日本國會於2021年2月9日正式提出「數位社會形成基本法草案」(デジタル社会形成基本法案),立法目的為提升國家競爭力、國民生活便利性,以建置一個「數位社會」,基本原則為降低數位落差,而降低數位落差之重要手段即包括日本印章制度之改革。
日本政府對印章制度之改革,可分為「取消蓋章制度」及「增加電子簽章使用率」二條路線。由於新冠疫情(COVID-19)影響全球工作型態,日本政府為推動電子化服務,考慮取消印章使用,因為其徒增商業活動成本,亦可能提升染疫風險。日本行政改革大臣河野太郎在2020年11月13日內閣會議後之記者會上即表示,約1萬5000種需要使用印章的行政服務中,絕大多數將取消蓋章制度。「數位社會形成基本法草案」亦預告將修改48部要求使用印章之法律,本草案及相關修法將於2021年9月正式通過施行。
電子簽章使用方面,日本在野黨聯盟於2020年6月提出「電子署名及認證業務法一部修正草案」(電子署名及び認証業務に関する法律の一部を改正する法律案)。依照現行規定,電子簽章須本人以一定方式簽署始可推定為真正,推定真正之條件過度嚴苛,便利性未優於實體蓋章,致使電子簽章使用普及度低落。本草案則降低推定門檻,僅須以特定電子方式簽署即有推定真正效力,使電子簽章簽署人身分驗證更為容易。目前法案仍在眾議院提案階段,尚未經國會表決通過,後續發展值得關注。
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。
美國專利商標局「中國大陸商標與專利」報告美國專利商標局(USPTO)於2021年1月13日發布「中國大陸商標與專利:非市場因素對申請趨勢與智財體系之影響」(Trademarks and Patents in China: The Impact of Non-Market Factors on Filing Trends and IP Systems)研究報告,指出中國大陸近年來急遽增加的專利與商標申請案件數,從申請海外專利保護比率低、專利發明商業化比率低以及惡意(bad-faith)或詐欺性(fraudulent)商標申請案件比率高等現象觀察,申請案件數的爆量很有可能源自政府補貼或其他非市場因素的影響。 USPTO指出,中國大陸在2019年的專利與商標申請案件數均達到歷史新高,包含商標案件數達780萬件、發明專利申請案件數達150萬件,已經接近全球申請案件數的一半,也引起國際的關注。有別於其他國家因創新活動熱絡所帶動的專利及商標申請案件量增長,中國大陸在2020年世界智財組織(WIPO)所統計的智財授權比率僅排名第44,顯示中國大陸在智財商業化比率極低,其專利與商標申請案件數的暴增可能源於其他非市場因素。 USPTO指出,政府補貼可能是刺激商標與專利申請案件數增長的最大原因,由於中國大陸中央與地方政府持續推動商標補貼措施,補貼金額通常高於商標註冊費用,進而引導人民大量註冊非為商業使用之商標,在專利申請上也有類似的情況,中國大陸政府推動超過195個專利補貼措施,創造了以申請專利賺取補貼的誘因。這些非市場因素的商標及專利申請案件,除了可能誤導對於中國大陸創新能力的評估外,也正在破壞保護真正創新活動的能量。
美國政府課責署重視NPE濫訴現象,並提出「patent monetization entities」概念近年專利蟑螂(Paten Troll)、非專利實施實體(Non-Practicing Entity, NPE)的興起,使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題,而相繼投入研究,並於近日陸續發表重要之研究報告。 繼今年(2012)8月,美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後(“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”)。隸屬國會的政府課責署(Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署)所資助的研究團隊,亦於杜克大學科技與法律評論(Duke Law & Technology Review)發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法,於2007年~2011年間,每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司,總計抽樣500家公司。依據該項研究結果,去年(2011)由NPE所提起的專利訴訟,佔研究樣本的40%,相較於5年前的數據,成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點: 1.專利訴訟主體的變化 由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長;由企業為原告者則逐年下降;同為非專利實施實體之大學,其作為原告所提起之訴訟則未達1%。 2.訴訟並未進行實質審理 由NPE提起之訴訟,其目的在於獲取和解金或授權金,故絕大多數係申請作成即時判決(summary judgement),即當事人一致認為對重要事實不存在爭議,而向法官申請不為事實審理,僅就法律問題進行裁決。 就此,該研究團隊認為,NPE已成為專利制度,甚至係整體經濟之一環,故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼,強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源,如此將更為貼切。