諾華(Novartis)旗下學名藥廠山德士(Sandoz)和美國學名藥廠Momenta,同意支付1.2億美金,使涉及其暢銷救命藥Enoxaparin之反托拉斯集體訴訟達成和解。本案原告為非營利醫院Nashville綜合醫院和紐約州公務員工會醫療計畫組織DC 37,於2014年美國田納西中區聯邦地方法院起訴。根據訴訟文件提到,Enoxaparin原是訴外人賽諾菲(Sanofi-Aventis)以Lovenox為品牌名販售的抗凝血劑,用於預防和治療深部靜脈血栓、肺栓塞及急性冠心症等症狀,2010年Momenta證明其學名藥Enoxaparin和Lovenox具相同療效,申請簡易新藥上市(Abbreviated New Drug Application,ANDA)獲准。
原告指稱2008年Momenta欺瞞美國藥典委員會(United States Pharmacopeial Convention,USP),使其開發之Enoxaparin檢測方法,成為美國食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration,FDA)指定的檢測方法之一,但在此過程中未向藥典委員會揭露自己正為該檢測方法申請專利。隔年Momenta之檢測方法取得專利(No.7,575,886),因該檢測方法無法迴避,故其它欲生產Enoxaparin的學名藥廠皆可能侵害該專利,而難以進入市場。又Momenta和山德士早在2003年就簽有合作協議,Momenta將該專利授權給山德士,共同創造一個壟斷的學名藥市場,以抬高售價賺取暴利。
未來和解金將用於賠償醫院、保險公司、為員工支付醫療費用的公司,及田納西州其它29區受山德士和Momenta反競爭行為影響的人們。
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青少年間的打架尋仇事件會因為照相手機的誕生而變本加厲嗎? 發源於英國流行於青少年之間的一種犯罪活動「 happy slapping 」 ( 藉由公開掌摑不認識之被害人,並由加害人之一以手機全程拍攝,並將照片以手機傳送或上網流傳之犯罪行為 ) ,目前已逐漸蔓延於整個歐洲,且犯行甚至包括重傷害或是性侵案件,引起各國當局高度重視。在法國甚至發生一起學生攻擊教師並以手機拍照的案件,使得警方對於此種原本被單純視為是青少年間挑釁尋仇行為,已重新定義為「預謀暴力犯罪」;法國教育部長更公開表示希望能夠禁止學生在教室內使用手機。 至於歐洲其他國家也針對此種暴力犯罪行為採取進一步行動。德國巴伐利亞省及愛爾蘭許多學校已明令禁止學生在教室內使用手機;今年四月初,丹麥法院則針對兩名青少年學生傷害路人之行為做出有罪判決;而在荷蘭也傳出類似案例。在英國甚至有受辱的學生,因無法承受外界異樣眼光而上吊自殺的個案。 照相手機因為其強大傳輸、上網及存證功能,成為激發青少年逞血氣之勇並滿足個人英雄慾望之工具,這樣的發展途徑恐怕是照相手機原創者始料所未及。台灣目前似乎尚未受到此股歪風影響,但是,如何灌輸青少年正確享受科技進步的便利,似乎是相關當局應該關注的議題。
眾議員提出新法以因應數位科技轉換產生的權利保護問題為避免數位科技轉換所可能發生的權利保護缺口,美國眾議院司法委員會主席 James Sensenbrenner Jr. 與議員 John Conyers 於本月 16 日共同提出了「 Digital Transition Content Security Act 」( DTCSA , H.R.4569 ),要求業者應在次世代的數位影像製品中加入反盜版技術。該草案的提出,無疑地為飽受盜版所苦的好萊塢注入一劑強心針。 原本可受到著作權法保護的數位內容,一旦由數位轉換為類比( analog )形式,再由類比轉換回數位後,其品質上雖稍受影響,但此一新的數位內容即不再受著作權法的保障,眾議員 John Conyers 將之稱為「類比漏洞」( analog hole ), DTCSA 的提出即在於因應此一棘手問題。未來草案若能順利通過,除非業者能提出有效阻斷違法複製的策略,否則在一年緩衝期過後,業者凡有製造或販售可將類比影像訊號轉換為數位訊號之設備,均將被宣布為違法。可能因此受到影響者,包括了電腦調頻器( PC-based tuner )與數位錄影機( digital video recorder )等。 全美電影協會( MPAA )對此新法大表歡迎,主席 Dan Glickman 認為 DTCSA 的提出,不僅保護了權利人,同時也將提供消費者更多的選擇。但另一方面,在 DTCSA 賦予商業部( Commerce Department )更大的權力以監視家電製造業者之下,草案無可避免地將遭致來自業者一方強大的反彈力量。
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。
從國內外實務見解談企業對員工之電子郵件監控