美國佛羅里達州「基於保險目的之基因資訊法」最新修正於2020年7月1日正式施行
美國佛羅里達州州長於2020年6月30日簽署「基於保險目的之基因資訊法」（Genetic Information for Insurance Purposes）法律修正案，並於2020年7月1日正式生效施行。本次「基於保險目的之基因資訊法」修正重點有二：
- 將「人壽保險」和「長期照護保險」保險人納入「禁止僅根據個人基因資訊即取消、限制、拒絕承保或設定不同保險費費率」之列；
- 明確規定醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人，不得基於保險目的，向要保人、被保險人索取基因檢測結果，或要求要保人、被保險人須完成基因檢測後方同意核保。
同時，本次「基於保險目的之基因資訊法」修正理由亦明確說明：禁止醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人利用基因檢測結果，並非禁止保險人依據醫療紀錄和醫療診斷結果進行核保或計算保險費費率，以此釋疑保險人對此次修正之擔憂。
美國聯邦參議院於2008年即通過「基因資訊平等法」（Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008, GINA），惟「基因資訊平等法」僅禁止醫療保險保險人利用基因資訊進行核保，並未禁止其他類型之保險人。美國佛羅里達州本次修正「基於保險目的之基因資訊法」將人壽保險和長期照護保險一併納入規定，是全美首次擴大禁止利用基因資訊進行核保之保險類型。
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李宗儒
副法律研究員 編譯整理
Genetic Information for Insurance Purposes, Fla. Stat. Ann. § 627.4301 (2020).
John Haughey, Florida becomes first state to enact DNA privacy law, blocking insurers from genetic data, WASHINGTON EXAMINER, July 2, 2020, https://www.washingtonexaminer.com/politics/florida-becomes-first-state-to-enact-dna-privacy-law-blocking-insurers-from-genetic-data (last visited Oct. 2, 2020).
THE FLORIDA SENATE, House of Representatives Staff Final Bill Analysis Bill #: HB 1189 Genetic Information for Insurance Purposes (2020), https://www.flsenate.gov/Session/Bill/2020/1189/Analyses/h1189z1.HHS.PDF (last visited Oct. 2, 2020).
Trisha Jalan, Florida enacts DNA privacy law prohibiting use of genetic information for insurance policies, MEDIANAMA, July 6, 2020, https://www.medianama.com/2020/07/223-florida-enacts-dna-privacy-law/ (last visited Oct. 2, 2020).
宋佩珊，〈美國參議院通過「2008年基因資訊平等法」（Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008）〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=2804&no=64（最後瀏覽日：2020/10/07）。
李昂杰，〈基因資訊醫療運用與容許風險〉，《科技法律透析》，第18卷第8期，頁2-6（2007）。
在歷經超過三十年的討論後，歐洲議會於12月11日通過統一專利制度包裹草案。在統一專利制度下，省去申請生效的翻譯費用及程序，能夠節省最高八成的專利申請成本，可望增加歐盟的科技創新競爭力。 2011年在歐盟僅有6萬兩千個新專利申請被核准，遠少於美國同年的22萬4千個專利、中國的17萬2千個專利，其中一個主要原因是因為在歐盟申請專利的成本過高。目前申請歐盟專利除了透過各會員國專利局外，亦可以依據歐洲專利公約（European Patent Convention, EPC）向歐洲專利局（European Patent Office, EPO）申請，然核准後仍須向各會員國提交該國官方語言版本以生效，因此耗費大量程序及翻譯費用，平均每個專利需花費36,000歐元。 統一專利制度下，不論對於個人或公司發明人都能夠提供更便宜、更有效率的專利保護。統一專利制度包裹草案包含三個協議：統一專利制度、統一申請語言、統一專利法院。統一專利制度及統一申請語言建立適用於歐盟各國的專利制度，僅需以英文、德文或法文進行單一申請即可擁有25個會員國（除反對之義大利及西班牙外）自動專利保護，不需再另外申請生效，使得專利申請降至最低4,725歐元，大幅減少歐洲公司申請專利成本，增加歐洲企業競爭力，對於中小企業、研究機構幫助最大；另外，對於中小企業、非營利組織、自然人、大學及研究機構，若居住或主要營業處所位於歐盟內，以非統一申請語言提出申請案件通過後，會退還翻譯費用；針對中小企業也會降低專利維護費用。統一專利法院則能集中處理統一專利之爭端，預計設立於巴黎，並於倫敦及慕尼黑設立分院。 統一專利制度將在2014年1月1日生效，或是在13個會員國批准時生效（須含法國、德國及英國），歐盟專利局預計第一批適用新制的專利將於2014年4月被核准。
英國、韓國共同簽署資料適足性協議，以期促進資料經濟商機英國數位文化傳媒和體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport, DCMS）於2022年11月23日發布新聞稿，宣布英國與韓國共同簽署的資料橋接規則（The Data Bridge Regulation）於同年12月19日正式生效。在此之前，英國於2022年7月5日已與韓國個人資料保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）簽署資料適足性協議（Data Adequacy Agreement），以促進兩國未來進行資料傳輸。這也是英國在脫歐後，首次與其他國家簽訂的資料協議，而依據過往兩國的數位貿易統計資料，本次協議預估將帶來超過14.8億英鎊的商機。 英國DCMS部長更進一步表示，未來將積極與其他國家的戰略夥伴，開展資料經濟商機。英國於聲明中強調參與全球跨境隱私規則論壇（Global CBPR Forum）的決心，以加速資料共享、促進創新與產學研究，聲明摘要如下： 1、本協議為加強英國與韓國資料共享的里程碑，其宗旨為創建更值得信賴的資料共享環境，以及共創更安全的資料傳輸方式。 2、本協議耗時約一年完成討論與擬訂，並期待能透過該協議，深化並擴展英國與韓國之間的資料夥伴關係。 3、英國與韓國政府承諾將促進資料在國際商業、創新及研究等領域的發展。在加強個人資料保護的前提下，促進資料的合理利用。 4、在資料自由傳輸的基礎上，本協議將提供更完善且可持續推動的全球資料生態系統。雙方政府承諾共同改進數位時代下個資料保護框架，如英國發布國家資料戰略（National Data Strategy）、修訂UK GDPR相關規範，以及韓國PIPC提出個人資料保護法部分條文修正案等具體措施。 英國政府肯認應與其他戰略合作夥伴開展多邊倡議，如參與全球跨境隱私規則論壇（Global CBPR Forum）及經濟合作暨發展組織（OECD），共同推動可信賴之政府存取資料（Trusted Government Access to Data）的目標。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
何謂「中國製造2025」?中國大陸國務院李克強總理於2015年國務院常務會議研提「中國製造2025」政策，希望提升中國大陸製造業的發展。該政策為因應智慧聯網(Internet of Thing, IoT)的發展趨勢，以資訊化與工業化整合為主，重新發展新一代資訊技術、數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、先進軌道交通設備、節能與新能源汽車、電力裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療器材、農業機械裝備等10大領域，以強化工業基礎能力，提升技術水平和產品品質，進而推動智慧製造、綠色製造。而有別於德國所提出的工業4.0計畫，中國大陸所提出的是理念，係以開源開放、共創共享的智慧聯網推動創新思維。