歐盟執委會於2020年4月7日發起ERA vs CORONA行動計畫,透過歐洲研究區(European Research Area, ERA)全力支持歐洲科研合作、共享科學資訊,並給予歐洲研究團隊與企業充足的研發疫苗資金,用以對抗COVID-19。歐盟執委會已與各國達成共識,確認ERA vs CORONA行動計畫的10項優先行動:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國衛生部(Department of Health and Social Care)於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則(Code on genetic testing and insurance-A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance),該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定,旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」(Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance)文件,並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。 準則中列出八項承諾,此八項承諾為ABI代表其成員議定: 承諾一:保險業者(Insurers)會公平對待要保人(applicants)。保險業者不會要求或迫使任何要保人進行預測性或診斷性基因檢測;若要保人已進行預測性基因檢測,保險業者亦不會對其作出差別待遇,除非有如下之情況。 承諾二:列入附錄一之疾病類型並超過以下金額之保單,保險業者始得要求要保人提供預測性基因檢測之結果: 人壽保險-500,000英鎊 /人。 重大疾病險-300,000英鎊 /人。 收入保障險-30,000英鎊 /年。 目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症(Huntington’s disease)之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。 承諾三:保險業者不會要求要保人提供: 要保人或被保險人於承保期間所進行之預測性基因檢測結果。 非為要保人或被保險人本人(如要保人或被保險人血親)之預測性基因檢測結果。 於科學研究背景下獲得之要保人或被保險人預測性基因檢測結果。 承諾四:若保險業者基於承諾二之規定要求要保人提供預測性基因檢測結果,亦不會針對該結果制定過於苛刻(disproportionate)的條款或條件。 承諾五:保險業者須於要保人簽約前提供明確之訊息,以說明: 根據本準則,要保人在何種情況下必須或無須提供相關預測性基因檢測結果。 若要保人自願提供對其有利的預測性基因檢測結果,保險決策將如何被影響。 承諾六:若要保人基於意外或自願向保險業者提供預測性基因檢測結果,保險業者可考量要保人之利益調整保單內容;若檢測結果對要保人不利,除非符合承諾二之情形,否則保險業者將忽略該檢測結果。 承諾七:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將: 每年向ABI報告其遵守本準則之情況。 根據本準則問答部分之詳細資訊,建立投訴程序(complaints procedure)。 每年向ABI報告與本準則運作上相關之投訴情形。 承諾八:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將指定至少一名經培訓之基因核保人(Nominate Genetics Underwriter, NGU),負責與遺傳資訊(genetic information)及遵守本準則相關之事項,且NGU之人數應與業務規模成比例。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
美國競爭法主管機關發布反托拉斯執法與智慧財產權報告美國司法部(Department of Justice, DOJ)及聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於今(2007)年4月中旬,公布了眾所矚目的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」(Antitrust Enforcement and Intellectual Property Rights, Antitrust-IP Report)。本報告綜整歸納DOJ與FTC於2002年所舉行的一系列名為「知識經濟時代之競爭與智慧財產權法制政策」(Competition and Intellectual Property Law and Policy in the Knowledge-Based Economy)公聽會重點,以及來自於不同利益團體與產業代表之看法。 DOJ與FTC於1995年曾公布「智慧財產授權之反托拉斯指導原則」(Antitrust Guidelines for the Licensing of Intellectual Property,以下簡稱1995年指導原則),基本上,甫公布的「反托拉斯執法與智慧財產權報告」的內容,重申DOJ與FTC過去依1995年指導原則的執法實務與政策,報告也特別針對幾種經常引起疑義的智慧財產運用態樣,諸如搭售(tying):專屬交易(exclusive dealing)、特殊授權條款、專利聯盟(patent pools)、交互授權(cross-licenses),肯認其亦有加強競爭並有利於消費者的效果,故DOJ與FTC將會依合理原則(rule of reason)評估個別契約的合法性,而不會逕認其係本質違法(per se unlawful)。所謂合理原則,係指由法院及競爭法主管機關,就特定協議之有利於競爭效果與反競爭效果間進行權衡,以判斷其對整體市場競爭與消費者福祉所產生之影響。 此外,DOJ與FTC也針對個別的行為,如單方拒絕授權(unilateral Refusals to License)、標準制定(standard setting)、交互授權(cross-licenses)、專利聯盟(patent pools)、使專利期間延長於法定保護期間之外(extending patent rights beyond the statutory term)等,於報告中揭示其所持的一般管理政策。
新加坡將推動國家電子醫療紀錄新加坡自今年(2018年)1月5日起推動「醫療服務法案(Healthcare Services Bill)」之制定,該法案預計取代現有「私人醫院和醫療診所法(Private Hospitals and Medical Clinics Act)」。其中「國家電子醫療紀錄(National Electronic Health Record),下稱NEHR」將整合並改善國營醫療機構及非國營醫療機構兩種醫療紀錄無法互通之情形,而行動醫療及遠端醫療亦納入之。 根據目前之諮詢狀況(已於今年2月15日結束),提案單位衛生部(Ministry of Health)表示,由於現代醫療技術已趨近複雜,若能整合各醫療單位之就診紀錄,將可大幅提升醫療效率,特別是在急診的狀況下,整合過的單一病歷將可降低評估所需的時間。 而對於病患之個資方面保護,該部表示,首先,NEHR並不會蒐集全部患者的醫療參數,只有患者之核心醫療參數才會上傳至NEHR之資料庫內,此外亦不提供非醫療目的外之使用(例如就業及保險評估)。而為降低非法使用之機率,非法使用亦將處罰之。 另外為尊重病患個人之資訊自決權,NEHR亦提供了病患選擇退出機制(opt-out)以作為個資保護的最後屏障。然而該退出機制仍不同於一般的退出機制(即退出後不得蒐集、處理及利用),該機制僅禁止各醫療機構讀取該病患之醫療紀錄,但是各該機構依NHER之架構仍應將每次就診紀錄上傳之,此一設計係避免緊急情況下或病患同意讀取電子病歷時,卻無醫療紀錄可供查詢之窘境。