淺析自駕車道路實驗規範－以日本法為對象
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
根據WIPO之統計，去年(2005年)國際專利之申請件數再創新高，共有134,000件PCT申請案，較上一年增加9.4%。其中，相較於2004年，前五大國際專利申請國仍為美國、日本、德國、法國以及英國。值得注意的是，韓國超越荷蘭，成為WIPO的第六大國際專利申請國；而中國大陸則是擠下加拿大、義大利以及澳大利亞成為第十大PCT申請國。 此外，成長速度最顯著的國家連續兩年都來自東北亞，分別為日本(18.8%)、韓國(3.5%)以及中國大陸(1.8%)，該三國共佔WIPO國際專利申請件數之24.1%。而歐洲專利公約(European Patent Convention)締約國之申請件數則佔34.6%，位居第一位的美國申請件數則佔33.6%。 “日本、韓國、中國大陸之成長速度極為突出，顯示這些國家的技術強度正快速擴張。自2000年以來，日本、韓國、中國大陸的申請量分別成長了162%、200%以及212%”，於WIPO中掌管PCT工作之副主任Francis Gurry表示。 其他排名國際專利申請案前五大之國家於2005年申請案件成長率分別為美國的3.8%；德國的4%；法國的6.6%；英國的1.5%。而排名前十五大的國家中，成長率達到二位數的有澳大利亞(排名第十三)的10.%以及芬蘭(排名第十四)的11.6%。
「巨量資料應用」當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後，智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中，巨量資料(Big Data)是重要的一環，以製造業為例，傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用，鮮少做為改善整體操作流程的基礎，但在生產力4.0推進之後，則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理，並經過分析取得改善行動方式，使生產最佳化，再結合訂單需求預期分析，依市場變化調整製造產量，達成本控制效果。 在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」，亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發，使製造業、商業服務業、農業產品服務等，提升其附加價值。除此之外，經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資，落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而，巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用，因此，未來應著重於如何將資料去辨識化，顧及隱私與個人資料之保護。目前，針對此部分，法務部將研擬個人資料保護法修正案，制訂巨量資料配套法規。
美國德克薩斯州承認針對紙本文件的遠端墨水公證為法定線上公證方法美國《德克薩斯州政府法（Government Code），以下簡稱政府法》的第406節「公證人、契約證明人（Notary Public; Commissioner of Deeds）」相關修正案於2024年1月1日正式生效，旨在針對該節的第406.101分節以下的線上公證相關規範，透過擴充線上公證要件，使遠端墨水公證（Remote Ink Notarization, RIN）成為法定線上公證方法，並明定相關程序要求，確保遠端墨水公證機制的安全性。 針對遠端墨水公證，依照美國土地產權協會（American Land Title Association, ALTA）提出的定義，係指文件透過影音媒體平台進行遠距公證，且無須經過多因子驗證。針對遠端墨水公證，雖然在新冠肺炎（COVID-19）流行期間，曾透過州長行政公告方式，承認在滿足指定條件下，得使用遠端墨水公證方式，進行交易，而本次修法則透過修正現有法規，以達到允許進行遠端墨水公證，且同時維持法定電子公證制度的安全架構。 本次修法內容如： 1.定義文件可包含實體及電子文件。 2.針對經電子公證的實體文件，承認委託人及公證人分別得使用實體符號（tangible symbol）及符合法定要求的辦公室印章，進行簽署。 3.強調電子公證應留存之紀錄內容，並非電子文件，而應留存文件的類型、標題及描述等規定。 跨境或電子交易已逐漸成為主流交易方式，而透過現行電子公證制度，雖然能夠強化電子或實體文件的可信性，惟公證制度實際上僅能針對公證當下的文件內容，提供擔保效力。若企業需要確保在公證前，相關文件內容未經偽變造，則必須在文件生成後落實適當資料管理措施。與此同時，公證人基於法規要求，對於經公證的電子、書面文件或公證紀錄等，負有法定保存或保密義務。若相關文件或紀錄發生外洩、外流等問題時，公證人除須負擔契約損害賠償責任外，甚至可能被科以刑責。因此，不論企業或公證人均可參考「重要數位資料治理暨管理制度規範（Essential Data Governance and Management System，簡稱EDGS）」，建立系統性的資料管理機制或強化既有管理機制，避免發生資料偽變造或外洩等問題。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
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。