《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。
《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:
1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;
2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;
3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;
4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;
5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);
6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;
7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;
8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;
9.自透明度的角度評估消費者之權利;
10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;
11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;
12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;
13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;
14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。
當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
日本也有EUA了!新修《藥機法》通過藥物緊急許可制度 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年06月13日 去(2021)年12年底日本厚生勞動省發布「緊急時藥物許可制度總結[1]」(緊急時の薬事承認の在り方等に関するとりまとめ)文件,就日本藥物緊急許可制度(緊急承認)進行提案,並建議修法。接著,以該制度為中心之《藥物及醫療器材品質、有效性及安全性確保法》(医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律)(下稱藥機法)修正案,在今(2022)年3月經眾議院通過,4月經參議院通過成立,5月20日公布並即日開始發生效力[2]。主要條文規範在新法第14條之2之2及第23條之2之6之2。 壹、立法背景說明 修法之前,日本藥物上市審查有四種管道:一般許可(通常承認)、先驅審查指定制度(先駆け審査指定制度)、附條件許可(条件付き承認)、特例許可(特例承認)。「一般許可」係無特殊情形下之通常上市管道;「先驅審查指定制度」是針對治療嚴重疾病的劃時代創新藥物所創設之優先審查制度[3];「附條件許可」則是針對有效治療方法少、患者數量少的嚴重疾病的藥物審查制度[4];若遇緊急事件需使用藥物則是走「特例許可」管道使藥品能提早上市[5]。 根據去年日本厚生勞動省之調查[6],在傳染病大流行等類似緊急情況之下,日本當時對於藥品核准的對應方式存有兩大問題。 首先是對應的速度不夠快。在緊急狀況下,對於疫苗及藥物等的優先核准制度,即使是日本當時最快的「特例許可」管道,相較於歐美也較為耗時。以對抗新型冠狀病毒的莫德納疫苗為例,該疫苗在美國取得緊急使用授權(Emergency Use Authorization,下稱EUA)之後,約過了5個月才在日本獲得承認;而新型冠狀病毒的治療藥物Sotrovimab於日本國內的核准也晚於美國4個月[7]。 其二是特別許可的適用對象較窄,「特例許可」管道是為已在國外流通之藥品而設計,因此若是日本藥廠自行研發的疫苗、藥物或是療法,均無法依此管道上市。如日本藥廠塩野義所開發的新型冠狀病毒口服藥,即需要透過附條件許可之制度,或新的緊急許可制度加快上市速度。 鑒於前述原因,日本厚生勞動省參考美國EUA,提出了藥物的「緊急許可制度」。此二制度最大共通特點在於其均非藥品的正式上市制度,通過審查之後僅能在一定期間內上市流通,到期之後原則上應下架[8]。 貳、重點說明 緊急許可制度有四大重點[9],說明如下: 一、發動要件:為防止重大影響國民生命和健康之疾病蔓延,及防止其他健康損害狀況的擴大,有緊急使用之必要,且無使用該藥物以外替代手段時,得申請緊急許可。此處所稱之藥物包括了疫苗、治療藥物、普通藥品、醫療器械等產品。且緊急情況並不限於大規模流行性疾病,核事故、放射性污染、生化攻擊等情況亦適用緊急許可制度。 二、運用標準:在臨床試驗確認安全性的前提下,可以不需要完成有效性的完整試驗,得僅就現有的數據及資訊進行有效性之推定。舉例而言,若在海外進行的大規模驗證臨床研究中獲得了顯著的結果,則以日本受試者為主的臨床研究結果為非必要。 三、核准條件及期限:由於在有效性的階段給予核准,為了確保正確使用核准的藥物,應附上條件以及二年內之期限(有再延長一年之可能)。