美國總統簽署《外國公司問責法》要求中資企業遵守證券交易市場監管及審計規則以保護美國投資者

  美國參眾議院於2020年12月2日通過《外國公司問責法》(Holding Foreign Companies Accountable Act),並於12月18日由總統簽署生效。該法要求所有查核美國公開發行公司的國內外會計師事務所,應根據美國證券交易法規,向「美國上市公司會計監督委員會」(Public Company Accounting Oversight Board, PCAOB)註冊並接受監督;若是該外國公司連續三年不配合PCAOB審查,將禁止該公司的證券在任何美國證券交易所掛牌交易。

  2002年《沙賓法案》(Sarbanes-Oxley Act)授權PCAOB制訂審計準則;然而PCAOB在外國公司監管方面面臨挑戰,截至2020年9月,中國及香港共有17家在PCAOB註冊登記的會計師事務所,為203家公開發行中國公司簽署審計報告,總市值達1.6兆美元;但中資企業援引中國大陸證券交易法、國家秘密法、檔案法及「關於加強在境外發行證券與上市相關保密和檔案管理工作的規定」,要求工作底稿等檔案應存放於中國境內,若境外監理機關(例如美國PCAOB),欲對某間中國公司進行審計,則應事先向中國證監督管理委員會和主管部門報告並經批准後由雙方合作進行,藉此規避PCAOB檢查,已不當損害美國投資人利益;故本次國會通過《外國公司問責法》參考2020年7月「總統金融市場工作小組」(The President's Working Group on Financial Markets, PWG)發布的《保護美國投資者免受中國公司重大風險報告》(Report on Protecting United States Investors from Significant Risks from Chinese Companies),要求在美國上市的中國大陸公司,由PCAOB實施獨立監管,並查閱公司主要工作記錄及審計底稿,若不遵守規定,美國證券交易委員會(United States Securities and Exchange Commission, SEC)應要求該中國大陸公司從美國證交所下市;達到保護美國投資者、降低新興市場投資風險、提高證券交易所上市標準之目標。

  此外,若公司所聘僱的會計師事務所在外國司法管轄區域內有辦公室或分支機構,而PCAOB無法對其進行有效監管,該公司即必須證明其不受外國政府所有或控制,並在審計報告中揭露以下資訊:(1)外國政府擁有註冊發行公司的股份百分比;(2)外國政府是否享有財務控制權;(3)與中國共產黨官員相關的任何訊息;(4)發行公司章程內是否載有中國共產黨工作事項等。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).

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歐洲議會通過《人工智慧法案》 朝向全球首部人工智慧監管標準邁進下一步 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月26日 觀察今年的科技盛事屬ChatGPT討論度最高,將人們從區塊鏈、元宇宙中,帶入人工智慧(AI)領域的新發展。ChatGPT於2022年11月由OpenAI開發的生成式人工智慧,透過深度學習模型,理解和生成自然語言,其功能包含回答各類型問題(如科學、歷史)、生成邏輯結構之文章(如翻譯、新聞標題)、圖形、影像等內容。然而對於人工智慧的發展,究竟如何去處理人機間互動關係,對於風險之管理及相關應用之規範又該如何,或許可從歐盟的法制發展看出端倪。 壹、事件摘要 面對人工智慧的發展及應用,歐盟執委會(European Commission)早在2018年6月成立人工智慧高級專家組(AI HLEG),並於隔年(2019)4月提出「可信賴的人工智慧倫理準則」(Ethics Guidelines for Trustworthy AI),要求人工智慧需遵守人類自主、傷害預防、公平、透明公開等倫理原則。於2021年4月21日歐盟執委會提出「人工智慧法律調和規則草案」(Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts)(以下稱人工智慧法案),於2023年內部市場委員會(Internal Market Committee)與公民自由委員會(Civil Liberties Committee)通過並交由歐洲議會審議(European Parliament),最終《人工智慧法案》於2023年6月14日通過。後續將再歐盟理事會(Council of the European Union)與辯論協商,尋求具共識的最終文本[1]。 