《馬拉喀什條約》全名為《關於為盲人、視力障礙者或其他印刷品閱讀障礙者獲得已出版作品提供便利的馬拉喀什條約》(Marrakesh Treaty to Facilitate Access to Published Works for Persons Who Are Blind, Visually Impaired or Otherwise Print Disabled),2013年由世界智慧財產權組織(WIPO)通過,並於2016年9月30日生效。《馬拉喀什條約》目標是在保護智慧財產權的同時,亦能擴大視覺障礙者資訊及資源獲取的管道,允許盲人及視障者得複製已出版作品、簡化無障礙文本的印刷流通與授權,增加視障者閱讀機會。條約並要求締約方必須在國內法中明文對著作權人權利的例外與限制規定,允許被授權實體(例如為視力及閱讀障礙者服務的非營利性組織),製作圖書的無障礙格式版本,包括點字文本、大字本、數位化音訊等,並允許跨國境交換,均無須請求著作權人授權。
美國是目前擁有最多無障礙格式英文文本的國家。2019年1月28日,美國總統批准《馬拉喀什條約》後,美國成為了該條約的第50個締約國。條約在美國國內實施後,居住在條約締約國的視力障礙者將能立即獲得約550,000份無障礙文本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
自2016年Mirai殭屍網路攻擊事件後,物聯網設備安全成為美國國會主要關注對象之一,參議院於2017年曾提出「2017年物聯網網路安全促進法」(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案,防止美國政府部門購買有明顯網路安全性漏洞之聯網設備,並制定具體規範以保護聯網設施之網路安全,然而該法案最終並未交付委員會審議。 2019年4月,美國參議員Mark Warner提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019),再度嘗試建立物聯網網路安全監管框架。本法將授權主管機關建立物聯網設備所應具備之安全性條件清單,而該清單將由美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)擬定,並由管理與預算局(Office of Management and Budget, OMB)負責督導後續各聯邦機關導入由美國國家標準與技術研究院所制定之網路安全指引。本法草案相較於2017年的版本而言雖較具彈性,惟網路安全專家指出,清單之擬定與執行管理分別交由不同單位主責,未來可能導致規範無法被有效執行,且聯邦各層級單位所需具備之資安防護等級不盡相同,如何制宜亦係未來焦點。
美國提出加速營業秘密盜竊調查的相關立法2021年6月,美國有多位參議員針對營業秘密保護提出立法建議,目的是要讓認為自己的智慧財產權受到竊取的企業,可阻擋盜竊其營業秘密者的相關產品進口到美國。 參議員John Cornyn和Christopher Coons提出藉由修改1930 年的關稅法(Tariff Act),在美國國際貿易委員會(International Trade Commission,簡稱ITC)中設立新的委員會,並由美國司法部長(Attorney General)領導,負責調查背後為國外政府支持之競爭對手的智慧財產權盜竊指控。智慧財產權所有者可透過提交經宣誓的聲明書提出指控,或由司法部長辦公室提出指控。此立法設定30天的調查期限讓調查人員決定是否在冗長的審查展開時停止其產品進口。該法案將適用於來自任何國家的進口產品,但據了解,目前大部分的智慧財產盜竊指控都是來自於中國大陸公司。 雖然在ITC已有類似的程序可提出救濟,但在現行制度下需要的時間過長,最近一年在ITC進行的調查平均時長為19個月。透過此法案設計的制度,將使有關當局在調查營業秘密盜竊指控時,可更容易地阻止因竊取營業秘密而製造出的產品進口到美國。 「本文同步刊登於TIPS網站(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。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .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}