獲得許可後一定期限內若無法確認有效性,且判斷該醫藥品或器材不適合維持許可狀態時,將撤銷許可。 四、加速特別措施:對GMP檢驗、國家認證、容器包裝等採取特殊措施以加快核准速度。如在申請緊急許可當下,GMP檢驗有實施上困難,可以先暫緩,待核准後再補上檢驗程序。 參、與現存制度差異評析 特例許可是在緊急許可推出之前,在緊急情況下能在短期間內讓藥品上市之方式。特例許可是藥品正式上市流程,而緊急許可是在符合條件後暫時性准許上市,故兩者在範圍、運用基準以及期限等規定上存有明顯差異。 首先在範圍方面,特例許可係為了已在國外流通的醫療用品引進國內而設置,因此日本國內企業自行研發的新疫苗或是新治療藥等,無法透過特例許可上市[10],原則上需要透過一般藥物上市管道,因此新制度對於日本藥廠來說,形同多開闢了一條產品上市的道路。其次,在運用基準方面,特例許可應完整確認安全性及有效性,無法如新制般能僅由現存數據及資料推定該藥物之有效性[11],因此新制可以縮短臨床試驗所花費的時間。最後,由於特例許可為正式之上市許可,僅在簡化一般藥物之審查流程至2-3個月,故其無有效期間之規定[12],而依新制度上市之藥品在有效期間內仍須完成剩下的臨床試驗,否則期限屆至時原則上應下市。 肆、未來展望 由於緊急許可制度剛修法通過,日本國內目前尚未有以此管道核准上市之藥物或疫苗,因此核准程序所花費之時程,能否成功縮短至如美國EUA的三週內尚未可知。目前最有可能以此管道核准上市之藥物為日本藥廠塩野義的新型冠狀病毒口服藥,審查結果預計於7月發表[13],其發展究竟如何,值得我們拭目以待。 [1] 〈緊急時の薬事承認の在り方等に関するとりまとめ〉,厚生勞動省,https://www.mhlw.go.jp/content/11121000/000873996.pdf(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [2] 日本參議院網站,https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/208/meisai/m208080208042.htm(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [3] 〈先駆的医薬品等指定制度(先駆け審査指定制度)〉,獨立行政法人醫藥品醫療機器總合機構,https://www.pmda.go.jp/review-services/drug-reviews/0002.html (最後瀏覽日:2022/06/27)。 [4] 〈医薬品条件付早期承認制度への対応〉,獨立行政法人醫藥品醫療機器總合機構https://www.pmda.go.jp/review-services/drug-reviews/0045.html (最後瀏覽日:2022/06/27)。 [5] 同前註1。 [6] 同前註1。 [7] 〈緊急時の薬事承認の在り方について〉,厚生勞動省,https://www.mhlw.go.jp/content/11121000/000856077.pdf(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [8] 同前註。 [9] 〈令和4年の医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律(薬機法)等の一部改正について〉,日本厚生勞動省網站,https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000179749_00006.html(最後瀏覽日:2022/06/12)。 [10] 医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律(昭和三十五年法律第百四十五号)第14條之3第2項。 [11] 同前註4。 [12] 周晨蕙、施雅薰,《科技法律透析》,〈COVID-19疫情下我國藥事法專案核准制度議題-以國際藥物緊急核准上市機制為借鏡〉,第33卷第10期,頁58(2021)。 [13] NHK,〈コロナ飲み薬 塩野義製薬「ゾコーバ」有効性や副作用 承認の可否は〉,2022/06/23,https://www.nhk.or.jp/shutoken/newsup/20220623a.html (最後瀏覽日:2022/06/27)。
美國聯邦地方法院加州北區法院禁止REALNETWORKS公司販賣Real DVD美國聯邦地方法院加州北區法院於2009年8月11日判決禁止REALNetworks公司致力或便利於製造、進口、供公眾使用、為販賣之要約或販賣以存取、複製及再散佈等他法規避CSS之保護或受著作權保護之DVD內容之軟體產品,這些產品如已知的RealDVD,或Vegas、Facet或其他名稱之產品,或有近似功能的軟體或其他產品、服務或裝置、設備或其零件。理由在於RealDVD軟體違反了數位千禧年著作權法案(Digital Millennium Copyright Act of 1998,DMCA)禁止規避電腦加密技術之規定。DVD若被CSS(Content Scramble System)鎖碼,則DVD播放者必須取得授權方能播放此光碟片,這些防止技術就是為了避免被複製而設計的。因為RealDVD是一種從含有著作權的DVD製造了一個永久的複製品的軟體技術,而這無法置外於數位千禧年著作權法案所賦予的義務,即使從個人合理使用的條文詮釋,亦無法認為是合法的。 