貳、重點說明 由於「歐盟議會通過」不等於「法案通過」,實際上歐盟立法機制不同於我國,以下透過法案內容說明的契機,概述一般情況下歐盟之立法流程: 一、歐盟立法過程 通常情況下,法案由歐盟執委會(下簡稱執委會)提出,送交歐盟理事會及歐洲議會,作為歐盟的「立法者」歐洲理事會(下簡稱理事會)與歐洲議會(下簡稱議會)將針對法案獨立討論並取得各自機關內之共識。大致上立法程序有可分為三階段,在一讀階段若理事會與議會對於執委會版本無修改且通過,則法案通過,若任一機關修改,則會進行到二讀階段。針對法案二讀若仍無法取得共識,則可召開調解委員會(Conciliation)協商,取得共識後進入三讀。簡單來說,法案是否能通過,取決於理事會與議會是否取得共識,並於各自機關內表決通過[2]。 目前《人工智慧法案》仍處於一讀階段,由於法案具備爭議性且人工智慧發展所因應而生之爭議迫在眉睫,議會通過後將與執委會、理事會進入「三方會談」(Trilogue)的非正式會議,期望針對法案內容取得共識。 二、人工智慧法案 (一)規範客體 《人工智慧法案》依風險及危害性程度分級,其中「不可接受風險」因抵觸歐盟基本價值原則禁止(符合公益目標,如重大或特定犯罪調查、防止人身安全遭受危害等例外許可)。「高風險」則為法案規範之重點,除針對系統技術穩健、資料處理及保存訂有規範外,針對人為介入、安全性等也訂定標準。 而針對高風險之範疇,此次議會決議即擴大其適用範圍,將涉及兒童認知、情緒等教育及深度偽造技術(Deepfake)納入高風險系統,並強調應遵循歐盟個人資料保護規範。此外對於社會具有高影響力之系統或社群平臺(法案以4500萬用戶做為判斷基準),由執委會評估是否列為高風險系統。針對目前討論度高的生成式人工智慧(ChatGPT),議會針對法案增訂其系統於訓練及應用目的上,應揭露其為生成式人工智慧所產出之內容或結果,並摘要說明所涉及之智慧財產權[3]。 (二)禁止項目 關於《人工智慧法案》對於高風險系統之要求,從執委會及理事會的觀點來看,原則上重點在於對弱勢的保護及生物資料辨識之權限。歐盟禁止人工智慧系統影響身理及心理,包含對於特定族群如孩童、身心障礙者等弱勢族群之不平等待遇。同時原則禁止即時遠端的生物辨識利用,包含對於人性分析、動作預測等對於人類評價、分類之應用,例外情況如犯罪調查、協尋失蹤兒童、預防恐怖攻擊、關鍵基礎設施破壞等情況時方被允許。此次議會決議提高禁止即時遠端生物辨識的標準,包含納入敏感資訊的蒐集如性別、種族、政治傾向等,及其他臉部辨識、執法、邊境管制、情緒辨識等項目[4]。 參、事件評析 有關《人工智慧法案》雖歐洲議會已一讀通過,然而後續仍要面對與歐盟理事會的協商討論,並取得共識才能規範整個歐盟市場。因此上述規範仍有變數,但仍可推敲出歐盟對於人工智慧(含生成式)的應用規範態度。在面對日新月異的新興科技發展,其立法管制措施也將隨著橫向發展,納入更多種面向並預測其走向趨勢。因人工智慧有應用多元無法一概而論及管制阻礙創新等疑慮,觀察目前國際上仍以政策或指引等文件,宣示人工智慧應用倫理原則或其風險之管理,偏重產業推動與自律。 觀察歐盟《人工智慧法案》之監管目的,似期望透過其市場規模影響國際間對於人工智慧的監管標準。倘若法案後續順利完成協商並取得共識通過,對於如OpenAI等大型人工系統開發商或社群平臺等,若經執委會評估認定為高風險系統,勢必對於未來開發、應用帶來一定衝擊。因此,歐盟對於人工智慧監管的態度及措施實則牽一髮而動全身,仍有持續觀察之必要。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]The AI Act, Future of Life Institute, https://artificialintelligenceact.eu/developments/ (last visited Jun. 20, 2023) [2]The ordinary legislative procedure, Council of European Union, https://www.consilium.europa.eu/en/council-eu/decision-making/ordinary-legislative-procedure/ (last visited Jun. 19, 2023) [3]EU AI Act: first regulation on artificial intelligence, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence (last visited Jun. 21, 2023) [4]MEPs ready to negotiate first-ever rules for safe and transparent AI, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20230609IPR96212/meps-ready-to-negotiate-first-ever-rules-for-safe-and-transparent-ai(last visited Jun. 21, 2023)

