美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2020年2月14日,發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明,其包括:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
醫療器材在美國上市所需依循的途徑,為申請510(k)審查或上市前審查(Premarket Approval, PMA)。順序上第一步,必須在90天前向美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)提出「上市前通知」(Premarket Notification, PMN)申請。所謂的510(K),係指美國《食品、藥物及化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)第510節之規定,在申請的流程中,FDA會審查廠商所提出的佐證,是否具備與已上市的相同器材一樣之「實質相等性」(Substantial Equivalence),若不具備「實質相等性」,即必須進入PMA申請程序。 FDA指出過往機關接受許多不適當的501(K)審查申請,而必須要求這些不適當的申請廠商進一步補充文件,以進行實質審查。FDA指出這樣的程序,進行過度頻繁的審查,而浪費不少寶貴的資源及人力。FDA於2012年8月10發佈「拒絕接受510(K)審查申請之政策」指導文件草案。作為改善與加強501(K)申請流程之效率與有效性。新的指導文件草案之改善目標,係要求廠商必須提出傳統(Traditional)、特殊(Special)、簡略(Abbreviated)三種不同的申請所需之審查文件,FDA會先進行審查文件是否具備的預先審核,始進行實質審查。廠商必須依照指導文件草案內含的核對表(Checklist)所規定必須提交之審查文件,FDA有15天的時間回應廠商是否完成繳交,或要求廠商在新的15天之內補件,而承認 (Acceptance)形式審查完備,始進行實質審查。廠商亦可針對缺繳之文件,說明不提供之理由,並提出相關證明。指導文件草案提供以下幾個準則,提供審查機關審視核對表完備與否: 該產品是否為器材; 該項申請之對象是否正確; 是否為適當合法510(k)申請; 是否有相同的器材經PMA程序核准上市; 所提出的臨床數據,申請者是否受限於「申請規範政策」(Application Integrity Policy, AIP)。 FDA透過這樣預先審查之方式,檢視廠商所提出之申請,是否符合形式的要件,而決定是否進行實質審查,以避免浪費行政機關的資源與人力進行不適當的審查,希冀改善FDA目前501(k)審查申請制度之效率與有效性。
連結稅(link tax)連結稅(link tax)並非政府稅捐,而是網路業者以連結方式擷取新聞內容提供予他人,應向新聞業者協議取得授權,並支付適當費用的俗稱。針對網路業者擷取使用或彙整他人的新聞(例如Google News),導致發布該新聞之新聞業者實際獲得的點擊率與網路流量減少的情形,為了平衡新聞業者與網路業者間的利益,歐盟於2019年通過施行的歐盟數位單一市場著作權指令(The Directive on Copyright in the Digital Single Market)中,訂定網路業者應向新聞業者取得著作使用之授權協議,包含網路業者應與新聞業者分享一定比例之收益。 本條文於草案階段即備受爭議,草案條文(第11條)甚至包含使用超連結(hyperlink)的行為在內,而引發網路業者與使用者的反彈,並戲稱支付使用超連結的費用為繳交超連結稅。而最後通過的條文(第15條),則排除了非商業使用的個人、使用超連結或是僅單詞或簡短摘錄的情形,並將新聞業者的權利限於發表後的兩年以內,且不溯及適用指令施行前發表的新聞。 德國跟西班牙分別於2013年及2014年立法賦予新聞業者類似的權利,但結果顯示新聞業者對於網路業者的依賴,可能還遠大於網路業者擷取新聞業者內容所獲得的利益。法國於2019年7月完成將歐盟著作權指令內國法化,Google也因此調整其擷取政策,除非新聞業者主動完成對擷取內容範圍限制與授權的設定,Google將刪除全部擷取內容;連結稅能否保障新聞業者對其所發布新聞的相關權利,並平衡新聞業者與網路業者間的利益,仍有待觀察。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。
加拿大政府致力捍衛個人資料隱私加拿大財政委員會主席克萊門(Tony Clement),概述了加拿大政府對於保護加拿大公民隱私的步驟,並詳細的列出政府機關官員對於隱私保護違犯行為的案件量。 政府對於看待人民隱私保護這件事情是非常重視的,特別是如何妥當的處理具敏感性個人資料的這個部分,我們認為是關鍵性的重點」部長克萊門表示。 人力資源及技能發展部部長芬蕾(Diane Finley)說:「我們對於所有違犯事件都會非常認真的面對,任何錯誤都是不能被接受的,為了預防和對抗將來可能發生的事故,我已經下達指示要求徹查本部門下所有員工處理個人資料的作業程序、更新網路防護機制以禁止入侵,機關人員需接受強制性的教育訓練,學習如何處理敏感性和個人資訊。我們政府一直持續推動保護個人資訊的安全維護措施、強化隱私保護、當有任何事故發生時,會執行嚴格的通報機制及規劃完善的應變措施」。 自2006年以來,政府所採取加強隱私保護,並實行嚴格通報機制的新興措施包括: 1.向隱私權委員會通報隱私侵害事故,並採取迅速措施進行解決 2.完成隱私衝擊評估,以建置新的或實質性修正相關措施與行動 3.徹底落實隱私權保護措施命令,要求所有聯邦政府機構必須建置解決侵犯隱私事件的應變計畫 4.制訂隱私權保護政策,要求所有聯邦政府機構,若發現有任何可能侵害加拿大公民隱私的行為時,必須立即通知隱私權委員會辦公室 5.為因應各類新型侵害隱私權之事件,應持續建立新的應變指引,協助各機構有統一的辨識標準和阻止措施。 「在最新年度報告中,隱私權委員會指出,退伍軍人事務局已經明確的公告隱私權保護是現階段非常重要的業務項目,該局正積極建立相關維護措施和計畫。」布萊尼部長表示。 「我們將繼續努力,與隱私權委員會辦公室密切合作,確保加拿大公民的隱私權保護」,部長克萊門回應道