這件案子是美國迪士尼、Sony、派拉蒙、二十世紀福斯、NBC、華納兄弟、哥倫比亞等好萊塢主要電影公司以及DVD複製控制協會(DVD copy control Association,DVD CCA) 於2008年對於REALNetworks公司銷售RealDVD軟體之行為提起訴訟,指控其行為違法法令。 而兩日後(2009年8月13日),於DVD複製控制協會(DVD CCA)訴KALEIDESCAPE公司上訴案中,加州聯邦上訴法院又判決KALEIDESCAPE公司販售DVD複製軟體(Kaleidescape system)違反數位千禧年著作權法案。 此兩個判決對於好萊塢電影工業無疑是一大勝利,但對於DVD複製軟體的科技發展卻是一項打擊。另外在判決中法官也強調這樣的判決決定,仍然保留了個人合理使用的合法空間。
英國資訊委員辦公室推出資料分析工具箱協助組織檢視資料保護情形英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)於今(2021)年2月17日推出資料分析工具箱(data analytics toolkit)供所有考慮對個人資料進行資料分析的組織使用,旨在幫助組織駕馭人工智慧(Artificial Intelligence, AI)系統對個人權利所可能帶來的挑戰。 ICO表示,越來越多的組織使用AI來完成特定任務,例如使用軟體自動發現資料集(data sets)的模式,並藉此進行預測(predictions)、分類(classifications)或風險評分(risk scores),組織在使用個人資料進行資料分析時,納入資料保護的概念是至關重要的,除符合法律要求外,也能增強民眾對技術的信任與信心。 使用ICO的資料分析工具箱時,首先會詢問組織所適用的法律,並引導至相對應的頁面,並透過合法性(lawfulness)、問責與治理(accountability and governance)、資料保護原則(data protection principles)以及資料主體權利(data subject rights)等一系列的問題瞭解組織的資料保護情形,在回答所有問題之後,工具箱將產生一份報告,提供組織關於資料保護的建議,提高組織資料保護的法令遵循程度。 ICO強調,組織應該要在個人資料處理的過程中考量報告中所提及的建議,並向組織的資料保護長(Data Protection Officer, DPO)徵詢其意見,在組織委託、設計與實施資料分析時落實個人權利與自由的保障。
英國與美國為人工智慧安全共同開發簽署合作備忘錄英國技術大臣(U.K. Secretary of State for Science)蜜雪兒·多尼蘭(Michelle Donelan)和美國商務部長(U.S. Secretary of Commerce)吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄(MOU),雙方將共同開發先進人工智慧(frontier AI)模型及測試,成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。 此備忘錄之簽署,是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園(Bletchley Park)所舉行的首屆人工智慧安全峰會(AI Safety Summit)上之承諾,諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等,以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才,並開展以下幾項聯合活動: 1.制定模型評估的共用框架(model evaluations),包括基礎方法(underpinning methodologies)、基礎設施(infrastructures)和流程(processes)。 2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習(joint testing exercise)。 3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作,以推進先進人工智慧模型之國際科學知識,並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。 4.讓英、美兩國安全研究所(AI Safety Institute)間的人員互相交流利用其團體知識。 5.在其活動範圍內,依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。 換言之,兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準,以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法,並向其他合作夥伴分享該能力,以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的,確保人工智慧的安全發展是全球性問題,只有通過共同努力,我們才能面對技術所帶來的風險,並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。