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）。
日本政府於6月29日召開關於賦予國民每一個人一個編號以便掌握每個人所得的「共通編號制度」的檢討會，會中決定將以利用於納稅與社會保障給付為軸心，朝引進制度推動的三種選擇方案。會中也討論到利用於減緩使低收入群負擔愈加沈重的消費稅的「逆進性」上。目前提出相關方案也有緩和參議院改選中有關增稅批評的目的。 從之後的1個月內會開始募集國民的意見後，到年底會將三種方案綜合為一案，以明年的一般國會會期中提出相關法案的方向推動。 有關共通編號制度，當然被指出會有個人資訊外洩與侵害隱私權的憂慮。菅直人首相在檢討會中提到「希望是立於國民本位制度上的來思考，也必須得到國民大眾的瞭解」。在檢討會中承認僅供稅務使用的A案、用於稅務與社會保障的B案及用於大範圍的行政領域上的C案，使用範圍各自不同的三種方案。 也出現希望所賦予的新編號能與目前正在使用中的「住民票號」能夠接軌的想法。利用編號制度正確掌握國民的所得情形，進而在增加消費稅之時，就有可能適切地對低收入群進行減稅與用現金補助。 消費稅是對包含生活必需品等大範圍的物品及服務課稅，所以愈是對將收入用於消費的比例龐大的低收入群會對增稅的負擔愈感沈重。 對減緩此一逆進性的有效制度，就是對有繳納的所得稅給予減稅，沒繳納所得稅的給予現金補助的「附給付的稅額扣減」。充分利用編號制度，將可補足反映所得所能退補的金額。
美國2016年製造創新策略方案依2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布策略方案（Strategic Plan）。國家製造創新網絡有四大目標：以「提升製造競爭力」為終極目標，其他三個目標分別為「促進技術轉型」、「加速製造業人力發展」、以及「確保穩定與永續之基礎建設」。在「促進技術轉型」方面，旨在促進創新技術朝向具備可適性、擁有成本效益、以及高效能之國內製造業量能的方向轉型。由於不同的製造整備度（manufacturing readiness levels）對應不同的技術整備度（technology readiness levels），且國家製造創新網絡有其設定之目標範圍，因而研發機構被預期能夠促進技術轉型的亦有差異。 行政院於民國105年7月核定通過「智慧機械產業推動方案」，透過「智機產業化」與「產業智機化」來建構智慧機械產業生態體系。智慧機械將結合半導體先進製程、精密醫療機械加工與智慧服務型機器人、以及航太與造船軍民通用技術應用，分別對應帶動亞洲矽谷、生技醫藥、以及國防等創新產業政策。透過智慧機械帶動整體產業發展，從精密走向智慧、從單機走向系統，以提高整體產業之產值
美國加州通過藥價透明化法案美國在醫療費用的支出常常超乎預期，其中處方藥之花費就佔了相當大的比例。為了減少醫療費用支出，並讓藥物之價格更為透明，加州州長傑瑞布朗（Jerry Brown）在2017年10月9日簽署了第17號法案（藥價透明化法案），要求藥物製造商若要調高處方藥價格超過一定程度，則須事前通報給主管機關；該法預計於2018年10月1日生效。 藥價透明化法所稱之處方藥（prescription drugs），包含學名藥、原廠藥或特種藥品。本法之主管機關為「加州衛生計畫與發展辦公室」（Office of Statewide Health Planning and Development, OSHPD），掌管本法之執行並對違規製造商處罰民事罰款，本法案施行之相關細節亦由OSHPD訂定。OSHPD依據本法所得之罰款或收入，將全數交給「照護管理基金」（Managed Care Fund）做運用。 依據藥價透明化法規定，處方藥製造商對於其處方藥產品若欲調高產品公告目錄價（Wholesale Acquisition Cost, WAC）超過40美元/療程之漲幅者，須將處方藥漲幅、漲價原因、藥品使用情況或市場等資訊，以「季」為單位，至少於漲價生效60天前通報給加州衛生計畫與發展辦公室。若該藥品為新產品，其WAC超過「醫療保險處方藥物改良和更新法」（Medicare Prescription Drug, Improvement, and Modernization Act）所定之價格區間者，須於新產品上市後3天內通報給OSHPD。 OSHPD在收到處方藥製造商的通報資訊後，則須依法將資訊公開於其網站上。
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。