美國FDA更新軟體預驗證計畫，以明確化數位健康科技的軟體器材審查流程
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」
謝易昕
法律研究員 編譯整理
Food and Drug Administration[FDA], Software Precertification Program: Regulatory Framework for Conducting the Pilot Program within Current Authorities（2019）,https://www.fda.gov/downloads/MedicalDevices/DigitalHealth/DigitalHealthPreCertProgram/UCM629278.pdf （last visited Jan. 22, 2019）
Food and Drug Administration[FDA], Software Precertification Program: 2019 Test Plan（2019）, https://www.fda.gov/downloads/MedicalDevices/DigitalHealth/DigitalHealthPreCertProgram/UCM629277.pdf （last visited Jan.22, 2019）
Food and Drug Administration[FDA], Developing a Software Precertification Program: A Working Model – Version 1.0（2019）, https://www.fda.gov/downloads/MedicalDevices/DigitalHealth/DigitalHealthPreCertProgram/UCM629276.pdf （last visited Jan. 22, 2019）
日本內閣官房日本經濟再生總合事務局（内閣官房日本経済再生総合事務局）在2017年6月9日第10次「未來投資會議」中提出未來投資戰略2017報告（未来投資戦略2017~Society 5.0 の実現に向けた改革~），在成長的戰略成果（5）日本第四次產業革命及新經濟的展開中，分別對於機器人實用、物聯網（IOT）、大數據（BIG DATA）、人工智慧（AI）等提出成果及未來計畫。 機器人加速實用化：首先，機器人廣泛利用在商業設施、機場等日常生活空間，於2016年9月羽田機場設置機器人實驗室「Haneda Robotics Lab」，利用機器人改善服務並補充勞動力。有關打掃清潔、協助移動、查詢服務等17種機器人，將進行實證實驗。而路面協助行走型機器人「RT.1」已經完成，於2015年生活協助型機器人之安全性得到國際認證，其後發展之「RT.2」將使用於長期照顧層面。其次，開發農業使用之自動駕駛拖車，並提供工作實際狀況和土壤狀況之電子管理服務。今年6月開始商業化之自動駕駛顯示器，可以監控自動駕駛耕作機器進行自動耕作等。在物流管理方面，於2018年將於山間部等地區進行無人機的包裹遞送，2020年將在都會區全面無人包裹遞送。預計將與日立等相關公司，進行物流管理系統之開發及活用福島機器人測試場域。
Palm支付2.25億美元與Xerox達成專利侵權和解由於 Palm 採用 3C om 的手寫辨識技術，於 1997 年遭 Xerox 控訴侵犯其在 1997 年所取得的 Unistrokes 專利權， Xerox 要求 Palm 支付 Graffti 的使用權利金，否則便應停止在其 PDA 中使用此項技術。此案於今年 (2006) 6 月 28 日 經 紐約西區美國地方法院法官 Michael Telesca 判決 Palm 的 Graffiti( 手寫辨識軟體 ) 的確已侵害到 Xerox 權利。 Palm 同意支付 2.25 億美元以取得 Xerox 手寫辨識軟體的合法授權使用權，結束 1997 年以來長達 9 年的法律訴訟。事實上， Xerox 在 1997 年是控告後來被 3Com 收購的 U. S. Robotics 公司， 但 這家公司之後被 3Com 買下，後來 3Com 再將其獨立 成立 Palm Inc ，當時 Palm 將 Graffiti 技術嵌入旗下的 Pilot PDA 中，也把使用了 Graffiti 技術的軟體賣給其他 PDA 製造商。 這次 Palm 所支付的費用涵蓋了 Palm Inc 、 PalmSource 及 3C om ，這三家業者均取得 Unistrokes 及 Xerox 其他兩項技術的專利的授權。雙方的協議包括 7 年的「專利和平」（ patent peace ）期，在這期間內允許合理使用談定的專利，而且不再互控對方。
美國商務部產業安全局擴大對中國半導體製造設備、軟體工具、高頻記憶體等項目之出口管制.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} 美國商務部產業安全局（Bureau of Industry and Security，簡稱BIS）於2024年12月2日發布《外國生產的直接產品規則補充以及先進運算及半導體製造項目管制精進》（Foreign-Produced Direct Product Rule Additions, and Refinements to Controls for Advanced Computing and Semiconductor Manufacturing Items），並於同日（12月2日）生效，部分管制措施的法律遵循延後至2024年12月31日。BIS開放公眾可以就本次管制提出意見。 因中國的半導體戰略旨在進一步推進中國的軍事現代化、大規模殺傷性武器（WMD）的發展，美國政府認為中國的相關政策與措施，將可能侵害美國及其友盟之國家安全。因此，本次管制之目的旨在進一步削弱中國生產先進節點半導體的能力，包括下一個世代的先進武器系統，以及具有重要軍事應用的人工智慧與先進運算。 為達上述目的，本次管制修正具體擴大的管制項目概述如下： 1. 24種半導體製造設備，包括某些蝕刻（etch）、沉積（deposition）、微影（lithography）、離子注入（ion implantation）、退火（annealing）、計量（metrology）和檢驗（inspection）以及清潔（cleaning）工具。 2. 3種用於開發或生產半導體的軟體工具。 3. 管制源自美國的高頻寬記憶體，以及於美國境外生產且美國管制清單中所列之高頻寬記憶體。 4. 新增對電子電腦輔助設計（Electronic Computer Aided Design）與技術電腦輔助設計（Technology Computer Aided Design）軟體及技術的限制。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。