美國食品和藥物管理局(FDA)於2018年9月6日發布關於「制定醫療器械在上市前核准(PMA)、低風險創新器材(De Novo)分類和人道用途器材免除(HDE)的利益-風險決策之不確定性考量指引草案。」
為滿足FDA促進公共健康的使命,醫療器械上市前核准(PMA)通常涉及較高的不確定性,因此本指引是適當的解決利益風險的判定以支持FDA的決策。包含考量患病群願意接受醫療器械帶來的益處及風險之更多不確定性,特別是沒有可接受的替代治療方案時。
根據指引草案,FDA依據具體情況,判定其利益-風險的適當程度之不確定性,包括:
(1) 醫療器械可能帶來好處程度。
(2) 醫療器械存在的風險程度。
(3) 關於替代治療或診斷的利益-風險之不確定程度。
(4) 如果可能,需瞭解患者對醫療器械可能帶來的益處和風險之不確定性觀點。
(5) 公共衛生需求的程度。
(6) 依據臨床證據可支持上市前之可行性。
(7) 能夠減少或解決醫療器械的上市後利益-風險留下之不確定性。
(8) 上市後緩解措施的有效性。
(9) 建立決策類型。(如上市前核准(PMA)和人道用途器材免除(HDE)的核准標準不同。)
(10) 對於早期患者訪問醫療器械的可能帶來的益處。
本指引草案中,FDA基於考量有關醫療器械臨床/非臨床訊息之利益風險,需與FDA的規範、監管機關和要求要有一致性。
歐盟將2014年1月28日定為「2014個人資料保護日」(Data Protection Day 2014),倡議推動個人資料修法及規範革新,主要係位因應數位化時代,個人資料權利保護越形重要,並且為了強化保護線上隱私權利,歐盟執委會首於2012年1月25日所提出個人資料保護指令的修正草案─「保護個人關於個人資料處理及此等資料自由流通規章(一般資料保護規章)」(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL(General Data Protection Regulation));該修正草案於2013年6月進入歐洲議會、理事會及執委會的三方協商,同年10月21日歐洲議會公民、司法與內政委員會(Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs)審議通過,若進程順利預計將於2014年獲得通過,並於2016年生效施行。 歐盟「2014個人資料保護日」會議中,特別提到此次修法,係為歐盟跨時代的個人資料保護規範革新工作,具有特別重要意義,並且倡議應對於資料可攜權(Right to Data Portability),明文法制化加以落實保障,包括加強資料當事人控制及近取個人資料的權利,資料當事人更容易近取(aceess)個人資料(第14、15條);資料當事人有資料可攜的權利(第18條),當資料處理是以電子化方法,且使用結構性、通用的格式時,資料當事人有權利可以取得該結構性、通用格式下的個人資料(第18條(1)),且更容易自不同服務提供者間移轉個人資料。 國際間對於「資料可攜」議題,正反意見均陳,並未達成共識。歐盟執委會提出個人資料保護指令的修正草案第18條,倡議將「資料可攜性」明文法制化,並要求資料蒐集、處理與利用者對以電子化方法持有的個人資料,需使用結構性、通用的格式,以便利並確保後續個人資料可攜性。此修正草案一提出,隨即引發國際間各重要國家的熱烈探討:有反對者認為,此舉無異將形成未來國際間貿易障礙;有贊成者從確保使用者權益觀點,認為未來智慧聯網(IoT)環境下,資料可攜性是不可避免的趨勢,賦予資料當事人法律權利,有助於個人資料的保護。各重要國家對歐盟修正草案立場及意見,值得加以探究,以觀察未來法制發展趨勢。
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。
德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所所公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」意見報告德國聯邦工業聯盟(Bundesverband der Deutschen Industrie)與Noerr法律事務所於2015年11月共同公布「工業4.0 – 數位化進程面臨之法律挑戰」(Industrie 4.0 – Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung)意見報告。該報告透過德國聯邦工業聯盟與Noerr法律事務所訪談德國數家企業法務部門,以釐清業界在邁入工業4.0轉型下會遇到的法律議題,並對此議題提出法律意見。 此報告針對工業4.0相關法律議題提出以下建議: 1.資料保護:業者可透過技術性設計達到資料保護的目的,例如隱私設計(Privacy by Design)。另,繼歐盟法院針對安全港判決的裁定,業者應積極關注歐盟第29條資料保護工作小組針對跨國資料傳輸的指引或德國聯邦資料保護委員(Datenschutzbeauftragten des Bundes)針對跨境資料保護規範的建議。 2.資料產權:在立法上不應急於規範管制,有恐危及企業資料分享的空間。建議企業間可透過雙方性契約規定資料的使用權 3.資訊安全:雖支持於2015年7月通過之德國資訊系統安全法(IT-Sicherheitsgesetz),強制性業者履行在遭資安攻擊時履行通報義務(Meldepflicht)。但是,若能實施以業者本身主動完成資安保護措施之鼓勵機制,則更能積極性的鼓勵業者履行其資安義務。 4.智慧財產權:標準必要專利的授權及使用係業者在工業4.0體系中,特別在系統的互通性上,非常重要的一環。在法制環境上應讓各個業者,在一定的條件下,均享有標準必要專利授權。 5.產品責任:因智慧工廠下之自治系統(autonome Systeme)有自主決定的能力,而因其所導致的民事糾紛,可透過新民事責任概念的架構所解決,並不一定要將該自治系統視為一獨立的數位法人(ePerson)。
美國維吉尼亞州消費者資料保護法2021年3月2日美國維吉尼亞州州長簽署了維吉尼亞州消費者資料保護法(Virginia Consumer Data Protection Act),是繼加州之後,第二個自行制定相關規範並且採用的州,預計在2023年1月正式生效。 該法在主軸上與加州消費者隱私保護法相去不遠,其為消費者提供六項主要權利,包括近用權、刪除權、資料可攜權、選擇退出權、更正權,以及申訴在合理期間內未獲妥適處理之再申訴權;又或者在義務上要求企業進行資料的蒐集、處理或利用時,需經當事人同意並且符合合理利用與必要範圍之限制,亦要求企業建立技術保障管理機制,以及向消費者提供隱私權政策。 該法與加州消費者隱私保護法也有些許不同之處,例如,該法並無賦予人民為一切訴訟行為之權,訴訟權掌握在檢察總長手中、該法案適用主體必須是控制或處理十萬筆以上消費者個人資料之企業,或是總收入50%來自於利用消費者個人資料,且該資料量總數達二萬五千筆以上之企業,相比加州消費者隱私保護法適用主體之資格更為寬鬆。無論就形式上或實質上而言,維吉尼亞州消費者資料保護法普遍被認為比加州消費者隱私保護法更加友善企業,並且廣泛得到亞馬遜等相關科技行業的支持。 在數位科技發展下,美國的紐澤西州、猶他州,以及許多其他州政府,紛紛考慮進行相類似之資訊隱私保護立法,此一趨勢發展已然勢不可擋。