美國產學合作利益衝突管理機制

美國產學合作利益衝突管理機制 資策會科技法律研究所 法律研究員 朱啟文 104年11月27日   自從1980年美國拜度法案(Bayh-Dole Act[1])通過後,智慧財產權下放至大學與研究機構,大學有權自主把智慧財產授權予廠商甚至成立新創公司[2],從而衍生出拜度法案潛藏副作用之ㄧ:「鼓勵學術機構與私人企業將研發成果商品化,將使學術機構產生利益衝突[3]」。因此「利益衝突」問題逐漸引起各界關注,特別是大學如何兼顧好教學、研究及公共服務[4];以及研究人員、大學教授在技術移轉或研發成果商品化過程中,應該扮演的角色及獲取何種利益,常因為法律或大學政策規定的不周全、認知的不一致,而造成教研人員的困惑[5]。   產學合作的利益衝突,容易發生於顧問服務、技術移轉、贊助研究、臨床試驗、科研採購、師生指導關係、機構關係與特定贈禮等活動中,因此利益衝突管理為產學合作中不可忽視的重要措施。以往「揭露利益衝突」被視為是管理利益衝突之主要方法[6],但此種管理利益衝突措施應該加以改進,且須建立處理學研機構內利益衝突之新思維,為了健全國內產學合作發展,政府有必要率先提出更新、更有效率之利益衝突管理方式,才能達到預防、監督、控管效果。本文擬藉由美國產學合作利益衝突法制規範,及美國大學因應解決產學合作利益衝突方式,提出對於本國法制調整之建議。 壹、美國利益衝突管制類型   美國利益衝突管制規範分成兩大類型[7],一是針對政府所屬的研究機構,像美國國家衛生院NIH;另一是一般研究機構或大學(包含公、私立),當它們申請聯邦政府經費的時候所受規範。如果是對於政府所屬的研究機構,它的利益衝突規範是比後者更為嚴格,因為研究人員直接領取國家薪水和使用國家經費,負有更多「公」的任務。舉例而言:一名美國國家衛生院研究員,亦是研究阿茲海默症的知名科學家,因其研究與藥廠間的利益衝突,於2006年12月被聯邦法院判決有罪,隨後被迫從NIH 離職。三名哈佛大學醫學院教授,2009年3月由檢察官、聯邦衛生福利部進行調查,他們擔任某藥廠顧問,但同時發表研究論文,支持醫界增加使用該藥廠生產之特定藥物,被質疑有利益衝突問題[8]。 貳、美國利益衝突管制規範   美國聯邦法律規定(18 US Code §208-Acts affecting a personal financial interest[9]),凡是向聯邦政府申請研究經費的各個學術機構,無論公立或是私立,其研究人員都必須向所屬機構「申報揭露」自己及家人與產業界的的財務上利益,並接受機構的審查監督,以避免科學研究的誠實正確性被個人利益影響,確保病人或受試者的安全與權益,並且維護社會大眾對於科學研究的信賴[10]。   1995年10月公布的美國國家科學基金會(以下簡稱「NSF」)《研究員財務揭露政策[11]》,與食品藥物管理局(以下簡稱「FDA[12]」)《研究規範中的客觀性[13]》規範中,提出了相當近似的概念,均要求學研機構須訂有「書面記載利益衝突的政策,並對利益衝突的政策應落實執行」;利益衝突政策內容至少要包含(1)限定且具指標性的財務報告,(2)任命特定人檢閱此等報告,(3)管理機制實施,且當發現無法解決的問題時,應向出資機構報告等[14]。   其中NSF的《研究員財務揭露政策》規定:「當能合理地認為有顯著的利益,能直接或顯著的影響此項研究或教育活動的報告、行為、設計時,即認可在此存在利益衝突。『顯著的財產上利益』,指任何有價的物品,不限於薪水或其他服務提供對價(如諮詢費或報酬)、股本利益(如股票、股票選擇權,或其他財產利益),和智慧財產權(如專利、著作權,和其他權利的授權利潤)[15]」。 參、學研機構自主管理機制   美國對於產學利益衝突的管制,主要是透過政府、學術組織、大學等方面加以控管。就大學而言,以麻省理工學院為例,教職員雖可擔任企業顧問,但不可擔任企業的正式職員,對於個人的企業持股,必須受到各系所委員會的監督審查,在校內的研究方向亦須和其所持股公司之職責有所區別[16]。另外,哈佛大學在1993年即制訂利益衝突的行為規範,其中包括授權對象係由技轉辦公室整體評估,當教研人員與授權相關的研究成果發表時,必須公開財務利益關係及其內容[17]。而史丹佛大學關於技術授權,則有完整的標準作業流程(Research Policy Handbook)及利益衝突政策[18],可供校內教研人員依循參考。   