備期間,而停止打來登記處預計將於2014年年中設置完成。
英國Ofcom公佈感知無線電技術之諮詢結論英國Ofcom於2011年9月1日公佈了關於閒置頻譜、地理定位(geolocation)資料庫與感知無線電的最新諮詢結論,本次行動使英國成為歐盟中第一個宣佈感知無線電發展計畫的國家。 Ofcom自2005年「數位紅利審查報告書」(Digital Dividend Review)以來,藉多次的聲明與諮詢確立數位紅利閒置頻譜使用的三大方向: 其一,將用於enhanced Wi-Fi,相較於當前使用2.4G的Wi-Fi技術,透過原本無線電視所使用的低頻段(介於470至790MHz間)特性,可使新技術的涵蓋範圍更廣、建築穿透力更強。 其二,透過無線傳輸連結大城市與鄉村地區,以建置鄉村地區之寬頻網路。 其三、用以智慧聯網(Machine-to-Machine Communications,或譯為物聯網)。 由於相關議題在歐盟仍屬初始階段,Ofcom決定先行發展國內和諧使用設備之標準,待歐盟確立標準後,再調整規管與之一致。 有意願經營資料庫之第三方,皆須向Ofcom申請其管理、或交由可信任機構管理之網站的清單,以供感知無線電設備選擇,導入資料庫供應商之競爭。Ofcom將與複數之資料庫供應商簽訂契約或管制協議;至於申請者的最低條件、契約內容與申請費用,仍待定義與諮詢 Ofcom預計於2013年正式使用該技術;此外,依據科技進展,亦考慮回收FM廣播頻段發展感知無線電。