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。
2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。
「美國FTC處罰mHealth App不實廣告」美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,以下簡稱FTC)在2016年2月針對一款宣稱能矯正視力之Ultimeyes App處罰。此款App由Carrot Neurotechnology公司研發,以美金9.99元於平台上販售供民眾下載。App宣稱具有提升及改善視力功能,透過App使用即可在日常生活中的各種活動中,感受視力恢復而不需使用眼鏡。然而,FTC起訴認為,App所稱之使用療效,缺乏充分的文獻資料佐證說明。其必須具備完整及可信賴的科學證據來證明,包含臨床試驗或盲測等方式,且該科學證明必須符合相同領域專家所認定之標準,否則,該款App內容所標榜之效果即屬不實陳述,將造成民眾誤認。為此,Carrot Neurotechnology公司最終以美金15萬達成和解,並且經FTC要求,若將App說明當中未經科學證明的療效部份予以刪除,即可繼續再繼續販售此款App。此案並非美國FTC首度針對mHealth App處罰之案例,然而,可能造成mHealth App發展業者對FTC與FDA角色之間之混淆,後續兩者主管機關之間之角色如何調和將是未來關注之重點。反觀我國,目前雖無相關案例發生,然在鼓勵發展之際,亦應考量是否有違反消費者保護之情形。
英國通過《電子貿易文件法》,將透過「可信賴系統」的要求強化電子貿易文件的證明效力英國國會於2023年7月上旬通過《電子貿易文件法》(Electronic Trade Documents Act 2023, ETDA),經國王於7月20日正式批准,該法於2023年9月20日正式生效,未來英國的電子貿易文件將與紙本貿易文件具有相同效力。 一直以來,英國僅承認紙本貿易文件的法律上效力,因此英國企業在進行國際貿易的各環節上,必須處理上百頁的紙本文件,造成英國企業及其交易對象必須花費相當高的時間和金錢成本,不僅效率低且造成環境破壞,同時紙本文件也較難驗證其真實性。在數位轉型趨勢下,此類陳舊的法律早已不合時宜,因此美國、新加坡、德國等國家也正在進行類似立法,而英國是七大工業國組織(Group of Seven, G7)中第一個完成立法的國家。 該法正式施行後,可大幅降低英國企業的成本,提升國貿及融資的效率;根據英國政府估計,未來十年,該法將可為英國經濟創造11.4億英鎊的淨效益(net benefit),同時每年可減少10%以上的碳排放量,有助於落實ESG。更重要的是,相對於紙本,貿易文件的數位化,可提升安全性和透明性。 根據該法第2條第2項規定,電子貿易文件必須是由「可信賴系統」(reliable system)所產生,所謂「可信賴系統」必須具備以下特徵: 1.能清楚識別文件,與其他副本加以區分; 2.能防止文件遭到未經授權的修改; 3.確保任何時點僅有一人能對該文件行使控制權; 4.允許能夠對該文件行使控制之人,能向他人「證明」其控制權; 5.確保電子貿易文件移轉後,使前手立即喪失控制權。 此外,第2條第5項列出在判斷一個系統是否可信賴時,可考量的7點因素,其中第5點指出可考量該系統是否經獨立機構定期稽核(包含稽核頻率和範圍),以及第6點為該系統是否經監管機關進行任何可信賴性的評估。 雖然該法基於技術中立(technological neutrality),並未明定何種技術符合「可信賴系統」的要求。然而,起草該法的法律委員會(Law Commission of England and Wales, LCEW)於2022年3月的草案報告中花了相當大的篇幅說明「分散式帳本」(Distributed Ledger Technology, DLT)的技術,並認為DLT在透明性、安全性、不可竄改等面向有較好的表現,因此指出這是「目前」產生可信賴電子貿易文件的重要技術之一。英國政府表示,承認電子貿易文件的法律效力後,國際貿易各環節的參與者可以透過如DLT等技術,更有效地追踪相關紀錄,進而提高國際貿易的安全性和合規性。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
何謂「介入權」?美國拜杜法雖下放政府補助研發成果給予執行單位,但基於針對受補助者行使研發成果時若未能妥適授權運用,政府得行使「介入權」(march-in rights)。所謂的介入權,是指補助機關事後可以因為執行單位授權或運用不當,而選擇強制介入調整其授權內容。但補助機關採用介入權是有前提要件的,35 U.S.C. § 203規定:「受補助者在適當的合理期間內,未能採取有效的措施以達到該創新的實際應用或使用…」或者強制授權是「其他聯邦法律規定的保護公共健康、安全需要或公共使用」所必要者。相對我國則有經濟部於「經濟部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第21條規定政府介入權發動之要件,其與美國法制有異曲同工之妙。