美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。
依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。
依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。
此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。
最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
National Security Commission on Artificial Intelligence, Final Report, https://www.nscai.gov/wp-content/uploads/2021/03/Full-Report-Digital-1.pdf (last visited, Sep. 28, 2021).
DeepMind, Request for Information: Artificial Intelligence Risk Management Framework, https://www.nist.gov/system/files/documents/2021/09/17/ai-rmf-rfi-0105.pdf (last visited, Sep. 28, 2021).
Comments Received for RFI on Artificial Intelligence Risk Management Framework, NIST, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework/comments-received-rfi-artificial-intelligence-risk-management (last visited, Sep. 28, 2021).
AI RMF Development & Request for Information, NIST, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (last visited, Sep. 28, 2021).
〈歐盟提出人工智慧法律調和規則草案〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&d=8674（最後瀏覽日期：2021/09/28）。
Generic Drug’s Patent Infringement v. Sham Litigation in Antitrust
美國聯邦第三巡迴上訴法院於2014年時對於Takeda Pharmaceutical Co.(Takeda) v. Zydus Pharmaceuticals (Zydus) 一案判定：學名藥廠Zydus並無構成專利侵權，且原廠Takeda於本案的系爭專利並無失效[1]。惟本案的學名藥廠Zydus隨後向Takeda提起另一訴訟：Zydus聲稱該案的專利侵權訴訟是假訴訟(sham litigation)[2]，亦即，Takeda 提起專利侵權訴訟之本意在於阻卻Zydus的學名藥參與市場競爭，而非旨在確認侵權事實或請求賠償。Takeda隨後提起反訴，主張美國The 1984 Hatch-Waxman Act[3]已明確賦予專利權人提起專利權侵權訴訟之權利，既有訴訟權，便無假訴訟之虞。 美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)對於上述兩藥廠間的假訴訟爭議，在2018年6月時發布法庭之友意見書(amicus brief [4])，以5-0決議呼籲本案法院應對於假訴訟爭議進行審查。本意見書指出，The 1984 Hatch-Waxman Act、競爭法、專利法或其他醫藥法規，無任何關於藥品侵權訴訟得以免除假訴訟審查之規定。再者，FTC實有權限依據豁免原則（Noerr-Pennington Doctrine）及相關判例，就主觀與客觀要件，審查相關爭訟是否為假訴訟：(1)該爭訟程序客觀上是否無理由，提出爭訟者現實上是否不期待勝訴；(2)該爭訟程序當事人主觀上是否有意利用程序，直接地干擾競爭對手的商業關係。本意見書並進一步說明，原廠Takeda所提專利權侵權訴訟，即使學名藥廠Zydus之專利侵權事實為真，惟只要Takeda行為符合假訴訟主、客觀要件，仍有可能構成假訴訟；亦即，「是否侵權」與「是否該當假訴訟」兩者之判斷是分開的。 [1] 原廠藥之英文為branded drug，指一個藥廠自研發、生產、上市，而握有專利權之藥品，通常具有強大品牌名聲、價格通常也高；學名藥廠則是待原廠藥專利權屆滿後、或以侵權之方式，而製造與原廠藥相同或相似之藥物，學名藥價格相對較低，但在安全與效用上時常有疑慮。 [2] 美國競爭法豁免原則(Noerr Pennington Doctrine)下，私人爭訟方或單位，運用爭訟或政府程序等以促進法案的通過、增進法律執行等，免除競爭法之相關責任。但該責任免除之原則下，當事人若僅是利用政府或爭訟程序作為有害市場競爭的工具，並無合法地尋求正面結果; 或該爭訟僅是純粹的假訴訟，以干擾正當商業關係或市場競爭時，無該原則免除競爭法相關責任的適用，亦即，仍須受到競爭法的檢視與求責可能。 [3] The 1984 Hatch-Waxman Act 旨在促進學名藥參進市場競爭、兼顧學名藥與原廠藥間的利益保護，並明定原廠藥與學名藥廠均有權利提起專利權合法爭訟(validity)，以避免學名藥進入市場的受阻、也欲杜絕學名藥廠進行藥品侵權行為。 [4] 此指法庭意見書，乃為了釐清法律爭議或協助解釋法律等所提之文書，供參考用、不具強制法律效力，我國翻譯則稱法庭之友。
