藥品專利聯盟和WIPO將為永續發展及COVID-19更進一步共享策略和資訊

  藥品專利聯盟(Medicines Patent Pool,下簡稱MPP)2021年2月宣布將和世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,下簡稱WIPO)加強合作,因應COVID-19及推動《聯合國2030永續發展議程》(United Nations 2030 Agenda for Sustainable Development)。MPP是聯合國支援的公衛組織,透過與政府、國際組織、企業、患者團體等對象合作,對所需藥品進行排序,並和藥品專利權人簽署協議,將其授權之智財權納入專利庫,以鼓勵製造學名藥和開發新配方,促進中低收入國家的救命藥品取得與研發。

  雙方將在以下領域共同合作:

一、探索促進以中低收入國家為主的COVID-19醫療技術創新及對應之智財管理策略,並在網頁上共享資訊與工具。

二、和各國專利局合作,透過連結PATENTSCOPE、Pat-INFORMED及MedsPaL等資料庫,提高關鍵藥品的專利透明度和收集資訊,並在各論壇呈現合作成果。

三、安排授權和技術移轉相關活動,包含為WIPO成員國提供的技術支援、WIPO中小企業暨創業支助司(WIPO’s SMEs and Entrepreneurship Support Division)和WIPO學術機構(WIPO Academy)執行的活動和計劃等。

四、在專利法常設委員會(Standing Committee on the Law of Patents,SCP)共享資訊:應WIPO成員國要求,介紹MPP的業務、專利和授權資料庫MedsPaL。

五、為支持被忽視的熱帶疾病(neglected tropical diseases,NTDs)、瘧疾和肺結核的早期研發,將定期協商並在網頁提供相關連結。

六、探索能進一步納入MPP協議中的爭端解決條款。

  近來MPP更邀請WIPO以無表決權的觀察員身份參與理事會,雙方期望本次合作能為大眾帶來更多的利益。

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英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像,強調AI過濾機制及校方審查義務

英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)

美國《聯邦採購規則》(FAR)

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