美國聯邦通信委員會通過新「5年軌道碎片規則」，以應對日益增加之軌道碎片風險
美國聯邦通信委員會（Federal Communications Commission，FCC）於2022年9月29日以4票對0票通過新的軌道碎片（太空垃圾）規則，以求解決軌道碎片碰撞的成本風險，促進低地球軌道區域經濟利用。
新軌道碎片規則將大幅縮短原本長達 25 年的衛星任務後處置指南，要求運行於低地球軌道區域（高度低於2,000公里）之太空載具，營運商應於其任務結束5年內進行「脫軌」處置，例如將衛星脫離軌道，使其落入地球大氣層並燃燒殆盡，或開發新的太空垃圾清理技術進行衛星回收，以降低衛星碰撞風險。且新軌道碎片規則除以美國許可發射的衛星為其適用對象外，同樣適用於欲進入美國市場之衛星系統營運商，因其向FCC之申請流程中，包含衛星任務長度及衛星脫軌時間表，故受系爭新規則拘束。
FCC主席Jessica Rosenworcel表示，目前太空中有數千噸的軌道碎片，為了開創新的太空時代，解決軌道碎片問題是必要的，尤其是低地球軌道區域，新的5年軌道碎片規則即是旨在透由縮短任務結束後太空載具的處置時間；FCC專員Athan Simington亦表示，美國約代表50%的國際太空經濟，新軌道碎片規則將擴展到所有尋求進入美國市場的營運商，預期可成為全球營運商默示且無法抗拒之規則。
考量系爭新規則將增加營運商之負擔及成本，FCC定有2年過渡期間，即2024年9月29日後發射的太空載具，方適用新的5年軌道碎片規則。
賴國任
副法律研究員 編譯整理
David Shepardson, U.S. agency adopts new space junk rules to reduce exploration risks , REUTERS, 2022,https://www.reuters.com/lifestyle/science/us-agency-adopts-new-space-junk-rules-reduce-exploration-risks-2022-09-29/ (last visited October. 12, 2022).
FCC Adopts New '5-Year Rule' for Deorbiting Satellites, Federal Communications Commission , September. 30, https://www.fcc.gov/document/fcc-adopts-new-5-year-rule-deorbiting-satellites-0(last visited October. 12, 2022).
德國聯邦政府於2020年6月29日，針對歐盟執委會於2020年2月19日公布的《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》(Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen)及《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》(Bericht über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz, des Internets der Dinge und der Robotik in Hinblick auf Sicherheit und Haftung) 提交意見，期能促進以負責任、公益導向、以人為本的人工智慧開發及使用行為，並同時提升歐盟的競爭力及創新能力。 歐盟執委會所發布的人工智慧的白皮書及人工智慧對安全和責任的影響報告，一方面可促進人工智慧使用，另一方面則藉此提醒相關風險。本次意見主要集結德國聯邦經濟與能源部、教育與研究部、勞動與社會事務部、內政、建築及社區部以及司法與消費者保護部之意見。德國政府表示，投資人工智慧為重要計畫之一，可確保未來的創新和競爭力，以及應對諸如COVID-19疫情等危機。最重要的是，可透過人工智慧的應用扶持中小型公司。然而在進行監管時，必須注意應促進技術發展而非抑制創新。 在《人工智會白皮書-歐洲卓越與信任概念》中指出，人工智慧發展應在充分尊重歐盟公民的價值觀和權利的前提下，實現AI的可信賴性和安全發展之政策抉擇，並於整體價值鏈中實現「卓越生態系統」（Ökosystem für Exzellenz），並建立適當獎勵機制，以加速採用AI技術為基礎之解決方案。未來歐洲AI監管框架將創建一個獨特的「信任生態系統」（Ökosystem für Vertrauen），並確保其能遵守歐盟法規，包括保護基本權利和消費者權益，尤其對於在歐盟營運且具有高風險的AI系統更應嚴格遵守。