德國聯邦內政部對歐盟部長會議「資料保護基本規則」(Datenschutz-Grundverordnung)發表意見書，並提出修法建議德國聯邦內政部資料保護與資訊自由委員會於2015年8月15日針對歐盟部長會議於6月15日所確立對歐盟資料保護基本規則(Datenschutz-Grundverordnung)的基本立場，若依該立場則(1)資料處理目的之變更理由將變得更寬泛(2)對資訊保有機構所提出的申請程序以有償為原則(3)蒐集個人資料應遵循之規範過於簡略等，該委員會提出批評與建議。 該委員會會議認為有必要改進歐盟「資料保護基本規則」，令其更周延，更呼籲對資料保護基本規則的修正，應循以下重點及原則進行： 1.資訊節約原則應該堅持 多年來在德國法已確立的資訊節約原則(Datensparsamkeit)和資訊避免原則(Datenvermeidung)，應予維持。因此資料保護基本規則中，須清楚詳盡地規定節約原則和資訊避免原則。 2.目的明確性原則的要求不能退縮 目的明確性原則(der Grundsatz der Zweckbindung)之功能，係為資料處理之透明性和可預見性，該原則亦強化了當事人的資訊自主權，使其得以信賴個人資料之處理，僅限於所申請之目的內進行。 故若依理事會建議之規範，使資料處理目的之變更，得以更寬泛的理由進行，將背棄歐盟基本權利憲章中之目的明確性原則。 3.即令個人同意書亦不得拋棄資訊主權 資訊自決權，意謂原則上個人可以用同意的方式，決定個人資訊的使用和拋棄。但即使有清楚明確的意思表示，該同意亦僅係保障資訊主權的重要因素之一。另就同意書而言，若如歐盟部長理事會所建議者，只需清楚明確即可，則這種方式於保護上是不夠充分的。 4.個人資料建檔必須有效地限制 該會議重申，嚴格規範對個人資料的蒐集有其必要性。為個人檔案之整合與充分使用設置嚴格的界限，現有規定太過簡略而遭到批評。 5.有效的資訊保護需要歐盟層級的企業與官署的資料保護專員 對於資訊保護監督的有效性，在德國已確立之官方與私人企業的資訊保護專員制度係重要之一環。應致力於歐盟層級公/私機構資訊保護專員制度在整個歐洲的推動。 6. 資訊傳輸第三國官署和法院需要更嚴格的監督 近期的隱私醜聞之後，目前亟需對歐洲公民個人資料給予更妥善的保護，以對抗來自第三國的機構。此意見書贊同歐盟議會的建議，即以第三國法院的判決和行政機關的決議，要求對個人資訊的披露，在歐盟之中僅能基於國際公約中機關互助和法律協助之規定，原則上予以承認與執行。
日本正式敲定今年版智慧財產權推動計畫日本為了提高產業競爭力，於 2002 年提出智財戰略計畫，並於內閣中設戰略本部，由首相小泉純一郎領導，每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中，以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」，未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關（ TLO ），以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統，預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件，大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件，藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓，雖然這些表現相較於以往年度均有所成長，但日本不論在專利件數或收益上，都與美國相差甚遠，日本政府為了加強國際競爭力，認為有必要加強產、學界的合作，故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃，大學院校若有意到海外申請專利權，政府將補助申請費；此外，原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施，也將及於研究所的學生等，以期促進大學內部研發。
美國於2020年12月4日正式施行聯邦《物聯網網路安全法》美國現任總統川普（Donald J. Trump）於美國時間2020年12月4日簽署物聯網網路安全法（IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020），針對美國聯邦政府未來採購物聯網設備（IoT Devices）制定了標準與架構。 該法要求美國國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）應依據NIST先前的物聯網指引中關於辨識、管理物聯網設備安全弱點（Security Vulnerabilities）、物聯網科技發展、身分管理（Identity Management）、遠端軟體修補（Remote Software Patching）、型態管理（Configuration Management）等項目，為聯邦政府建立最低安全標準及相關指引。如果使用政府機關所採購或獲取之物聯網設備無法遵守NIST制定的標準或指引，則不得續簽採購、獲取或使用該設備之契約。 安全標準和指引發布後，美國行政管理和預算局（the Office of Management and Budget）應就各政府機關的資訊安全政策對NIST標準的遵守情況進行審查，NIST每五年亦應對其標準進行必要的更新或修訂。此外，為促進第三方辨識並通報政府資安環境弱點，該法要求NIST針對聯邦政府擁有或使用資訊設備的安全性弱點制定通報、整合、發布與接收的聯邦指引。 雖然該法適用範圍限於聯邦政府機關，惟因該法限制聯邦政府機關採購、獲取或使用不符合NIST標準或指引的物聯網設備，將促使民間業者為獲取美國政府訂單而選擇遵循NIST標準，未來該標準可能成為美國物聯網安全的統一標準。