美國商務部、財政部以及司法部發布遵循美國出口管制與制裁規範聯合指引
美國商務部（Department of Commerce）、財政部（Department of Treasury）以及司法部（Department of Justice）於2024年3月6日發布出口管制與制裁法令遵循指引，以避免邪惡政權（malign regimes）與其他不法人士試圖濫用商業與金融管道，取得有危害美國國家安全與外交政策利益、全球和平與繁榮風險的貨品、技術以及服務，特別提供「非美國公司」（non-U.S. companies），降低相關風險的遵循指引。
該指引分享3則違反制裁法規的案例，重點如下：
（1）某家總部位於澳洲的國際貨運代理和物流公司，運送貨品至北韓、伊朗以及敘利亞（皆為被制裁之目的地），且透過美國金融系統發起或收受交易款項，導致美國金融機構與被制裁之對象交易，並向受制裁的司法管轄區輸出金融服務。該公司最終繳納6,131,855美元罰款。
（2）某阿聯酋公司與杜拜以及伊朗公司共謀，透過在出口文件中將一家杜拜公司錯誤地列為最終使用人，然後從一家美國公司出口「儲槽清洗裝置」（storage tank cleaning units）到伊朗，構成違反出口管制規定行為。後與主管機關達成行政和解，繳納415,695美元罰款。
（3）某家總部位於瑞典的國際金融機構的子公司，因其客戶從被制裁的司法管轄區的IP位址，使用子公司的網路銀行平台，透過美國代理銀行向位於被制裁司法管轄區的交易對象付款，因此繳納3,430,900美元罰款。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳奕夫
專案經理 編譯整理
OFAC, Publication of Tri-Seal Compliance Note: Obligations of foreign-based persons to comply with U.S. sanctions and export control laws (2024), https://ofac.treasury.gov/recent-actions/20240306_33 (last visited Mar. 22, 2024).
陳奕夫，〈歐盟執委會更新《軍民兩用貨品與優先技術出口相關限制》，加強對俄制裁〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2023年10月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=0&d=9056（最後瀏覽日：2024/03/22）。
陳奕夫，〈歐盟理事會公告延長對俄羅斯經濟制裁〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2023年2月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8955&no=64（最後瀏覽日：2024/03/22）。
陳奕夫，〈美國財政部制裁向俄羅斯運送伊朗製無人機之空運業者及製造商〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2022年10月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=0&d=8892（最後瀏覽日：2024/03/22）。
微軟（Microsoft）與大陸地區的中興通訊（ZTE）簽定Android和Chrome裝置的專利授權協議，雙方財務明細未揭露。 該協議，給予中興通訊授權範圍涵蓋微軟專利組合中可供用於執行Google的Android 和 Chrome 作業系統的廣泛內容，包括智慧型手機、平板裝置、電腦及其他裝置設備等。 除中興通訊加入外，其他包含三星（Samsung）、宏達電（HTC）及宏碁（Acer），都已經與微軟簽定專利授權協議，上周以代工製造為主的鴻海科技集團亦簽定類似的協議，並支付權利金，取得微軟專利組合。 微軟智慧財產權事業群全球副總裁暨副法務長 Horacio Gutierrez在微軟部落格公開表示，微軟的Android和 Chrome授權協議，主要是要幫助裝置供應商避免未來遭受到與微軟訴訟事件。到目前為止，幾乎已經與所有全球最大供應Android智慧型手機的供應商及製造商達成授權協議。Horacio Gutierrez另補充“ 事實上，在微軟協議下已涵蓋了80%以上在美國銷售的Android智慧型手機及大多數在全球銷售的Android手機“。 目前尚有兩家企業仍未達成協議，分別為全球第三大智慧型手機供應商大陸公司華為（Huawei），及Google旗下的Motorola Mobility。
