2018年6月5日歐盟法院針對Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein v Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein GmbH訴訟進行先訴裁定,擴大解釋《資料保護指令》(Directive 95/46/EC)之「資料控制者」範圍,認為Facebook和粉絲專頁管理者皆負有保護訪客資料安全的責任。由於「資料控制者」定義在《資料保護指令》與《一般資料保護規則》(GDPR)相同,因此裁定將影響未來使用社群媒體服務和平台頁面的個資保護責任。
本案起因德國Schleswig-Holstein邦獨立資料保護中心要求 Wirtschaftsakademie教育服務公司在Facebook經營之粉絲專頁必須停用,其理由認為Facebook和Wirtschaftsakademie進行之Cookie資料蒐集、處理活動並未通知粉絲成員且因此從中獲利,然Wirtschaftsakademie認為並未委託Facebook處理粉絲成員個資,當局應直接對Facebook要求禁止蒐集處理。歐盟法院認為Wirtschaftsakademie使用Facebook所提供之平台從中受益,即使未實際擁有任何個資,仍被視為負共同責任(jointly responsible)的資料控制者,應依具體個案評估每個資料控制者責任程度。
在原《資料保護指令》並未有「資料控制者需負共同責任」之規定,本案擴大解釋資料控制者範圍,對照現行GDPR屬於第26條「共同控制者」之規範主體,然而本案將資料控制者擴張到未實際處理資料之粉絲專頁管理者,是否過於嚴格?且未來如何劃分責任與義務,皆有待觀察。
美國聯邦食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration)和歐洲醫藥局(European Medicines Agency)在2009年7月31日共同公佈了一項名為優良臨床試驗行動(Good Clinical Practices Initiative)的合作計畫,期能藉由該計畫,使得不論是在美國或歐盟,所有臨床試驗之執行,都有遵守相同且適當的規範。 在醫藥品上市申請的實務中,因為大部份的醫藥品都會企圖向廣大的歐美市場扣關,同樣的臨床試驗通常也會分別提交到兩地的醫藥品上市許可申請程序中。故若兩地主管機關可以合作訂出統一的優良臨床試驗規範,則可避免因重複審查所造成的資源浪費,申請者也可以因為統一的規範而加速其在兩地審查的程序,且在跨國資訊交流整合下,也可為臨床試驗研究的參與者提供更好的安全基礎。 此次美國聯邦食品藥物管理局,和歐洲醫藥局合作之優良臨床試驗行動的幾個主要目標如下: 一、定期交換有關優良臨床試驗之實務操作資訊:交換的資訊包括(1)彼此的優良臨床試驗(Good Clinical Practices, GCP)查核計畫,以了解有那些臨床試驗或地點是對方會去查核的,就不需要重覆查核;(2)彼此受理的上市申請案件中,有關GCP的如科學上的建議或上市申請的結果等;以及(3)彼此執行GCP查核之結果。二、共同執行優良臨床試驗審查:藉此了解對方之GCP查核程序,並進而信賴彼此之程序,也藉由共同執行時之交流,提昇彼此查核之技巧,及精進查核之程序。 三、合作增進優良臨床試驗規範:藉由對彼此GCP相關法規、指導原則、和政策等的交流及了解,找出現有規範中可予以改進之處,以增進臨床試驗研究的品質。 自2009年9月1日起,此項合作行動將首先開始一個為期18個月的先期行動,在此先期行動結束後,兩主管機關將會共同發布一份包含其整體行動計畫,及雙方就各自既有法規或程序應予以調整部分。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
澳洲P2P業者Kazaa面臨存亡的最後通牒澳洲雪梨聯邦法院於本月 24 日對分散式 P2P 業者 Kazaa 發出命令,要求 Kazaa 營運商 Sharman Networks 必須在 10 日內( 12 月 5 日之前),在其提供下載的軟體中加入關鍵字過濾技術( keyword filter system ),否則應立即停止營運。市場人士普遍認為 Kazaa 暫時停止營運的可能性相當地高。 源起於去年底澳洲當地唱片業者控告 Kazaa 一案,今年 9 月 5 日澳洲聯邦法院認定 Kazaa 營運商 Sharman Networks 構成著作權侵害,除判決唱片業者勝訴外,法院並判定 Kazaa 必須在 2 個月內修改其軟體程式,加入相關過濾技術,以避免使用者傳輸違法音樂檔案;另一方面,判決賦予唱片業界得提交 3000 個關鍵字名單 ( 包括了曲目及歌手姓名 ) 要求 Kazaa 加以過濾的權利,該名單並得每兩週加以更新。 直至本月 24 日, Kazaa 仍表示其無法控制高達 100 萬使用者的個人行為,拒絕修改其提供下載的 P2P 軟體,導致聯邦法院不得不下達最後通牒。 Kazaa 營運商 Sharman Networks 雖已提起上訴,但在現時關鍵字過濾技術實施不易之下,澳洲 Kazaa 恐將步上已於本月 7 日關閉的 Grokster 後塵。
德國交通部與歐洲道路安全資料工作組簽署多方協議,透過車聯網分享交通狀況資料以提升道路安全德國聯邦交通及數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI)於2020年12月2日公布與道路安全資料工作組(Data Task Force for Road Safety)成員簽署多方協議,以促進交通資料於道路維運單位、聯網車、智慧基礎設施間傳輸交換,進而透過最新技術識別道路危險狀況,以提升交通安全。 道路安全資料工作組係由歐盟成員國、車輛製造商、相關應用服務提供商所組成的公私合營夥伴關係,其任務為透過政府與產業相關利益者之合作,促進道路安全性資料可跨品牌和跨國界共享,並於公平可靠的合作夥伴關係下,促進公平競爭。 而在多方協議中,歐盟成員國,道路交通管理單位,汽車製造商和供應商以及地圖服務提供商等成員,承諾進行長期資料交換,並於協議中定義如何在安全相關交通資訊(Safety Related Traffic Information, SRTI)生態系統內,以公平、可靠的方式近用相關資料,並規定合作夥伴於SRTI價值鏈中應扮演的角色與責任,和透過分享安全相關的的資料,進而提供安全性服務。而在簽署本協議前,已成功完成可行性研究,在2019年6月至2020年10月間,不斷地測試SRTI系統並交換共數百萬筆資料,包括危險事故現場、暫時性濕滑路面、視野受限、特殊天候狀況等資訊。而在初步測試報告指出,透過上述資料交換,可發出相關危險交通狀況警告,能迅速有效因應各狀況作出適當的決策。