世界經濟論壇發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」白皮書
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）2024年11月19日發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」（Shared Commitments in a Blended Reality: Advancing Governance in the Future Internet）白皮書，說明進入虛實整合的融合實境（Blended Reality, BR）時代，需取得社會共識並進行治理，透過倡導以人為本的網路治理框架並促進多方參與，以平衡技術創新與社會期待之間的差距，使網際網路持續進步。
融合實境是由延展實境（Extended Reality）、AI、物聯網（Internet of Things）、6G網路、區塊鏈等新興技術驅動而形成，融合數位與實體。現行網路治理因橫跨不同司法管轄區而有分散與破碎問題，且技術標準間之矛盾或規範落差阻礙全球協作，恐不利因應BR發展所帶來之挑戰。因此，WEF藉此白皮書提出下列8項核心承諾與目標，強調安全、包容及可持續性之發展，期望作為全球共同之治理承諾以應對挑戰：
1. 尊重人權：保障數位與實體空間中的基本人權，促進個人尊嚴、自主性及包容性。
2. 問責：明確各方責任，建立透明有效的問題解決機制。
3. 協作安全（collaborative safety）：透過多方利害關係人協作加強對弱勢群體的保護並制定安全標準。
4. 資產所有權：應確保數位和實體資產的來源、真實性及相關權利保護。
5. 負責任的資料治理：透過教育與研究等方式，促進學術、政府、企業與社會間之知識共享，並建立隱私及安全機制，保障資料治理。
6. 教育與研究：支持普及科技教育和推動開放式研究，促進全球科技共享。
7. 無障礙（accessibility）：改善基礎設施及多元工具的發展，以確保科技在社會各層面之平等使用與普及化。
8. 永續性：平衡經濟效益與社會及環境影響，建立長期永續發展模式。
許嘉芳
法律研究員 編譯整理
World Economic Forum [WEF], Shared Commitments in a Blended Reality: Advancing Governance in the Future Internet (Nov. 19, 2024), https://www3.weforum.org/docs/WEF_Shared_Commitments_in_a_Blended_Reality_2024.pdf (last visited Jan. 23, 2025).
溫志強，〈日本政府發布2024年版「實現數位社會重點計畫」〉，2025年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9289（最後瀏覽日：2025/02/03）。
王育章，〈英國預計在2025年通過《網路安全與韌性法案》，提升網路和關鍵基礎設施的安全與韌性〉，2024年11月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9276（最後瀏覽日：2025/02/03）。
近來國際藥商逐漸將研發眼光放在市面上既存的蛋白質生技學名藥（follow-on biologics, Biosimilar, Biogenerics）上，顧名思義，生技學名藥乃是仿製市面上的生技藥品，而在臨床效用上與所仿製的藥品完全一樣或只是做些微調整改良。 目前生技學名藥並無法適用Hatch-Waxman Act下之「簡易新藥申請」（Abbreviated New Drug Application，ANDA）程序，原因在於生技製藥通常為複雜的大分子，難以確認其與上市產品100％相同，故美國FDA採取另立新法管理的態度，但迄今仍未通過任何法律。在歐盟，由歐洲藥品管理局（European Medicines Agency）所發布的生技學名藥核准準則只要求藥商提出其分子具有與上市藥品相同之物理特性及毒性安全數據即可上市，故現行已有少部分生技學名藥在歐洲上市。 因而藥商在無簡易上市的程序下，只能循完整的臨床有效性試驗程序。事實上這與現行美國擬對生技學名藥上市管理所提出的法律草案內容一致，目前提出於國會山莊的三個法律草案版本（Sen. Ted Kennedy’s S.1695, Sen. Judd Gregg’s S.1505 & Rep. Anna Eshoo’s H.R.5629）皆強制大部分生技學名藥上市前必須經過完整的臨床有效性試驗。 相反的，傳統學名藥在自1984年的Hatch-Waxman Act以來，並無需進行最昂貴的第二及第三階段之臨床試驗，也因此對於病患、消費者等而言，生技學名藥價格並不友善，通常只比其所仿製的上市藥品便宜一至二成，在有市場利基的功用調整下則有可能更貴；這比起競爭激烈的學名藥價格動輒較其原始藥品便宜五成以上相去甚多。並且所費不貲的臨床實驗亦將使生技學名藥只有擁有龐大資源的少數大藥廠能取得入場門票，因此專家預估生技學名藥的立法並不會像Hatch-Waxman Act一樣，進而形成生技學名藥業（generic biotech industry），而是形成所謂的生技仿製業（me-too industry）。
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳（Japan Patent Office，JPO）從去（2016）年12月開始，與NTT Data公司合作，使用人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）來系統化的回答有關專利問題，且依成果顯示，與原先運用人力回復的成果相當；JPO因此決定於今（2017）年夏天開始，將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案，並期望能於下一會計年度（2018年4月至2019年3月），在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出，透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化，以專利審查為例，可搜尋大量文件與檔案，進行專利先前技術檢索，以確保相關技術尚未獲得專利保護，同時也可以協助專利分類；此外，商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌，找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率，並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔，有助於抑制人工審查的長時間工作型態，根據2017年日本特許廳現況報告（特許庁ステータスレポート2017），於導入AI技術後，原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間，期望可在2023年將審查期間降到14個月，讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
Google宣告關閉西班牙Google新聞服務搜尋引擎巨人Google在西班牙施行新著作權法前關閉該國的Google新聞服務。西班牙將於2015年1月正式施行新著作權法，新法中出版商將可向新聞内容聚合平台業者（news aggregator）徵收授權金，且著作權人不得約定不行使該權利。新法中並未明定新聞内容聚合平台業者如Google新聞與Yahoo新聞應支付的授權金額，但卻規定違反此法令的公司需繳付75萬美金的罰款。 近年來，歐盟各國如德國、法國相繼推行新著作權法，讓著作權人得向新聞内容聚合平台業者徵收授權金，而Google則透過與出版商約定不行使該權利作爲因應措施。而由於西班牙此次的新法規定著作權人不得約定不行使該權利，導致Google首次因法規而關閉該國的Google新聞服務。 Google表示此項新法規要求出版商向Google新聞徵收授權金，哪怕它只是一則小小的摘要。Google新聞的總監Richard Gingras表示Google新聞並未含任何廣告亦無實際盈利；相反地，該服務為出版商帶來超過百萬的讀者流量。新法規的施行將增加Google新聞的營運成本，因此才在新法規施行前關閉西班牙版本的Google新聞服務。 此舉將造成當地網路媒體與出版業者的網路流量損失，爲此西班牙新聞媒體組織 (The Spanish Association of Daily Newspaper Publishers, AEDE)發表聲明希望西班牙政府、歐盟當局及反托拉斯聯盟能介入調解此次Google新聞的關閉事件，以保護人民與企業的權利。 新法施行在即，究竟Google新聞的關閉會對此次西班牙新著作權法的施行造成何種影響值得後續關注。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現