FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫
美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。
2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。
根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
- Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021)
- Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback (2019)
蔡宜臻
專案經理 編譯整理
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION[FDA], Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021). https://www.fda.gov/media/145022/download (last visited Jan. 27, 2021)
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION [FDA], Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback (2019). https://www.fda.gov/media/122535/download (last visited Jan. 27, 2021)
菲律賓於今（2015）年05月13日發布共乘服務（如：Uber）新法令，成為全球第一個針對以APP招車及相關營運進行明確具體規範的國家。在該法令規範之下，車齡在七年以下之私人轎車、休旅車及小貨車得經如「優步」（Uber）或GrabCar等共乘服務公司之認證合格後參與營運。 菲律賓交通部長阿巴亞（Joseph Emilio Abaya）說明，根據全球資料庫 “Numbeo”公司之調查研究，由於首都馬尼拉（東南亞第二壅塞，僅次於印尼首都雅加達的城市）缺乏足夠的大眾運輸工具，故共乘服務有其需求及必要性。 「我們不應將共乘服務視為傳統計程車產業的損害者，而應該認為它可以提供更優質的服務、同時迫使傳統業者現代化及革新。」阿巴亞在本週就該規範即將施行的簡報中如此闡述。 總部設立於美國的「優步」（Uber），係全球最具價值之風險投資新創公司，估計市值400億美元。關於優步如何支付駕駛報酬、向乘客收取車資費用並確保其安全、以及違反交通法令規範等層面，業已在全球面臨諸多法律挑戰。共乘服務運用科技來連結市民利用其自有私家車與欲搭乘車輛之消費者，而傳統計程車經營者之忿怒則在於其毋須支付許可（執照）費、也毋須遵守當地相關規範。 優步考量到馬尼拉人口達1,500萬之眾，因此預期菲律賓將會是有利可圖的市場。優步菲律賓總經理Laurence Cua於接受路透社（Reuters）訪問時表示：「此次修法，係將消費者的安全置於優先考量，亦認同如優步這類型公司之價值，以及其運用科技改善城市運輸品質之能力。」 然而優步及其他同類公司發現：要在經濟快速成長的東南亞經營，未必是一件輕而易舉的事情。傳統計程車業者揚言要控告政府，以促其保護在馬尼拉攬客維生的27,000部計程車。 「世界各地政府均瞭解計程車業者投資多少於經營，卻僅有菲律賓的業者未受保護。」菲律賓全國計程車駕駛協會主席Jesus Manuel Suntay對路透社如是說。 根據日本獨立行政法人國際協力機構估計，馬尼拉因交通阻塞，每日生產力損失的價值高達5,700萬美元之譜。
美國交通部提出自駕車全面性計畫，以促進自動駕駛系統規範環境之整合、透明性與現代化美國聯邦運輸部（US Department of Transportation）於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫（Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP）」，建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化，並將自動駕駛系統（Automated Driving Systems）安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上，自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景： 促進合作與透明性：交通部將會促進其合作單位與利益相關人可取得清楚且可靠之資訊，包含自駕系統的能力與限制。 使管制環境現代化：交通部將會現代化相關規範並移除對創新車輛設計、特性與運作模組之不必要障礙，並發展專注於安全性之框架與工作以評估自駕車技術的安全表現。 運輸系統之整備：交通部將會與利害相關人合作實施安全的評估與整合自駕系統於運輸系統之基礎研究與行動，並促進安全性、效率與可取得性。 政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動，包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架（Framework for Automated Driving System Safety）」草案，將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求，並同時保留創新發展之彈性；另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫，以反應技術與產業發展，並減少重複性之行動，並將資源投注於重要領域。
日、美、歐家電業界團體，聯名反對「私人錄音補償金制度」日本「電子資訊技術產業協會」 (Japan Electronics and Information Technology Industries Association ， JEITA) 、美國「家電協會」 (Consumer Electronics Association ， CEA) 及歐洲「資訊通信技術產業協會」 (European Information & Communications Technology Industry Association，EICTA) 等家電業界團體，本月 13 日在布魯塞爾召開的國際會議上，聯名反對各國為對抗著作權侵害而採取的私人錄音補償金制度，其表示該制度在今日已經是個過時的制度。目前在日本沸沸揚揚的「 iPod 應否徵收補償金」議題，也受到了製造業一方的強烈反對。 所謂的「私人錄音補償金制度」，係指對 MD 、 DVD 及光碟等錄音、儲存設備，課徵其售價 1% ~ 3% ，以該筆金錢補償著作權人因錄音設備銷售而造成的潛在損失。憂心數位時代來臨可能造成盜版行為的日益猖獗，主要國家紛紛導入了私人錄音補償金制度；但隨著版權管理 (DRM) 技術的精進，已大幅增加違法複製的困難度，立論於錄音設備可能助長盜版的私人錄音補償金制度，所受到的質疑也愈來愈強烈。 日本文部省轄下的「文化審議會著作權小組」，針對 iPod 等播放設備應否徵收補償金，在製造商及消費者代表的反彈下，迄今仍無定論。在 13 日跨國製造業聯合聲明出現後，更強化了反對一方的聲浪。