「美國疾病控制和預防中心」公布對長照機構之居民施打疫苗之措施
美國疾病控制和預防中心（Centers for Disease Control and Prevention, CDC）（下稱中心）於2021年3月5日公布長照機構（下稱機構）居民施打新型冠狀病毒（COVID-19）（下稱病毒）疫苗之重要措施。由於機構內人口密集、居民本身已患有疾病，其所面臨死亡的風險比一般人高，因此應重視此類族群的疫苗接種情形。
中心期望透過施打疫苗來降低機構居民可能死於病毒之風險。目前此疫苗已經過多次的臨床試驗，參與臨床試驗之族群也包含65歲以上之長者，多方面確保符合各族群的施打疫苗之安全性，而目前試驗過程中也並未出現嚴重的安全問題，即使出現副作用也多是較輕微症狀，例如施打部位之疼痛、發燒、發冷等症狀，中心認為施打的好處優於副作用，因此中心與美國疫苗接種諮詢委員會（Advisory Committee on Immunization Practices，ACIP）同意對機構居民進行疫苗施打。
由於機構之居住者多為無法獨立自理生活之失能者，需透過機構來提供失能者醫療服務，而居民大多本身就有一些疾病，受感染病毒而造成死亡的機率較大，雖然法律並沒有特別要求應徵得當事人同意才能施打疫苗，但中心認為徵得居民同意，或徵得代表居民做出醫療措施決定之人的同意施打疫苗會比較謹慎，並且在施打前必須說明與解釋疫苗施打的風險，以及依照作業程序將施打紀錄製作於文件中。
中心也正在與多家藥局合作，協助機構對於施打疫苗之居民與家屬進行風險告知與解釋說明施打疫苗之相關知識，除了取得居民之同意並採取紀錄程序外，每位接受施打疫苗之居民或居民之照顧者將會取得疫苗接種紀錄卡，因為某些疫苗需要注射兩次以上才能達到最佳保護，紀錄卡能顯示完整的疫苗施打過程。除此之外，措施規定居民在施打疫苗後必須遵守幾點注意事項：
- 施打疫苗後必須配戴口罩。
- 與他人保持至約183公分之距離。
- 避開人群和通風不良的地方。
- 勤洗手與消毒。
- 遵循中心發布之旅行指南。
- 遵循隔離指導。
有此可知中心期望能透過施打疫苗的方式來降低居民因病毒而受感染死亡之風險，也透過徵得居民書面同意文件的方式，以確保中心與居民之醫療程序保障。
- Importance of COVID-19 Vaccination for Residents of Long-term Care Facilities
- State Vaccination Requirements
- Understanding the Pharmacy Partnership for Long-Term Care Program
- Vaccine Considerations for People with Underlying Medical Conditions
- Give Peace of Mind: Advance Care Planning
- State Vaccination Requirements
- Frequently Asked Questions about COVID-19 Vaccination in Long-Term Care Facilities
洪詠雯
副法律研究員 編譯整理
1.Importance of COVID-19 Vaccination for Residents of Long-term Care Facilities, CDC, https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/recommendations/LTCF-residents.html (last visited Apr. 5, 2021).
2.State Vaccination Requirements, CDC, https://www.cdc.gov/vaccines/imz-managers/laws/index.html (last visited Apr. 5, 2021).
3.Understanding the Pharmacy Partnership for Long-Term Care Program, CDC, https://www.cdc.gov/vaccines/covid-19/long-term-care/pharmacy-partnerships.html (last visited Apr. 5, 2021).
4.Vaccine Considerations for People with Underlying Medical Conditions, CDC , https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/recommendations/underlying-conditions.html (last visited Apr. 5, 2021).
5.Give Peace of Mind: Advance Care Planning, CDC, https://www.cdc.gov/aging/advancecareplanning/index.htm (last visited Apr. 26, 2021).
6.State Vaccination Requirements, CDC, https://www.cdc.gov/vaccines/covid-19/toolkits/long-term-care/faqs.html(last visited May. 4, 2021).
7.Frequently Asked Questions about COVID-19 Vaccination in Long-Term Care Facilities, CDC, https://www.cdc.gov/vaccines/imz-managers/laws/index.html (last visited May. 4, 2021).
2020年2月28日梵諦岡教宗與兩大科技巨頭IBM及微軟聯合簽署「羅馬呼籲AI倫理道德」文件，支持制定人工智慧(AI)發展倫理與道德規範，並特別呼籲應針對臉部辨識等侵入性技術進行監管。在聯合文件上特別提及臉部識別技術潛在之濫用風險，例如警察會使用臉部辨識系統調查犯罪行為、《財富》500強公司使用AI審查求職者，這兩個例子均具有潛在且高度之風險，使用不正確或是具有偏見之AI判斷均可能會造成傷害。誠如方濟各在致辭中說：「人工智慧記錄個人資料，並使用於商業或政治目的，而且通常是在個人不知情之情況下，這種不對稱，將使少數人了解我們的一切，但我們卻對他們一無所知，這將使批判性思維和對自由的自覺變得遲鈍，不平等現象急遽擴大，知識和財富在少數人手中累積，將對民主社會構成重大風險。」 此次會議希望在國家與國際層面上共同努力促進AI道德規範，並根據以下原則來發展和使用人工智慧。第一，良好的創新：人工智慧系統必須是可理解得，並且在包容性方面必須考慮到所有人的需求，以便每個人都能受益。第二，責任：設計和實施人工智慧者必須承擔責任和保持透明度。第三，公正性：避免根據偏見進行創造或採取行動，從而維護人類平等和尊嚴。第四，可靠性：人工智慧系統必須能夠可靠的運行。第五，安全和隱私：人工智慧系統必須安全運行並尊重用戶的隱私。 目前尚不清楚其他技術公司是否會簽署該文件，以及簽署人將如何實施，但教宗與兩大科技巨頭史無前例的合作，為人工智慧未來發展方向提供遠見卓識，能更加深入的去思考AI的道德意涵以及它將如何與人類更好的合作、互動，互利共生，相輔相成。
由美國「二十一世紀通訊與視訊接取無障礙法」談無障礙通訊傳播環境之建立 Angie's List起訴Amazon Local侵害營業秘密消費者評論服務Angie's List於本月在印第安納州提起一項聯邦訴訟，對象是Amazon Local。Angie's List作為當地交易網站，提供高達75％的本地服務，包括產品和使用經驗。但Amazon Local員工卻通過註冊成為Angie's List的會員，以獲得其他會員名單和下載網站所提供的文件，也包括其他會員的評論和相關資訊。因此20餘名Amazon Local員工被列為共同被告。 該訴訟聲明中指控相關資訊被Amazon Local所使用，用以在西雅圖建立一個競爭性的服務。Angie's List在訴訟中指稱，他在會員協議“明確禁止使用Angie's List的帳戶和資料用於商業目的”，但Amazon Local員工卻違反了契約。“Amazon Local沒有投入必要的時間，資源和合法手段發展自己的研究與Angie's List競爭，相反的，Angie's List和它的員工都選擇了秘密訪問和挪用Angie's List專有信息的快捷方式。 Angie's List指控Amazon Local違反商業機密，竊盜，侵入電腦，民事侵權，電腦欺詐與濫用盜用行為和違反契約。Angie's List請求法院判決Amazon Local賠償其損失，並禁止Amazon Local再使用Angie's List，包括已經得到的資訊。Angie's List也請求未規定的損害賠償，“不當得利”和懲罰性的和其他損害。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。