許多美國學研機構都列有利益衝突的規範,甚至是管理利益衝突的專屬委員會,當研究人員就其研究結果牽涉個人或家人的商業利益時,原則上就不得參與該研究計畫。這也正是「美國全國醫學院聯盟[19]」(American Association of Medical Colleges,簡稱「AAMC」) 及「美國全國大學協會[20]」(Association of American Universities,簡稱「AAU」) 所建議的利益衝突規範標準;「美國大學技術經理人協會[21]」(The Association of University Technology Managers,簡稱「AUTM」)的技術移轉實務指南,對利益衝突部份也著墨甚多[22]。當學研機構明確管理標準,就能避免掉許多爭議,而能在產學合作與維持科學信任間取得平衡。 肆、結論與建議 一、美國利益衝突規範越趨嚴格   美國自1995年起便將利益衝突規範入法,早期政策比較寬鬆但隨著法令修改後逐漸趨於嚴格。2011年8月美國國家衛生主管機關[23](HHS),亦修正公布有關「公共衛生經費贊助之研究案,申請人有義務促進科學研究之客觀性」(42 C.F.R. Part 94)及「應負責的潛在契約主體」(45 C.F.R. Part 94)此二部分相關規定[24],要求接受國家衛生主管機關贊助款項或與國家衛生主管機關合作機構,必須符合上開二部分監管規定[25]。首先,除申報門檻降低外,凡與研究者在所屬機關內之工作義務或責任有關的所有利益,均須申報,不再限於1995年規定的財務上利益方須申報。其次,新規定也從原僅須向研究計劃主持人所屬機關申報的「內部揭露」,改成須向大眾公開的「外部揭露[26]」,並強制要求所有執行聯邦政府資金補助計劃之研究者,定期接受包括利益衝突相關規範在內的研究倫理訓練[27]。另外自2013年起,美國的醫材與藥品製造者,每年須定期透過電子申報方式,提供所資助學研機構與金額資料,低至10美元以上都得通報;美國聯邦衛生福利部與國民健康有關的政府資助計畫(PHS funding),針對財務利益衝突也詳加規範認定、申報及處理之措施[28]。 二、我國利益衝突政府規範不足   我國針對「科研機構及其人員利益衝突」問題,於民國100年通過修正的《科學技術基本法》第6條第3項規定,凡由政府出資的科技研究其所獲得之智慧財產及成果,關於其歸屬及運用,針對「迴避及其相關資訊之揭露事項」,授權行政院統籌及各主管機關訂定相關子法,即修訂《政府科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法》第5條;《科學技術基本法》第17條針對「技術作價投資比例及兼任職務與數額」事項,授權行政院會同考試院訂定相關辦法,即增訂《從事研究人員兼職與技術作價投資事業管理辦法》第4至8條。目前各主管機關已陸續完成相關子法修正,要求學研機構制定內部管理機制及利益衝突規範。   雖然在《科學技術基本法》修訂後,對於產學合作利益衝突問題已有初步規範,但由我國產學合作利益衝突子法可得知,目前政府主管機關並未有ㄧ套完整、具體之產學合作利益衝突監管政策,且各主管機關標準寬鬆不ㄧ,欠缺實質完整監管機制,無法切實維持政府所資助研究計畫之客觀性。其中針對政府補助計畫所涉利益衝突的申報揭露範圍事項和具體數額,及申報揭露後之審核與糾正等,相關子法條款並未如同美國主管機關建立具體管制措施,及「向社會大眾公開揭露」之管制模式,以有效達到預防、監督、控管效果。 三、配套法令機制具體修正建議   為有效達到預防、監督、控管效果,本文建議政府參考美國衛生主管機構HHS所制定之利益衝突監管規定,制定資助機構利益衝突基本原則並提供指引協助、將研究人員含配偶及未成年子女於特定定期間內獲得超過一定金額以上報酬或股權利益、智慧財產權等重大財務利益收益列為揭露事項、要求研究人員應定期接受教育訓練、由學研機構於申請補助時及發現利益衝突時向資助機關提出報告、要求學研機構明訂解決利益衝突方式例如請該研究人員退出計畫、修改計畫、減少或消除持股等,並對未被即時查覺或管理的利益衝突事件於限期內回顧審查並向資助機關報告。透過上述內部/外部監控,蒐集學研機構之利益衝突政策及相關資訊(透明化機制),助益資助機關進行調查評估違反利益衝突情形並酌量是否必須暫停補助款之發放,如此將可進一步建立更完整、具體之產學合作利益衝突監管法令制度。 [1] Bayh-Dole Act,Landmark Law Helped Universities Lead the Way http://www.autm.net/advocacy-topics/government-issues/advocacy-public-policy/legislative-issues/bayh-dole-act/ (最後瀏覽日:2015/11/26)。 [2] 南佐民,<《拜杜法案》與美國高校的科技商業化>,《比較教育研究》,第25卷第8期,頁75-78(2004)。 [3] 王偉霖,<產學合作引發利益衝突及知識近用限制之研究>,第二屆科技發展與法律規範學術研討會,頁1-2(2008)。 [4] 新台灣國策智庫網站,<由陳垣崇事件省思台灣的國家創新系統>,http://www.braintrust.tw/article_detail/251(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [5] 2011年6月22日檢調懷疑中研院生醫所所長陳垣崇,將兩種人體專利試劑轉移給與其親屬相關的世基公司,再轉賣回中研院,因此約談陳垣崇夫婦及其助理,以及搜索陳垣崇辦公室。陳垣崇最後以六十萬元交保。這是台灣最高學術桂冠的中研院,第一次遭檢調搜索,若遭起訴,也將是第一位院士遭到起訴。陳垣崇案,引發最大的爭議就是技轉後,科學家能否與這家公司繼續合作以及合作模式為何,此為檢調偵辦的重點。 [6] 王偉霖,<產學合作引發利益衝突及知識近用限制之研究>,第二屆科技發展與法律規範學術研討會,頁2-3(2008)。 [7] 王偉霖,<美國產學合作制度利弊之檢討-台灣科學技術基本法之借鏡>,《世新法學》,第3期,頁1-41(2006)。 [8]陳志剛,<論生物醫學產學合作中利益衝突之規範>,中原大學財經法律系碩士論文,頁23-24(2013) [9] 刑法利益衝突及除外規定:嚴格禁止國家機關行政人員(含官員與受雇主)之決定涉及其知識上、本身、配偶、未成年子女、合夥人、或其服務組織之財務利益;事先向指派其任務的長官諮詢過,完全揭露此利益;服務之需要性遠超過其潛在利益衝突;原則公開揭露,不公開為例外。https://www.law.cornell.edu/uscode/text/18/208(最後瀏覽日:2015/11/26) [10]5 C.F.R. Part 2640: Interpretation, Exemptions, Waiver Guidance Concerning 18 U.S.C. 208 (Acts Affecting a Personal Financial Interest)。http://www.oge.gov/Laws-and-Regulations/OGE-Regulations/5-C-F-R--Part-2640--Interpretation,-Exemptions,-Waiver-Guidance-Concerning-18-U-S-C--208-(Acts-Affecting-a-Personal-Financial-Interest)/(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [11] NSF 510 CONFLICT OF INTEREST POLICIES(July 2005),http://www.nsf.gov/pubs/manuals/gpm05_131/gpm5.jsp#510(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [12] 對於美國生技產業而言舉足輕重的管制機關食品藥物管理局(FDA),自1999年起也要求申請產品上市的藥廠和醫材公司於提出申請時,必須揭露其當做申請基礎的臨床試驗研究者,和該公司之間的財物給付和財務利益關係,以便FDA進行審查時評估上述關係是否影響研究設計及數據可信度。 [13] FDA CONFLICT OF INTEREST POLICIES,http://www.fda.gov/iceci/compliancemanuals/regulatoryproceduresmanual/ucm176718.htm#SUB3-5-1(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [14] 劉江彬,<借鏡美國利益衝突管理>,高教技職簡訊:高教論壇,2012年10月12日,http://tekezgo.com/index.php?do=news&act=detail&id=103(最後瀏覽日:2015/11/20)。 [15] 曾瑞鈴,<院資本主義下的美國生技醫藥產業:兼論台灣現況>,《社會科學論叢》,第3卷第2期,頁119-154(2009)。 [16] 麻省理工學院:MIT Policies and Procedures-4.4 Conflict of Interest,http://web.mit.edu/policies/4/4.4.html(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [17] 哈佛大學:Policy on Conflicts of Interest and Commitment,http://hms.harvard.edu/about-hms/integrity-academic-medicine/hms-policy/faculty-policies-integrity-science/interim-policy-statement-conflicts-interest-and-commitment(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [18] 史丹福大學:Research Policy Handbook https://doresearch.stanford.edu/policies/research-policy-handbook,Faculty Policy on Conflict of Commitment and Interest (RPH 4.1),https://doresearch.stanford.edu/policies/research-policy-handbook/conflicts-commitment-and-interest/faculty-policy-conflict-commitment-and-interest(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [19] American Association of Medical Colleges (AAMC), Task Force on Financial Conflicts of Interest in Clinical Research, 78 ACADEMIC MEDICINE 225 (2003), https://www.aamc.org/download/75302/data/firstreport.pdf (last visited Nov. 26, 2015) [20] Association of American Universities (AAU), Framework Document on Managing Financial Conflicts of Interest, Elements of a Conflict-of-Interest Policy 1-13 (1993), http://www.aau.edu/WorkArea/DownloadAsset.aspx?id=2690 (last visited Nov. 26, 2015) [21] The Association of University Technology Managers (AUTM), Conflicts of Interest Policies, http://www.autm.net/resources-surveys/technology-transfer-practice-manual/ttp-manual-2nd-edition/volume-1-pr-test/1/pertinent-policies/strong-conflict-of-interest-policies-strong/ (last visited Nov. 26, 2015) [22] 李素華,<美國技術移轉相關立法與機制之簡介>,《技術尖兵》,第55期,頁17(1999)。 [23]5 CFR Part 5501 - Supplemental Standards Of Ethical Conduct For Employees Of The Department Of Health And Human Services美國衛生主管機構補充標準。1995放寬取消院外活動的時間數、報酬與持股等限制,一年最高總酬勞可超過5萬美元,但是必須填寫利益衝突揭露表,目的留住高水準科學家。2005年趨嚴禁止所有的科學家從事院外的諮詢、演講等活動,賣掉所持有的生技藥物公司股份,非生技的股票必須低於1.5萬美元。https://www.law.cornell.edu/cfr/text/5/part-5501(最後瀏覽日:2015/11/26) [24] 2011 Public Health Service (PHS) Regulations: Responsibility of Applicants for Promoting Objectivity in Research for which PHS Funding is Sought (42 C.F.R. Part 50, Subpart F); Responsible Prospective Contractors (45 C.F.R. Part 94),http://grants.nih.gov/grants/policy/coi/(最後瀏覽日:2015/11/26) [25] 李毓華,<從美國生醫研究利益衝突新規範檢視我國相關法制>,《醫事法學》第19卷第2期,頁22-24(2012)。 [26] 財務揭露報告義務:填寫實質受影響組織財務利益表格-HHS Form 716 (共14頁;公開),https://ethics.od.nih.gov/forms/hhs-716f.pdf;HHS From 717-1 (共14頁;不公開),https://ethics.od.nih.gov/procedures/HHS-717-1-Employee-Instructions.pdf(最後瀏覽日:2015/11/26);美國國會2010年通過的健康保險改革立法裡,規定生醫廠商必須定期向政府申報其給付醫師及教學醫院的顧問費、研究經費、差旅費、餐費等酬勞和補助,以及其在各該公司的投資及股份,並必須對外公開揭露,一般大眾均可查詢。 [27] 劉靜怡,<透明治理與公共課責>,蘋果日報即時新聞,2014年07月11日,http://www.appledaily.com.tw/realtimenews/article/new/20140711/431221/(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [28] 陳志剛,<論生物醫學產學合作中利益衝突之規範>,中原大學財經法律系碩士論文,頁78-84(2013)

歐盟電信網路新修規章通過網路中立條款

  2015年10月27日歐洲議會通過電信網路新修規章(Regulation 2015/2120),內容包括網路中立(Net Neutrality)條款,該規章將拘束歐盟全體會員國之資訊通信法規,並確立歐盟境內之網路中立原則。在本次立法之前,歐盟境內未建立統一的網路中立法規,僅荷蘭、斯洛維尼亞及芬蘭制定國內網路中立法規。   網路中立係指各種網路應用、內容或服務,均應受到平等對待,網路服務業者 (Internet Service Provider,以下簡稱ISP)不得任意實施差別待遇,例如攔阻(blocking)、延後傳送順序或降速(throttling)等。依據歐盟新修規章第3(3)條規定,ISP應平等處理所有網路流量,但同條之例外條款允許ISP在特定條件下,採取合理的流量管制措施。ISP流量管制之標的必須係基於因技術上服務需求之差異,所客觀形成之不同類別,換句話說,ISP不得因商業考量而對個別網路使用者產生差別待遇,僅得針對客觀的類別進行流量差異管制,例如點對點(Peer-to-Peer,P2P)傳輸軟體下載與語音電話,因流量傳輸需求不同,屬於不同的類別,是故,對於這兩種類別可採取不同之傳輸速度。同時,ISP的管制措施必須符合透明、非歧視性及比例原則。ISP亦不得監看特定內容,而管制期間不得超過必要之期限。   除了上述因客觀類別所採取之差別待遇之外,該規章亦賦予ISP得因特定法定事項而採取流量管制,該法定事項包括: 1.基於法律規範或執法需要而進行管制:包括符合歐盟法或會員國國內法之規定、以及法院或行政機關之命令或授權。 2.為了維持網路服務之完整性及安全性所採取之管制,包括網路、透過網路提供之服務或終端使用者(個人及企業)之終端設備。 3.防止即將產生之網路塞車或減輕網路塞車情況,但其前提為相同之網路服務類別必須給予平等之待遇。   歐盟之新修規章試圖在網路中立原則下,建立合理的管制措施規範。但該規章仍存有一些爭議性,包括: 1.為了讓醫療用途等網路流量能被優先處理,該規章允許ISP針對類別差異給予不同傳輸速度。但類別之區分方式仍不夠明確,可能導致ISP得恣意實施差別待遇。 2.法條未限制網路公司與電信業者結盟,ISP可依據商業契約讓某些網路使用不計入資費的使用量(zero rating),可能導致大公司占據競爭優勢,不利新興公司的發展。 3.有關加密資料之類別決定,ISP須進行解密查看才知道該加密資料符合何種傳輸類別,但此舉會引發資料保護之問題,因此加密資料之傳輸問題仍尚待解決。 4.為了促使網路暢通,該規章允許網路塞車時或有塞車之虞時,ISP可進行流量管制。但後續必須清楚界定網路塞車之虞的情況,以避免賦予ISP過多管制權限。   歐盟新修規章已完成立法,後續將交由歐盟電信管制機關(Body of European Regulators for Electronic Communications,BEREC)訂立細部辦法,以拘束歐盟各會員國的網路服務業者,同時各會員國也必須修改國內相關法規,以符合該規章之規範。

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