此外，應使公民有信心接受AI，並提供公司和公共組織使用AI進行創新之法律確定性。歐盟執委會將大力支持建立以人為本之AI開發方法，並考慮將AI專家小組制定的道德準則投入試行階段。德國政府指出，除了要制定並遵守歐洲AI的監管政策外，應特別注重保護人民之基本權，例如個人資料與隱私、消費者安全、資料自決權、職業自由、平等待遇等，並呼籲國際間應密切合作，運用人工智慧技術克服疫情、社會和生態永續性等挑戰。另外，德國政府亦支持將人工智慧測試中心與真實實驗室（監理沙盒場域）相結合，以助於加速企業實際運用，也將帶頭促進AI在公部門之運用。 在《人工智慧，物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》中則指出，歐洲希望成為AI、IoT和機器人技術的領導者，將需要清楚、可預測的法律框架來應對技術的挑戰，包括明確的安全和責任框架，以確保消費者保護及企業合法性。AI、IoT和機器人技術等新數位技術的出現，將對產品安全性和責任方面出現新挑戰，而在當前的產品安全法規上，缺乏相關規範，特別是在一般產品的安全指令，機械指令，無線電設備指令等，未來將以一致地在各框架內針對不同法律進行調修。在責任方面，雖然原則上現有法令尚仍可應對新興技術，但人工智慧規模的的不斷變化和綜合影響，將可能增加對受害者提供賠償的困難度，導致不公平或效率低下的情形產生，為改善此一潛在不確定性，可考慮在歐盟層級調修產品責任指令和國家責任制度，以顧及不同AI應用所帶來的不同風險。德國政府除了支持歐盟作法，在創新與監管取得平衡，更強調應不斷檢視產品安全和產品責任法是否可滿足技術發展，尤其是對重要特定產業的要求，甚至修改舉證責任。並可透過標準化制定，加速人工智慧相關產品與服務的開發。另外，應依照風險高低擬定分類方法，並建議創建高風險AI系統之註冊與事故報告義務，以及相關數據保存、記錄及資料提供之義務，針對低風險AI應用則採自願認證制度。
美國食品藥物管理局公布三項食品安全查檢與風險管理相關規定為落實美國食品安全現代化法有關食品追溯與風險控管安全認證規定，美國食品藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, FDA）於2015年11月13日公布「農產品安全規則」（The Produce Safety rule）、「第三方審核機構進行食品安全認證規則」（The Accredited Third-Party Certification rule）與「外國供應商審核規則」（The Foreign Supplier Verification Programs, FSVP）等三項實行細則。其中，「農產品安全規則」首次針對美國境內生產農場建立強制性安全標準，為種植、收獲、包裝和保存農產品建立基於科學的標準（包括水質、員工健康和衛生、野生和家養動物、動物源生物土壤改良劑以及設備、工具和建築物等各種要求）。 而在「第三方審核機構進行食品安全認證規則」與「外國供應商審核規則」主要係確保進口食品符合美國境內生產食品相同之安全認證標準，確保與美國食品追溯制度構聯。食品藥品管理局採用多管齊下的策略，包括與外地監管機關建立夥伴合作關係、檢查出口國的設施、要求進口商就進口食品安全負責，以及對進口食品進行針對性的檢測。
日本內閣閣議決定2021年最新3年期網路安全戰略日本內閣於2021年9月28日閣議決定最新3年期《網路安全戰略》（サイバーセキュリティ戦略）。本戰略係根據網路安全基本法（サイバーセキュリティ基本法），針對日本應實施之網路安全措施進行中長期規劃。日本將從「以數位改革為基礎，推動數位轉型與網路安全」、「在網路空間朝向公共空間化與相互連繫發展下，縱觀全體以確保安全安心」、「加強風險管理措施」三大方向，推動網路安全措施。本戰略重點措施包括： 提升經濟社會活力，並推動數位轉型與網路安全：為達成數位改革，日本經濟社會須完成數位轉型改革。而在推動經濟社會數位化過程中，應將網路安全納入政策推動之考量。 實現國民得安全安心生活之數位社會：所有組織應確保完成任務，並加強風險管理措施。而數位廳將揭示並推動網路安全基本方針，以使政府提供網路安全環境保護國民與社會。 促進國際社會和平安定，並保障日本安全：為確保全球規模「自由、公正且安全之網路空間」，日本須制定展現該理念之國際規範，並加強國際合作。 推動橫向措施：在橫向措施方面，將進行中長期規劃，推動實踐性研究開發，並促進網路安全人才培育。此外，政府亦須與民間共同合作進行推廣宣傳，以強化國民對網路安全意識。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」