歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》(White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust)指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重,促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。
在投資方面,白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資,目標是未來10年中,每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金;並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家,並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。
而在監管方面,白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎,未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下,應包括下列幾個重點:1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規,例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清;2.釐清現行歐盟法規之限制,例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體(stand-alone software)有待釐清;3.應可更改人工智慧系統之功能,人工智慧技術需要頻繁更新軟體,針對此類風險,應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範;4.有效分配不同利害關係者間之責任,目前產品責任偏向生產者負責,而未來可能須由非生產者共同分配責任;5.掌握人工智慧帶來的新興風險,並因應風險所帶來之變化。同時,白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點,認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見,截止日期為2020年5月19日。
日本公平交易委員會(公正取引委員会)於2021年6月25日發布關於資料市場競爭政策檢討會(データ市場に係る競争政策に関する検討会)報告書。所謂資料市場,不僅指資料從產出、蒐集、整理儲存(蓄積)、加工、分析到利用等各階段的交易,尚包含向終端使用者提供相關商品或服務。其類型包含企業經營所產出的「產業資料」(産業データ),以及與個人相關的「個人資料」(personal data,原文為パーソナルデータ)。近年來,數位平台型業者參與資料市場、活用資料經營相關商業活動的情形漸增。同時,資料不同於傳統交易客體,具備以下特徵:(1)技術上容易複製;(2)無法建立排他性佔有;(3)需透過累積與解析方能創造其價值;(4)可藉由累積使用資料持續優化產品機能。而累積大量資料的數位平台業者,亦可能藉此形成獨占、寡占、排除其他競爭者等。 基此,本報告書針對此一競爭秩序現況,提出以下建議: 建構鼓勵新業者加入資料市場的機制:應充分考量各潛在參與者之需求,同時留意利用資料之事業退出市場經營時,不應對使用該事業服務的個人造成不利益。 針對產出資料之行為建立獎勵機制,同時促進業界自由且易於取用資料。 區分各企業經營共通事項之協調領域、以及企業間各自專業化經營之競爭領域。就前者提供共通性指引與開放行政保有資料供利用,對後者則須管制妨害公平競爭之行為。 確保資料可攜性,與不同系統間的互通性(interoperability,原文為インターオペラビリティ),讓使用者容易轉換其所利用的平台服務。 優化關於個資利用的說明義務內容,尤其針對平台在不知情下蒐集資料的情形,應額外規範業者採取相應配套措施,避免造成當事人不利益。 就數位平台形成的市場寡占與資料獨占蒐集問題,可考量採取令其他業者能公平取用資料之措施。
韓國發布藥價制度改善方案兼顧創新補償與學名藥結構改革韓國保健福祉部(The Ministry of Health and Welfare, MOHW)於2025年11月28日召開健康保險政策審議委員會(건강보험정책심의위원회),正式發布「藥價制度改善方案」。此項改革被視為韓國製藥產業近13年來最大規模的結構性調整,核心目標在於打破產業長期過度依賴學名藥的現狀,透過重新分配健保資源,將重心轉向支持「創新藥品」與「必需藥品」的研發及供應。 在強化創新新藥補償方面,政府為解決藥價偏低導致新藥上市延遲及出口受限的困境,將導入多項革新措施。 首先是自2026年第二季開始擴大實施「藥價靈活契約制」,允許藥品公開價格維持國際水準,實際支付價格則透過回饋調控,以消除跨國藥廠對全球參照價格的疑慮。此外,針對重症及罕見疾病藥物,計畫於2027年起彈性調高經濟效益評估門檻,並將罕病藥物健保登錄期由240天大幅縮減至100天內。針對具革命性療效的新藥,更預計於2028年建立「先登錄、後評估」機制,獲准後可立即供應藥品,後續再依真實世界證據調整藥價。 新制擬將學名藥及專利過期藥品的價格上限,由原廠藥的53.55%降至與主要先進國家相當的40%水準。針對已上市藥品,自2026年起將分三年進行階段性調降;同時廢除齊頭式的加算優惠,改採階梯式定價,規定同一成分藥品第11項學名藥起,藥價將較前一順位自動折減5%,藉此抑制低品質學名藥的失序競爭。 另一方面,為確保供應鏈脆弱的國家必需藥品供應,政府將提高低價藥品的成本補償上限至5億韓元,並新設最高7%的政策加成。若藥品使用韓國國產原料藥,將給予額外價格優惠,並在一定期間內豁免價機制,以鼓勵本土供應鏈韌性。韓國政府期盼透過市場機制的重組,迫使藥廠轉型投入創新研發或進入國內必需藥品供應鏈,以改善製藥產業結構。惟此舉引發業界強烈反彈,如何在改革陣痛期維持基礎藥品的穩定供應,將是政策能否順利落地的關鍵。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。
德國聯邦專利法院認定人工智慧不具專利發明人資格 但特別點出人工智慧在發明之貢獻德國聯邦專利法院在2021年11月中旬對美國發明人Stephen Thaler(後稱Dr. Thaler)所開發之AI系統(DABUS)是否能成為專利發明人作出判決,儘管AI在研發過程中協助發現問題並解決問題,法院仍認為專利發明人必須為自然人,但特別補充說明這項發明確實有得到AI的幫助。 Dr. Thaler及其法律團隊將該發明在各國進行專利申請。盤點各國智財局或法院之考量:美國專利商標局(USPTO)強調發明人應以自然人為由排除這類案件;儘管英國智財局(UKIPO)認同DABUS富有創新,卻否認其為合法發明人,不過認為有必要檢視AI技術帶給現存專利制度的挑戰,並已啟動針對AI發明之法律改革計畫;至於歐洲專利局(EPO)以不符合自然人或實體等資格而核駁這類案件,然而上訴結果將於12月下旬作出判決。 惟澳洲聯邦法院在7月底逆轉做出法律並未禁止以AI為發明人而提出專利申請之判決,這也是繼南非允許AI作為發明人而取得專利權之後的第二個案例。 根據各國智財局、世界智慧財產權組織(WIPO)與法院多將智慧財產係來自於心智創作,卻未定義該心智創作是來自於人類或AI,可預見非人類主體將可被視為發明人並授予智慧財產權。此外,現行智財法律也有重新檢視與定義之必要性,包括釐清AI演算法與AI開發者之角色以重新定義發明人資格或所有權人等議題。