加拿大政府由創新、科學和工業部長(Minister of Innovation, Science and Industry)代表,於2022年6月16日提交C-27號草案,內容包括聯邦的私部門隱私權制度更新,以及新訂的《人工智慧資料法案》(Artificial Intelligence and Data Act, 下稱AIDA)。如獲通過,AIDA將是加拿大第一部規範人工智慧系統使用的法規,其內容環繞「在加拿大制定符合國家及國際標準的人工智慧設計、開發與應用要求」及「禁止某些可能對個人或其利益造成嚴重損害的人工智慧操作行為」兩大目的。雖然AIDA的一般性規則相當簡單易懂,但唯有在正式發布這部包含絕大多數應用狀況的法規後,才能實際了解其所造成的影響。
AIDA為人工智慧監管所設立的框架包含以下六項:
(1)方法
以類似於歐盟《人工智慧法案》採用的方式,建立適用於人工智慧系統具「高影響力」的應用方式的規範,關注具有較高損害與偏見風險的領域。
(2)適用範圍
AIDA將適用於在國際與省際貿易及商業行動中,設計、發展或提供人工智慧系統使用管道的私部門組織。「人工智慧系統」的定義則涵蓋任何「透過基因演算法、神經網路、機器學習或其他技術,自動或半自動處理與人類活動相關的資料,以產生結果、做出決策、建議或預測」的技術性系統。
(3)一般性義務
I 評估及緩和風險的措施
負責人工智慧系統的人員應評估它是否是一個「高影響系統」(將在後續法規中詳細定義),並制定措施以辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果。
II 監控
對該「高影響系統」負責的人員應建立準則,以監控風險緩解措施的遵守情況。
III 透明度
提供使用管道或管理「高影響系統」運作的人員應在公開網站上,以清晰的英語揭露
i 系統如何或打算如何使用。
ii 系統所生成果的類型及它所做出的決策、建議與預測。
iii 為辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果,而制定的緩解措施。
iv 法規明定應揭露的其他訊息。
IV 記錄保存
執行受規範活動的人員應遵守紀錄保存要求。
V 通知
若使用該系統將導致或可能導致重大傷害,「高影響系統」的負責人應通知部門首長。
VI 匿名資料的使用
從事法案所規定的活動及在活動過程中使用或提供匿名資料的人員,必須依據規範制定關於(a)資料被匿名化處理的方式(b)被匿名化資料的使用與管理,兩方面的措施。
(4)部長命令
部門首長可以透過命令要求(a)製作紀錄(b)從事審計或聘請一位獨立的審計師執行(c)成立一個專責執行審計程序的組織(d)成立一個在有理由相信「高影響系統」之使用可能造成急迫重大傷害風險時負責進行終止或准許的組織。
(5)行政管理
AIDA為部門首長制定一項,可指定其所管轄部門中一名高級官員為「人工智慧與資料專員」的權利,其職責在協助部門首長管理與執行AIDA。
(6)罰則
違反AIDA規範之罰則主要為按公司、個人之收入衡量的罰款。特定嚴重狀況如以非法方式取得人工智慧訓練用資料、明知或故意欺騙大眾造成嚴重或心理傷害或財產上重大損失,亦可能判處刑事監禁。
歐洲藥物管理局(European Medicines Agency, EMA)今(2012)年7月6日修正發布「藥品交互作用試驗指針」(Guideline on the Investigation of Drug Interactions),EMA表示這是該指針自1997年發布以來最大的修正,內容包括藥廠如何進行新藥與已經流通使用的藥品的潛在交互作用研究,以及新藥與食品的交互作用研究。 「藥品交互作用試驗指針」內容包括用藥建議方案,其乃基於臨床相關交互作用以及調整用藥劑量、監控病人用藥情形之可行性研究為基礎。同時,有關草藥使用的建議方案也包括在內。 EMA表示,新的修正內容使「藥品交互作用試驗指針」與藥品交互作用研究科學之發展現況趨於一致,例如現已能透過少數的精密設計研究,即可預測臨床相關藥品交互作用的結果,以及在了解近年酵素觸發技術(enzyme induction)與藥物載體(drug-transporter)間的交互作用上的科學進展。 藥物交互作用對於用藥的安全與效用極為重要,許多病人,尤其是年長者經常需要同時服用多種藥物,因多種藥物交互作用而產生的負作用(adverse effects)是患者反覆就醫的重要因素之一,且可能減低個別藥物原有的療效。 「藥品交互作用試驗指針」新修正內容將於2013年1月1日生效,全文共計七部分,主要重點在第五部分的藥物動力學(Pharmacokinetic)交互作用研究,內容包括:從研究進行方式即藥品的吸收、分布、代謝、移轉到人體試驗設計、草藥與特殊食品產品、以及產品特性標示事項等都有建議規範,其全文可至EMA官方網站下載。
美國專利商標局公布2019年專利適格性審查指南美國專利商標局在2019年1月4日公布專利適格性審查指南(2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance, 下稱新審查指南)。新審查指南對於如何使用美國最高法院Alice/Mayo測試法第一步驟(步驟2A),判斷專利請求項是否指向司法排除事項(judicial exception),做了兩個主要修改: (1)明確屬於「抽象概念」的排除事項包括:數學概念、組織人類活動的特定方法與心智活動。新審查指南並舉例說明數學概念包括數學關係、公式或方程式;組織人類活動的方法包括基本經濟原則或實踐、商業或法律互動關係,或管理個人行為或人與人之間的關係或互動;心智活動包括人類在心中執行的思想,例如觀察、評估、判斷或意見。根據新審查指南,審查委員不再需要將專利請求項與過去的判例比較來判斷專利標的是否屬於抽象概念。 (2)將判斷請求項是否指向司法排除事項的第一步驟(步驟2A)改為兩階段測試。首先,審查委員評估請求項是否屬於司法排除事項(自然法則、自然現象、抽象概念),若是,要進一步評估請求項是否有其他要素(element)可將該司法排除事項結合到「實際應用」中。若可,則不屬於司法排除事項。若無法將其結合到「實際應用」中,才須進行Alice/Mayo測試法第二步驟(步驟2B)的審查。新審查指南也對其他要素結合司法排除事項的「實際應用」提供例示,包括:反映電腦功能或其他技術的改進、應用該司法排除事項使特定疾病或醫療狀況的治療或預防產生效果、將該司法排除事項用在特定機器或製品中且在請求項中限定使用的機器或製品、使特定物品轉換到另一種狀態或成為另一種物品。 此修改將增加審查委員以抽象概念核駁專利請求項的舉證負擔,審查委員必須闡明為何發明不構成步驟2A中的「實際應用」,還要在步驟2B證明為何該元素屬於已熟知、常規或習知的行為。因此,新審查指南將使審查委員要以抽象概念核駁發明,特別是軟體相關發明的難度變高。 新審查指南已於2019年1月7日生效並徵求公眾意見,後續還可能會發生變化。此外,由於該指南不具有法律約束力,因此法院將如何根據新審查指南評估核准專利之有效性仍有待觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
何謂日本「尖端大型研究設施」?所謂「尖端大型研究設施」,系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》(特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律)中,由國立研究法人所設置,並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關,或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備,並於該研究領域中進行多樣化研究之活用,以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施,其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施,與特定超級電腦設施,亦即超級電腦「京」,以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施;以SPring-8為例,該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等,供欲使用該設施之研究人員參考。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。