中國大陸商務部於2021年1月9日公布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》(商務部令2021年第1號,簡稱《辦法》),以保護中國大陸公民、法人或其他組織的合法權益,不受他國法律與措施的不當侵害。過去,美國等國家透過出口管制推行單邊主義,限制中國大陸企業的國際經貿活動空間,顯示外國法律與措施的不當域外適用,對中國大陸經濟發展造成不利影響。《辦法》因此借鑒歐盟於1996年制定《抵制第三國立法域外適用效果及行動條例》(Council Regulation (EC) No 2271/96)的立法經驗,拒絕承認外國法律和措施的域外效力,以維護國際經貿發展權益。《辦法》由國務院商務部負責評估和確認外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施禁令」;中國公民、法人或者其他組織若因外國法律與措施的域外適用遭受重大損害,得向中國法院提起訴訟,要求獲益當事人賠償損失,以此作為中國大陸對外貿易之必要反制措施。《辦法》所建立的阻斷工作機制架構說明如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國際貿易委員會(International Trade Commission, ITC)於日前(2009月4月10日)做出對船井電機(Funai Electric Co.) 有利的禁制令,禁止美國高畫質電視公司VIZIO的侵權產品進入美國。這項禁制令將於60天後開始生效,除非美國總統歐巴馬的覆審推翻了ITC的此項決定,亦或是位於華盛頓州一專門於專利法的聯邦上訴法院對此專利侵權紛爭做出覆審。於此同時VIZIO 公司若仍執意要繼續將係爭電視產品進口美國,則必須為每台電視付出$2.5美元的抵押金(bond) 。VIZIO 公司的業務與行政部門副總裁 Rob Brinkman表示他們將會利用各種管道對該禁制令抗爭到底。 北美電視大廠 VIZIO位於美國加州爾灣(Irvin, California),於去年第四季在北美地區銷售1.2百萬台高畫質電視,銷售量僅次於當地銷售第一大廠三星 (Samsung Electronics) 。VIZIO 公司的高畫質電視皆由台灣的母公司瑞軒科技(AmTRAN)所製造。 船井電機與VIZIO之間的專利訴訟纏鬥始於2007年3月,船井電機在美國加州中部聯邦地方法院 (Central California District Court)控告Vizio等14家公司侵權,並於同年10月於美國國際貿易委員會以侵害其數位電視相關專利權提起侵權訴訟。然而美國專利局卻於2008年9月19日初步判定訴訟中的專利6,115,074號無效,而專利5,329,369號則於2009年2月9日被美國專利局第二次駁回。VIZIO公司在這場智財攻防戰中除了以專利無效來解除侵權訴訟之外並乘勝追擊,在專利無效判決最終確定後,於加州中部聯邦地方法院提出船井電機反托拉斯和不公平競爭訴訟。至於美國總統的覆審將僅只於考量以公眾的利益(public interest)來看是否要推翻該禁令。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
經濟部擬推動太陽能與生質能技術,發展成為新雙星產業國內半導體產業及面板產業等科技產業,近年發展瀕臨瓶頸,尤其是面板產業,投資動輒上千億元,但這些資金密集產業,受景氣循環波動很大,半導體本質上又是代工型產業,面對全球化浪潮,必須思考如何走出代工微利宿命,太陽能光電及生質能是台灣最具發展潛力的明星產業,發展潛力更足以凌駕半導體及面板雙星產業,成為台灣未來的產業雙星。 目前半導體及面板產業,產值達兆,再生能源產業短期內難取代,不過,如果技術可以有所突破,爆發力將相當大。當前除經濟部大力推動休耕的農田轉作向日葵、大豆等能源種植,推廣生質柴油外,中研院研究團隊已可以從稻桿的纖維素提煉酒精核能所也有煉製酒精汽油技術,一旦跨部會研究團隊機制整合,並透過基因改造提升煉油技術,將可獲致驚人的突破。