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Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore,下文簡稱MAS)於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》(Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections)文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行(Domestic Systemically Important Banks,下文簡稱D-SIBs)進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成,其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失,希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待,簡要說明如下: 1.董事會和高階管理層的監督: 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如,定期向董事會報告資料管理領域的重要問題;高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊,並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位: 銀行應建立資料管理單位,並為資料管理辦公室提供明確的任務授權,以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制: 銀行應建立資料品質管理架構與流程,以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如,建立有效控制資料流的機制;建立資料品質指標或計分卡;使用終端使用者運算工具(end-user computing tools)處理資料時,應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級: 銀行應制定升級標準和行動計畫,以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系(data lineage)來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用:BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會(the Basel Committee on Banking Supervision)第239號規範:《有效風險資料聚合及風險報告原則》(Principles for effective risk data aggregation and risk reporting),適用於全球的系統性重要銀行(Global Systemically Important Banks),巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則,因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外,MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍,例如在範圍內報告(in-scope reports,或稱主要風險報告)中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業,資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力,並針對內部的問題進行改善。
微軟10.6億美元購買AOL專利美國線上服務(AOL)找到改善公司資金短缺的問題。主要出售該公司800項並將其他相關專利授權予微軟(Microsoft)使用,共獲得總價10.6億美元。這也使得AOL的生存獲得機會,但也同時減低AOL的價值。 AOL出售專利主要是因為公司股東認為AOL無法利用專利為公司賺得應有的利益,因此出售大多數的專利給微軟,且將留下300項專利權,同時授權予微軟使用,其技術主要為廣告、搜尋、網際網路、多媒體等其他相關專利。 AOL將出售專利所獲得現金收入,大部分提供給股東。消息公佈後,雖微軟股價下降1.1%,而AOL股價卻上漲43%,每股26.2美元。整體而言,微軟期望透過此專利交易,比起AOL更有效率獲取收益,而AOL出售專利的同時,也喪失未來透過這些專利獲得收入的機會;當AOL的股東看似獲得龐大的回饋金,他們也同時失去未來無法預期的更大的利益回饋。 微軟將透過這800件專利新武器迎戰正在進行的科技競爭訴訟。當然微軟不是唯一提出訴訟的公司。近幾年幾家科技公司,谷歌(Google)、甲骨文公司(Oracle)、及蘋果公司(Apple)亦捲入專利訴訟。小型公司在訴訟中往往比較弱勢,但亦有成功的案例。如,微軟需支付專利訴訟賠償金額加上判決訴訟費用,共2.9億美元給I4i公司。
論數位環境下個人資料保護法制之發展與難題-以「 數位足跡」之評價為核心 中國大陸加入國際工業設計保護的海牙體系世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,簡稱WIPO)宣布中國大陸於2022年2月5日提交了加入《海牙協定》1999 年日內瓦文本的文件,加入國際工業設計註冊的海牙體系(Hague System),該協定將於2022年5月5日在中國大陸生效。隨著中國大陸的加入,海牙體系涵蓋的國家總數將達到 94 個,其中包含根據世界銀行排名十大經濟市場中的九個。 工業設計形成物品的裝飾,其可由三維特徵(例如物品的形狀)或二維特徵(例如圖案、線條或顏色)組成,圖形用戶界面或虛擬世界物品則成為最近流行的設計形式。海牙體系為工業設計提供國際保護的解決方案,申請人不需要在各個國家或地區分別提交多次申請,只要透過海牙體系提交一份國際申請,就可在90多個國家/地區註冊多達100項設計。 據統計,2020 年中國大陸居民共提交了795,504件設計,約佔全球總數的 55%。中國大陸加入海牙體系將使其居民可更容易地在海外取得工業設計保護並推廣市場,外國設計師也將能夠更容易地進入中國大陸市場。 我國企業或設計師如有工業設計保護需求,亦可評估運用海牙體系提交國際工業設計申請,在多個國家取得設計註冊。