美國前任總統拜登於2022年底簽署《FDA現代化法2.0》(FDA Modernization Act 2.0, FDAMA 2.0),修改FDA自1938年以來新藥必須實施動物試驗之要求,將進入人體臨床試驗之前階段試驗改稱為「非臨床試驗(nonclinical test)」並許可採取非動物實驗方法,為美國在藥物安全監管方面的重大改變。
在FDAMA 2.0通過後,FDA仍未啟動修改監管法規以符合該法,為了確保改革能加速進行,2024年2月6日美國兩黨參議員合作提出《FDA現代化法案3.0》(FDAMA 3.0) 草案並於同年12月12日參議院無異議通過,惟眾議院在第118屆國會結束前並未討論該案,參議員於2025年2月第119屆國會重新提出該法案。
FDAMA 3.0重點包括:
1. 一般規定:FDA應於1年內,建立針對藥品的非臨床測試方法資格認定流程(Nonclinical Testing Methods Qualification Process);個人可申請特定用途的非臨床測試方法資格認定。
2. 符合資格之非臨床測試方法:非臨床測試方法必須可替代或減少動物測試;且提高非臨床測試對安全性和有效性的預測性,或縮短藥物(含生物製品)的開發時間。
3. 符合資格認定之應用:獲資格認定之非臨床測試方法,FDA應加速相關藥品申請(包括變更申請)的審核流程;允許申請人於藥品申請中引用相關數據與資訊。
4. 本法生效日起兩年內應每年向國會報告流程運行情形,包括已認定的方法類型、申請數量、審查天數、批准數量,以及該流程減少的動物數量估算等。
目前雖然其他國家尚未有類似立法,但歐美均投入大量研發資源減少動物實驗,且FDA亦於近日提出《減少臨床前安全試驗使用動物實驗之路線圖》,後續應密切關注本法案是否通過及相關產業影響。
美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部(U.S. Department of Justice, DOJ)在同年9月對於肉品產業資料提供者(Agri Stats, Inc.,以下簡稱Agri Stats)提起的反壟斷訴訟」中,主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商,此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為,違反了休曼法(Sherman Act)。以下先就此案背景進行說明,以釐清此案象徵意義。 於2023年2月,美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明,該3聲明是為了醫療保健產業而發布,其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為,惟在目前AI/演算法技術變革之下,利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性,因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為,現在反而有造成聯合行為之可能,故廢棄該3項已過時的聲明。 於2023年9月28日,美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽(肉雞、火雞)相關商業資料的資料處理商,並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商,肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控/預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等,並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為,而被美國司法部認定為聯合行為。 該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽(肉雞與火雞)銷售量的9成以上,豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟,法院後續會如何認定,將影響產業間的資料交換作法,也顯現出資料商業化前須先做好資料管理,確保在合規的範圍內進行資料利用,國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》對自身資料管理機制進行檢視。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw/)
放寬視障者及閱讀障礙者著作權合理使用之範圍2009年5月,巴西、厄瓜多爾及巴拉圭於世界智慧財產權組織(The World Intellectual Property Organization,以下簡稱WIPO)之著作權及其相關權利常務理事會(Standing Committee on Copyright and Related Right, 以下簡稱SCCR)中,根據世界盲人聯盟(World Blind Union ,以下簡稱WBU)所草擬的一份關於「促進視障者(Visually Impaired Persons,以下簡稱VIPs)及閱讀障礙者接觸受著作權保護之資訊」國際性公約,內容為提出增訂著作權的限制及例外(limitations and exceptions)條款的相關主張,亦即針對視障者及閱讀障礙者放寬著作權合理使用範圍。 SCCR的會員,將就此草擬公約於2010年5月26日至28日進行協商討論,其協商結果亦將於日內瓦下一屆會議中提出討論。 另外,WIPO也透過網路開放之平台,開放各界參與本議題之討論(https://www3.wipo.int/forum/),該網路論壇將持續開放討論至2010年6月20日,並決定加快有利於視障者接觸資訊之相關問題。 目前全球有超過3億1千4百萬盲人或視障者,但目前於全球各地,供給視障者及閱讀障礙者閱讀或收聽資訊的工具很少,在多數國家中,尤其是發展中國家,此將影響其教育及就業機會,甚至使其更陷於弱勢地位。而為促進保障視障者及閱讀障礙者接觸資訊的權利,例如藉由點字書(Braille)、大字本(large print)等科技產品,俾利提供給視障者及閱讀障礙者閱讀或收聽的工具。但如何結合現代科技、增進其接取資訊的機會與放寬著作權相關規定;亦即如何讓著作權所有人的權利受到保護,以及有利於盲人或視障者接觸資訊,兩者間如何取得平衡,其著作權合理使用範圍是需要再思考的問題。
新加坡國會通過支付服務法修正案,以降低洗錢及犯罪風險隨著新型態支付服務應用不斷推陳出新,利用數位支付型代幣(digital payment token)進行洗錢與犯罪愈加猖獗,新加坡國會(Parliament of Singapore)於2021年1月4日通過「支付服務法修正案」(Payment Services (Amendment) Bill),擴大監管範圍,以降低與數位支付型代幣有關的洗錢、資助恐怖主義(money laundering and terrorism financing, ML/TF)及隱匿非法資產風險。 本次修正重點包含(1)賦予新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)更大權責,可要求支付服務供應商落實相關客戶保護措施,例如要求數位支付型代幣服務供應商所保管之資產與自有資產分開存放,以確保客戶資產不受損失;(2)將虛擬資產服務供應商(virtual assets service providers)納入法規監管,擴大數位支付型代幣服務定義,使其包括代幣轉讓、代幣保管服務與代幣兌換服務;(3)擴大跨境匯兌服務(cross‑border money transfer service)定義,凡是與新加坡支付服務供應商進行資金轉移,不論資金是否流經新加坡,皆受新加坡金融管理局監管;(4)擴大國內匯款服務(domestic money transfer service)範圍,以涵蓋收付雙方均為金融機構之情形。 新加坡金融管理局表示,本次修法目的是為了因應支付服務產業的廣泛應用,降低潛在犯罪風險與維護金融安全,有效保護消費者權益,並維持金融穩定性與維護貨幣政策有效性。
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。