英國《海外犯罪資料提供請求法》(COPO Act）
英國《海外犯罪資料提供請求法》（Crime (Overseas Production Orders) Act 2019, COPO Act）於2019年2月12日由英國女王御准（royal assent）生效。
過去，英國請求海外證據法源依據僅有〈國際司法互助條約〉（Mutual Legal Assistance Treaties）支撐，且無明確的實施規範可作為依循。隨通訊網路科技日新月異，犯罪及犯罪證據的資料儲存地打破國界。《海外犯罪資料提供請求法》即是給予海外犯罪資料提請求程序一個明確的規範。在與他國簽署條約（designated international co-operation arrangement，指：司法互助條約或英國內閣大臣依法指定的條約）之前提下，《海外犯罪資料提供請求法》授權英國執法機構與相關單位（appropriate officer）可向法院聲請搜索票，並憑藉搜索票請求被搜索自然人或法人，提供儲存於英國境外的電子資料（electronic data）或特種電子資料（excepted electronic data）。本法所稱「電子資料」係指以電子儲存的資料；「特種電子資料」則是指法律專業人士與其客戶的通訊紀錄，或自然人與死者在具有保密義務之情況下所產生的紀錄。
在英格蘭、威爾斯和北愛爾蘭，可依《海外犯罪資料提供請求法》向法院聲請搜索令的相關單位包含：員警（constable）、英國稅務海關總署（Revenue and Customs）、英國嚴重詐欺辦公室（Serious Fraud Office, SFO）、特許金融調查人員（accredited financial investigator）、反恐金融調查人員（counter-terrorism financial investigator）、英國金融行為監理總署（Financial Conduct Authority）依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。在蘇格蘭則是檢察官（procurator fiscal）、員警、英國稅務海關總署、英國金融行為監理總署依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。海外犯罪資料提供請求之搜索票有效期間，係獲准當日起算三個月。
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朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
為遏止通貨膨脹惡化以及應對全球氣候變遷問題，美國總統拜登（Joe Biden）於2022年8月16日簽署通過4,370億美元支出的《降低通膨法案》（The Inflation Reduction Act），約3,690億美元將用於減少二氧化碳的排放以及實現綠色環保的目標。 法案著重在潔淨能源（CLEAN ENERGY）、醫療保健（HEALTH CARE）以及稅制改革（TAXES）三大面向。其中，關於潔淨能源（CLEAN ENERGY）部分，根據該法案，美國政府將提供優惠政策，鼓勵美國家戶節約能源以及推動潔淨能源經濟產業的發展。 將提供補貼給購買電動汽車、節能家電以及安裝住宅太陽能發電系統的家戶，以提倡綠色環保。符合條件的家庭或個人，購買二手電動汽車將可獲得4,000美元的稅收抵免，若是購買新的電動汽車甚至可獲得高達7,500美元的減稅額度。不過必須留意的是，由於法案要求受惠條件必須包含電動汽車的零件是在美國製造組裝，車輛電池關鍵材料來源以及車輛售價也都有嚴格特定要求，因此並非所有的電動汽車都符合7,500美元的稅務補貼資格。又，購買節能家電的家庭，可獲得1萬4000美元的消費折抵。至於安裝住宅太陽能發電系統的家庭則可享30%的減稅額度。綜上，預估每年可替利用潔淨能源的家庭節省500至1,000美元的能源支出。 法案同時推動潔淨能源經濟產業的發展，預測至2030年之前，將增設9.5億塊太陽能板、12萬台風力發電機以及2300家電池儲能廠。此外，超過600億美元的投資，將為國內潔淨能源產業創造數百萬個就業機會。 透過《降低通膨法案》，將可望降低通貨膨脹、減少碳排放以及空氣污染，確保美國人民可以在符合最高標準的零排放建築中生活與工作，從而提升生活品質並兼顧環境永續發展。
美國有線電視法節目載送規則實務現況簡介 歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
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