為加速解決智財、民事相關爭議，日本推動司法制度改革
日本政府一直希望能透過改革司法制度，用以解決日本日益增加的跨國民事、智財爭議、消費爭議等案件，故從今（2019）年4月起，日本內閣官房聯合日本最高法院、法務省、外務省等相關單位，積極針對現行的司法制度進行檢討。日本政府期盼透過這次的司法改革，能降低訴訟成本、加速解決爭議案件。
日本內閣官房，於12月9日發表了第九次民事司法制度改革推進會議的決議，這次的會議針對日本現行的民事訴訟程序制度提出了制度改革大綱與具體的改革建議，如日本現行的民事裁判應進行全面IT化，並希望擴充非訟事件的類型。
在這次的會議中，有三個主要的重點：首先在民事裁判上，將增加訴訟代理人律師有提出電子化訴訟文件之義務，民事訴訟法修法通過後，要求訴訟代理人應線上提出訴訟相關文件，未來也會進一步要求本人自訴的案件，自訴者也負有與訴訟代理人同等之義務。
再者在智慧財產爭議案件上，日本政府正在評估是否導入「二階段訴訟制度」。未來在專利權是否侵權的判斷上，會將侵權與否的判斷與損害賠償的裁量拆分為兩階段，且未來在判斷與裁量上，希望法院能採用第三方的專家學者意見做為判斷的依據。
最後，為因應近年的國際化社會，日本新設了「日本國際紛爭解決中心」，希望能強化現行商業爭議案件的裁判程序。另外擴充了現行「國民生活中心」裡「越境消費者中心CCJ」的功能，除了針對跨境消費者外，更提供了在日外國人多國語言的諮詢管道。綜上所述，未來將會修正日本現行的民事訴訟法、專利法等相關法規，司法制度改革細節預計於2020年3月做出最終決議。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」。
洪偲瑜
法律研究員 編譯整理
日本経済新聞，〈民事裁判 IT化へ前進、国が骨子案－知財訴訟や国際化対応、書類のオンライン提出義務付け〉，2019/12/10，https://www.nikkei.com/article/DGKKZO53124950Z01C19A2CR8000/（最後閱覽日：2019/12/15）
NHK NEWS WEB，〈知財分野の解決迅速化など 司法制度改革の骨子案 政府まとめる〉，2019/12/10，https://www3.nhk.or.jp/news/html/20191210/k10012208721000.html（最後閱覽日：2019/12/15）
板橋洋佳，〈民事改革で裁判オンライン化、海外取引を支援－政府方針〉，朝日新聞，2019/12/08，https://www.asahi.com/articles/ASMD74FWTMD7UTIL00J.html（最後閱覽日：2019/12/15）
〈民事司法制度改革推進に関する関係府省庁連絡会議－第９回会合議事次第・配布資料〉，内閣官房，https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/minjikaikaku/kanjikai_dai9/sidai.pdf（最後閱覽日：2019/12/15）
加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規，該法案無異議通過，並已經加州州長Jerry Brown簽署同意，將於2020年1月1日施行，以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。 該法案之所以如此速戰速決，據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規，日後修正時將重新以公民投票進行，有造成修法困難的疑慮；而以立法者立法方式通過這部法規，賦予立法者有對其修訂改正權限，於日後能以一般修法程序進行修法。 該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似，將造成加州原先隱私權規範些許改變，與倡議最初法案不同的地方在於，揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型（category）而非其身分。 隨著本年度加州消費者隱私保護法（The California Consumer Privacy Act）的修法，大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者，都將受到重大影響，依據該法，一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向，亦可以請求中止個資的蒐集及販賣，提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。 自歐洲GDPR規範實施以來至目前，美國聯邦法尚未有相應強度之規範，本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。
藥明康德再列1260H名單，BIOSECURE效應加速全球CDMO供應鏈重組趨勢美國國防部於2026年6月8日更新依《國防授權法》（National Defense Authorization Act, NDAA）第1260H條款發布的中國軍工企業名單（1260H List），再度將藥明康德納入其中。該名單為「生物安全法」（BIOSECURE Act）辨識高風險生技企業的重要參考來源，美國逐步以國安思維重塑生技供應鏈，也再度引發全球CDMO產業對供應鏈安全與法規風險的關注。 法制架構與管制機制 美國《生物安全法》（BIOSECURE Act）草案，在經過多次修訂與審議後，在2025年底被併入《2026 財政年度國防授權法》第851節（Section 851 of the FY2026 NDAA）中，並於2025年12 月在國會通過後正式簽署成法（以下以「生物安全法」稱之），主要限制聯邦政府及其資助對象使用具國安風險的生技供應商。除被列入1260H名單的企業外，白宮管理和預算辦公室（Office of Management and Budget, OMB）也可基於國家安全、資訊安全等因素，進一步指定相關企業納入受關注生技公司（biotechnology companies of concern, BCOC）範圍，擴大供應鏈風險管理機制。 政策影響與不確定性 雖然1260H名單不具制裁效力，但已成為「生物安全法」風險辨識的重要依據，可能影響聯邦採購、政府資助及跨國藥廠的供應商評估。藥明康德此次再度列名，將面臨聲譽及商業合作壓力，目前該公司已表示將循法律途徑提出申訴，後續仍具不確定性。 「生物安全法」禁令尚未立即全面生效，須待OMB完成風險認定並修訂《聯邦採購條例》（Federal Acquisition Regulation, FAR）後方能正式執行，預估仍需1至3年的時間。並設有五年過渡期機制，既有合約於過渡期間仍可持續履行。 產業影響 在美國已將生技製造能力與供應鏈安全納入國家安全戰略的情況下，「生物安全法」的影響也逐步由法規層面延伸至商業決策。未來CDMO的競爭將不再只取決於成本與技術能力，供應鏈可信度與地緣政治風險管理能力將成為關鍵的競爭因素。隨著全球藥廠供應鏈重整趨勢加速，後藥明時代之製造版圖變化值得持續觀察。
Google提供免費大量的專利及商標資料美國專利商標局(下稱USPTO)於6月2日和Google簽訂一協議，為期兩年Google將免費協助USPTO提供超過10TB(terabytes)大量的專利及商標相關資訊，提供使用者一次下載大量資料。其下載網站為http://www.google.com/googlebooks/uspto.html，該網站載明，所有的原始資料都來自於USPTO，Google未修改任何資料，只將檔案轉為zip壓縮檔。 早期專利及商標的資料是由使用者付費後方可由政府的DVD取得，所以公司往往花費龐大的費用在於取得所需要的資料。 USPTO表示，IP群體渴望USPTO可提供大批機器可閱讀的格式，然而USPTO未具備相關的技術能力。目前此協議是過渡的解決方案，USPTO正發展策略，希望未來能讓合作承包商獲得大量專利商標相關資料，並提供給大眾使用。 Google工程經理Jon Orwant表示，Google非常高興能與USPTO合作，以促進專利及商標資料更具存取性(accessible)及有用性，更重要的為，使公開的資料更容易蒐集與分析。 為可經由Google下載相關專利及商標資料，包括已獲證圖像(grant images)，已獲證全文(grant full text)，已獲證目錄資料(grant bibliographic data)，已公開申請案(published applications)，轉讓(assignment)，維護費用事項(maintenance fee events)，USPTO Red Book及分類資料(classification information)等。USPTO表示，未來將與Google再合作提供額外的資料，包括專利及商標申請歷史檔案及其相關資料。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。