日本設置「創新藥品等實用化支援基金」促進創新藥品及再生醫療製劑研發上市日本在2025年2月12日閣議決定「藥機法等部分法律修正案」（原文：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等の一部を改正する法律案），送國會本會期審議。其中明文設置「創新藥品等實用化支援基金」，政府預先編列複數年度所需財源，並設有10年時限措施。此項基金業務預定由國立研究開發法人醫藥基盤、健康暨營養研究所（下稱研究所）負責實施，追加創新藥品等實用化支援事業為研究所新業務，並明定至令和18年（2036年）3月31日為止實施，說明如下： (1)為了「創新藥品及再生醫療製劑」（下稱創新藥品等）之實用化，整備研發所必要之具規模的設施及設備，並提供從事於創新藥品等實用化之人得以共同使用，以增加創新藥品等實用化之交流與合作之機會，對於從事此等業務以及其他提供必要支援之事業者（下稱創新藥品等實用化支援事業者），由研究所提供其必要資金及其他支援。 (2)創新藥品等實用化支援事業者欲從事前述支援事業，向厚生勞動大臣提出申請書取得認定。 該基金由政府與製藥企業等共同出資設立，以強化「製藥新創得以創造出創新藥品等之製藥基盤及基礎設施」為目標，對於實施創新藥品等新創進行支援之「創新藥品生態系園區之整備事業者」（例如：育成事業者或製藥企業等），整備育成實驗室（Incubation Lab）、動物實驗設施、臨床試驗用藥製造等設施，以及致力於新創支援之事業者作為補助之對象範圍，明文於實施3年後進行檢討，期能透過此一基金之運作強化創新藥品等之製藥基盤。
美國FTC正式聲明：現已將「終止給付遲延(Pay-for-Delay)藥品訴訟和解協議」列為最優先處理之反競爭事項為表明促進公平競爭及保護境內消費大眾利益之決心，美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission；簡稱FTC)於今(2010)年7月27日時，正式提出一項聲明，其內容，除詳細說明其近來為促進競爭及保護境內消費大眾利益所為之各項工作外，亦正式將『終止過往於品牌藥廠與學名藥廠間所為之給付遲延訴訟和解協議』列為『最優先』處理之反競爭事項」。 根據FTC所蒐集之資料顯示，單自今年元月份起算，至今，於美國境內各大品牌藥廠及學名藥廠間所簽訂之訴訟和解協議中，已有21件藥品專利訴訟協議，因涉及以「補償金」(Compensation)來作為和解條件，而成為FTC進一步調查之對象；此外，與前一會計年度中所達成之訴訟和解協議相較，除於數量上，呈現有增無減之趨勢外；FTC方面也證實，在各方藥廠採取另一類藍海策略且不再相互為市場競爭之前提下，此類和解協議已為境內各藥品廠商減省下約90億美金之競爭成本。 而進一步觀察FTC於近期內蒐集之新資訊後顯示，除以「補償金」模式來作為達成訴訟和解協議之條件外，可能還存在著另一種形式之訴訟和解協議；亦即，於藥廠間新近所簽定訴訟和解協議中，並不必然包含由品牌藥廠為一定金額給付之項目；根據實務統計，於2010年美國會計年度前9個月內所達成之各訴訟和解協議中，確實有近75%之訴訟和解協議，於協議條件或項目上，並未包含任何有關品牌藥廠對競爭學名藥廠和解金之給付；對此，FTC表示：「從各種跡象及數據顯示，目前於各藥廠間，確已衍生出數種新型態且具潛在反競爭可能之訴訟和解協議」；故從FTC將持續致力對此類不當訴訟和解協議為反競爭調(審)查之角度來看，未來，勢必將面臨更多且更嚴苛之挑戰。 最後，Leibowitz強調：「此類不當訴訟和解協議如同正快速擴散之傳染病一般，若完全聽任其發展而不加處理，日後定有越來越多藥品之上市，將受其影響；同時，就藥品價格之決定，最終亦將與自由市場競爭機制脫鉤；如此，除將間接導致公眾近用低價藥品困難度之提升外，亦將一併造成病患長期用藥成本負擔之增加」。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）