2019年6月28日於日本大阪舉行的G20高峰會上,大阪框架(大阪トラック、Osaka Track)再次躍上國際檯面,日本首相安倍晉三在G20高峰會的數位經濟議程當中,倡議建立大阪框架作為資料跨境流通之標準。安倍強調數位化對促進各國經濟發展與創新意義重大,而在數位時代下資料作為重要的成長動力來源,為了能最大化資料運用的可能性與發展潛力,建立一套國際通用的資料流通機制顯然已勢在必行。
「大阪框架」概念的首次提出,源自2019年1月23日安倍首相於瑞士達沃斯所舉辦的世界經濟論壇(World Economic Forum)中所發表的演講,強調資料將是21世紀經濟發展的關鍵資源,透過建立一套國際通用的資料自由流通機制,將有助於確保在數位時代下各種新興科技的創新與發展,不會受到各國管制措施及資料在地化(data localization)政策所阻礙。
「大阪框架」的核心為建立「可資信任的資料自由流通機制」(Data Free Flow with Trust,簡稱DFFT),透過建構國際所共同信任的資料跨境流通機制,將有助於推動包含電子商務在內等各式資料之流通與利用,進而促進數位創新;安倍宣示2019年大阪G20高峰會為大阪框架的起始點,並強調基於此前提出之WTO電子商務共同聲明,期許能透過WTO各會員國的合作,實現建立國際通用的資料跨境流通機制之目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2021年4月7日美國聯邦巡迴上訴法院(United States Court of Appeals for the Federal Circuit,下稱CAFC)發布了關於Apple Inc. v. Qualcomm Inc.的裁決,指出因Apple Inc.(下稱Apple)未能滿足提起上訴的資格「證明授權專利的有效性會對授權協議義務產生具體的損害影響」,故駁回其對於專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board ,下稱PTAB)做出之US7,844,037與US8,683,362專利(下稱爭議專利)有效性決定的上訴。 此案爭議專利是由Qualcomm Inc.(下稱Qualcomm)持有,Qualcomm曾以Apple侵犯爭議專利提起侵權訴訟,Apple隨後在PTAB對爭議專利提出多方複審程序(Inter partes review,下稱IPR),以挑戰爭議專利的有效性,但最後沒有成功。隨後,Apple與Qualcomm達成專利侵權和解協議並簽署了授權契約,授權的專利組合中也包含爭議專利。 在專利侵權和解協議後,Apple還是針對IPR的結果向CAFC提起上訴。由於提起上訴條件之一是上訴人需有受到損害的事實,Apple以其需持續支付權利金的義務主張有受到損害的事實。但CAFC認為,Apple並沒有證明若爭議專利被視為無效,則根據其與Qualcomm授權契約所應承擔的付款義務會發生改變。因此,法院裁定Apple不符合對IPR的結果提起上訴的資格。 由上述可知,作為專利被授權人,若要在授權契約條件下對爭議專利有效性決定提上訴,需要設法證明爭議專利的有效性會對授權協議義務產生具體的影響,否則被授權人將難以因其具有實質的損害從而讓法院啟動上訴作業。
德國「新車輛及系統技術」補助計畫第二期「新車輛及系統技術」(Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien)補助計畫係德國為確保汽車產業能夠在未來保持其技術領先地位所規劃的研究補助方案,該計畫從2015年6月起為期4年,聚焦車輛本體設計及車聯網技術解決方案;2018年11月,有感數位化變革所帶來的壓力,以及聯網自動駕駛顛覆未來交通面貌的潛力,德國聯邦經濟及能源部(BMWi)決定將前述計畫延長4年至2022年12月31日,並追加補助金額至每年6000萬歐元,促進聯網自動化駕駛及創新車輛領域的相關研發,具體鎖定的項目包含:(1)創新感測技術與傳動系統(2)高精度定位技術(3)迅速、安全、可靠的通信協作技術(4)創新資料融合及資料處理程序(5)人車互動技術(6)配套的測試程序與認證(7)電動車搭載自動駕駛功能的具體解決方案(8)透過輕量化提升能源效率技術(9)空氣動力學優化技術(10)創新動力推進技術。聯邦政府希望藉由第二輪的「新車輛及系統技術」補助計畫,協助歷來引以為傲的汽車工業克服資通訊技術革新、氣候保護趨嚴及能源效率要求所帶來的挑戰,全力避免此一德國重要經濟命脈淪為數位化浪潮下的犧牲者。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
何謂「Regtech」?有別於金融科技(Fintech)著重於運用科技手段使金融服務變得更有效率,因而形成促進金融產業發展的一種經濟產業。在美國源於對2008年金融風暴的恐懼,更傾向在金融科技提升金融服務便利與效率的同時,倡議如何使行政機關在監理過程中更能夠兼顧公平、安全及消費者保護。消費者保障與洗錢防制是行政機關進行金融監理的兩大核心目標,而金融科技服務下的客戶身分核實、信用紀錄與償債能力查核等風險控管措施,在全球發展金融科技方興未艾之際,美國則積極發展監理科技「Regtech」。意指行政機關嘗試透過科技手段有效監理業者的營運動態,如區塊鏈技術(Block-Chain)改變銀行現行運作模式,不僅降低業者營運成本外,更透過科技監理的方式協助業者即時達成法令遵循的目標,縮短法令遵循改善的過渡期間,減輕風險產生的可能。同時,也讓行政機關得以即時預防,並因應任何類似2008年金融風暴之情事的發生。