美國食品及藥物管理局(the U.S. Food and Drug Administration)於2019年1月更新「軟體預驗證計畫(Software Precertification Program)」及公布該計畫「2019測試方案(2019 Test Plan)」與「運作模式初版(A Working Model v1.0)」,使審查流程更加明確及具有彈性,並促進技術創新發展。
在更新計畫中,FDA聚焦於審查架構的說明,包含考量納入醫療器材新審查途徑(De Novo pathway)及優良評估流程(Excellence Appraisal process)的審查內涵。在優良評估流程中,相關研發人員須先行提供必要資訊,以供主管機關驗證該軟體器材之確效(validation)及是否已符合現行優良製造規範(current good manufacturing practices)與品質系統規範(Quality System Regulation, QSR)的要求。而由於以上標準已在此程序中先行驗證,主管機關得簡化上市前審查的相關查證程序,並加速查驗流程。
在測試方案中,則說明FDA將同時對同一軟體器材進行軟體預驗證審查及傳統審查,並比較兩種途徑的結果,以確保軟體預驗證審查途徑中的每一個程序都可以有效評估產品上市前所應符合的必要標準。最後,FDA綜合軟體預驗證計畫及測試方案,提出「運作模式初版」,以協助相關人員了解現行的規範架構與處理程序,並期待藉此促進技術開發者及主管機關間的溝通。FDA並於運作模式文件中提到,將在2019年3月8日前持續接受相關人員的建議,而未來將參酌建議調整計畫內容。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年9月9日英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority,簡稱CMA)發布人才競爭指引(Competing for Talent),說明企業在勞動市場中採取何種行為可能會違反競爭法。 指引中指出三項於勞動市場中可能會違反競爭法的行為,分別是: (1)禁止挖角(no poach):指企業同意不向其他企業招募現職員工,或同意在未經他企業許可前,接觸或招募該公司的現職員工,此一行為可能違反競爭法;惟須考量與禁止招募條款(no-solicitation clauses)之差異,禁止招募條款係為避免企業離職員工或合作企業於一定期間內直接或間接招募企業員工、客戶或其餘合作夥伴,禁止招募條款於合理必要範圍內之限制並不違反競爭法。 (2)固定薪資(wage fixing):此為CMA近期的執法重點,指二個以上之企業就薪資及員工福利達成協議,包含薪資調漲幅度、設定薪資上限,或是依產業工會建議薪資來固定員工薪資等等。 (3)交換競爭敏感資訊(exchange of competitively sensitive information):係指競爭對手間不應交換競爭敏感資訊,包含定價方式、商業策略等等,即使接收方未根據獲得的敏感資訊採取對應措施,提供資訊方仍被認定為違反競爭法。 上述協議不以正式或是書面之方式達成一致為必要,企業間的社交聯繫、非正式的互動或君子協議(gentleman’s agreements)均屬之,且皆可能違反競爭法,違法之企業可能會面臨全球營業總額10%的罰款、禁止參與政府採購、面臨私人損害賠償訴訟等結果。 近年勞動市場與競爭法之議題正逐漸受到重視,除了英國,美國、歐盟、日本等亦發布相關指引文件,或對違反競爭法之企業進行調查或裁罰。我國公平交易委員會目前尚未針對此議題提出明確的論述,企業於勞動市場中限制競爭之行為,究竟如何適用公平交易法或屬勞動法範疇,仍有待相關部會進一步討論,相關國際發展趨勢仍可持續觀察作為我國公平交易法制發展後續參考方向。
歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。
日本「未來投資戰略2017」日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日,以構築「Society5.0」為目標,提出《未來投資戰略2017》,宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。 在實現移動革命部份,《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等,提高物流效率與實現高度化移動服務,以減少交通事故和解決人力不足等問題。 與此同時,日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗,以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標;此外,亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外,日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用,主導制定資料傳輸規格等方向努力,並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。
韓國「2021年經濟政策」韓國財政經濟部(Ministry of Economy and Finance)於2020年12月17日發布「2021年經濟政策」(2021 Economic Policies)。2021年經濟政策中包含兩大重點,分別為因應新型冠狀病毒影響下的不確定性,盡快恢復經濟成長動能,以及推動產業創新與結構轉型,以培植未來的經濟成長動力。政策文件中指出,儘管2020年經濟成長率因疫情影響而表現低迷,但仍期許2021年經濟能夠盡快好轉,改善投資、出口與國內就業。 針對如何盡快恢復經濟成長動能議題,政策文件指出首先應處理因疫情帶來的不確定性,除了維持擴張性財政政策,以增加政府支出刺激總體需求外,在經濟成長與疫情防治間應取得平衡並加強風險管理;其次為透過租稅減免促進消費、擴大投資額度與提供出口融資,以及提供資金以扶植中小企業、提供優惠貸款協助大型企業度過疫情難關、鬆綁法規以發展地方經濟等一連串措施,來達到恢復經濟成長動能的目標。 而在推動產業創新與結構轉型上,將持續投資於5G應用與6G技術的發展上,推動數位經濟與數位政府系統建構,具體措施包含減免投資5G應用貸款稅率2%、籌集投資數位新政基金、完善智慧醫療應用等。此外在扶植新創政策上,則包含建立新興科技實驗場域(K-test bed),以政府採購扶植新興科技、提供商機以及協助銜接海外市場,修正創投法規開放附認股權憑證之低利貸款以引進矽谷創投資金,以及排除可轉換可贖回之債務認定以降低政府研發補助申請門檻等,以有效扶植創新能量成為未來的經濟成長動力。