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」
美國聯邦上訴法院哥倫比亞巡迴分院(US Court of Appeals for the District of Columbia Circuit)於2010年1月12日,針對網路中立議題召開口頭辯論聽證會。該案上訴人為美國目前電視及網路服務市佔率最高的Comcast所提出,系爭案由為聯邦通信委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2008年禁止網路服務提供者(Internet Services Provider, ISP)限制其用戶使用BitTorrent。 BitTorrent為一種常見的點對點傳輸程式,多用以線上檔案分享。該公司認為,FCC並沒有足夠的權力要求其不分用戶等級,全部提供毫無限制的服務;而FCC卻從保護消費者及網路應開放自由進入的角度辯述,從而使FCC是否有權力規範網路中立(Internet Neutrality)之議題邁入更激烈的討論。 所謂「網路中立」,意指網路服務提供者不得因傳送或下載資訊種類差異而提供不平等的流量服務。早在2005年,FCC即有一套管制網路服務提供者侵害網路中立的審查標準,但該標準並非為一體適用的法律位階,而FCC是否得依職權制定網路中立的規範,一直以來亦有所爭議,是故此次其與Comcast對簿公堂,FCC最終目的即是在尋求法院之見解,希冀獲得聯邦法院的支持而使其立法行動名正言順。 對此,聯邦最高法院原則上認同FCC以往對於「資訊服務」的見解,亦即,由於傳統電信服務往往與重大基礎建設相關,尤其是網路開放接取的相關規定,FCC應提高其管制密度;而屬低度管制的資訊服務(Lightly Regulated Information Service)則不應與電信服務有相同的對待;是故Comcast據認在網路中立尚未有明確權責規劃前,FCC實無權插手管控Comcast所提供之資訊服務。此外,該公司亦提出,類似BitTorrent的點對點傳輸應用程式往往用於大量檔案的交換,無限制地提供所有用戶使用,不但造成整體網路服務效能下降,由於傳輸的內容往往為影音檔案,亦間接侵害了Comcast本身的電視業務。 對此,雙方目前仍各執一詞,由於案件目前尚在上訴法院審理,FCC此次投石問路的策略是否成功還在未定之天,但可以確定的是,不論法院的見解為何,網路中立的爭議恐將持續發酵,並對後續網路服務提供之發展產生一定影響。
美國國防部5G戰略因應5G通訊技術快速發展與關鍵應用逐漸普及之趨勢,美國國防部於2020年5月2日由部長批准「國防部5G戰略」(Department of Defense 5G Strategy,以下簡稱5G戰略);同月發布之公開版(unclassified)5G戰略,為美國軍方第一份公開發布的5G戰略性指導文件,主要內容包含指出國防部面對5G帶來的挑戰、設定5G技術發展目標、擬定5G發展行動計畫(lines of effort)等,以確保美國在軍事與經濟上的優勢地位。 5G戰略指出,5G技術對於維持美國軍事與經濟優勢至關重要,為關鍵戰略性科技(critical strategic technology)。5G技術為產業與軍事帶來重大變革的契機,同時也帶來對資通安全的挑戰,特別是由於美國潛在的競爭對手國家,正試圖在美國的關鍵合作夥伴國家的5G市場占據主導地位,使得5G基礎建設供應鏈成為競爭對手利用有害元件、惡意軟體或非法存取等方式入侵美國與其合作夥伴的破口,最終將損害美國的國家安全與利益。 因此美國國防部將鼎力協助美國與其合作夥伴提升5G技術力、提高對5G的風險意識至國安層級、開發保護5G基礎設施與技術之措施。具體行動計畫包含:一、藉由大量的實驗場域驗證5G應用,推動技術發展;二、掌握5G資安威脅情報與威脅,評估、識別資安風險採取必要措施,並採取零信任(Zero Trust)反覆驗證之資安模式;三、積極加入5G技術相關標準訂定與規劃5G國防政策;四、吸引國際組織、國家與相關產業的合作夥伴,積極溝通協調以維持美國與合作夥伴間的共同利益,協助美國的盟友與合作夥伴識別5G風險。
美國第9巡迴上訴法院於2015年7月6日宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解美國第9巡迴上訴法院(9th Circuit)於2015年7月6日對外宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解,其推翻地方法院看法,認定被告Amazon公司提供的服務有侵害原告Multi Time Machine公司商標權之虞。 本案原告Multi Time Machine公司是一家製作手錶的廠商,在被告Amazon公司的網站上有提供零售服務。原告認為被告網站提供之服務,可使消費者搜索網站內的物品,但其所得之結果(含圖片)卻容易令人混淆,如搜尋原告的MTM手錶(為Multi Time Machine之商標),會將商標權人及其他廠商的商品都包含在內,導致消費者誤認為其他廠商手錶也是由MTM製造,進而購買非原告公司生產之手錶。原告因而向地方法院提出訴訟,認為被告Amazon公司侵害其商標權,違反聯邦法典內之Lanham Act的第1114條(1)(a)及第1125條(a)(1)規定。但洛杉磯地方法院認為被告行為並未侵害商標權,原告不服故提起上訴。 第9巡迴上訴法院採用1979年AMF v. Sleekcraft Boats案認定之方式,並於2011年Network Automation v. Advanced System Concepts案後發展出的測試標準,用以判斷有無侵害商標權。其標準包含:1.商標的強度、2.商品近似或相關連程度、3.與商標的相似性、4.實際混淆之證據、5.銷售管道、6.消費者在意程度、7.被告意圖、8.擴展之可能性。上訴法院認為,本案除了3、5、8三項較無關外,其餘5項因素經法院研究結果,原告商品在被告網站上販售時,1、2、7於原告影響較大,而4、6是被告提供服務(即供消費者購買)時須在意的。因此,綜合判斷之結果,被告行為已可能侵害原告之商標權,故推翻地方法院之判決結果,發回地方法院續行審理,本案後續判決進展及結果實值持續觀察。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。