我國生物與遺傳資源權利歸屬及管理思維初探
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉憶成
法律研究員 編譯整理
手機軟體（APP）辨識來電號碼之法律問題 科技法律研究所 102年03月25日 壹、事件摘要 我國自2005年開始推展行動電話「號碼可攜」服務，允許使用者將行動電話號碼申請移轉至另一業者。當號碼進行移轉時，為降低通話路由資訊傳遞之延遲、避免業者間轉換作業之延宕，通傳會指導各業者共同建立集中式資料庫，整合業者號碼管理資源，增進號碼可攜服務之效率。 日前有某非屬電信事業之業者，設計一款應用軟體，提供智慧型手機使用者下載、安裝後，可自行上傳通訊錄內之電話號碼，並透過電信事業之「號碼可攜集中式資料庫」，確認並辨識通訊錄內電話號碼所屬電信業者，將資訊回傳於使用者之智慧型手機。由於電話號碼屬於使用者個人資料之一環，本文以下分析「非電信事業與電信事業合作，於號碼可攜目的外，對資料庫內之資料進行蒐集、處理與利用是否違反個資法」之疑義。 貳、重點說明 「號碼可攜集中式資料庫」之設立主要目的在使不同業者間能準確的完成通訊的連接。然而，通傳會於96年10月亦有要求各電信業者設置查詢系統，提供用戶查詢欲致電之受話方是否係屬同家業者，進而協助用戶瞭解可能之通訊資費計算。換言之，通傳會認為辨識電信號碼屬於網內/外，屬於消費者規劃、理解其電信資費之權益。而目前亦有手機軟體可輔助消費者查詢相關資訊。 那麼，可否允許消費者進一步查詢致電對象所屬的業者呢？是否違反個人資料保護法的規定呢？ 如前所述，通傳會認為使消費者瞭解電信號碼屬於網內/外，有助於資費理解之權益。我們更進一步說，允許查詢號碼所屬門號，不僅消費者可知悉資費之數額計算以決定是否致電，尚可決定是否使用相同電信業者之服務來打電話。我國行動電話普及率早已超過120%，有相當比例之消費者擁有二個以上之門號，若可揭露致電號碼所屬電信業者，使消費者可刻意選擇以網內門號致電，無疑具有相當實益。因此我們認為電信業者提供消費者以手機軟體查詢門號所屬業者，並不違反個資法上針對電信服務規範之「特定目的」（第133項：經營電信業務與電信加值網路業務）。一般的行動電話用戶，可透過電信業者查詢其所致電對象之門號所屬業者，則居於輔助地位的APP軟體，與用戶直接向業者查詢相比，實則無任何不同，應視為用戶之合理行為。 參、事件評析 個資法修正後，對於個人資料之保護更加的完善，但科技之發展使得個人資料之利用呈現多樣性，難以釐清某些利用行為是好是壞，然而本文基於鼓勵科技發展以及創新研發的立場，當面對某些個資利用情狀產生疑義時，應加以釐清其運用之情狀，避免在情境不明時，過度的擴張個資保護的界線，對市場發展以及消費者權益而言，並非好事。 當然另一方面而言，濫用科技便利的情形是存在的，如同2012年12月甫結束之ITU國際電信大會（WCIT2012），多國所簽署之修正電信管制規則第5B條所示，要求各國應努力採取必要措施，防止未經許可之濫發電子訊息，以減少對國際電信業務之影響。由於網路無遠弗屆，具騷擾性、浮濫發送之訊息，已從早期之垃圾電子郵件，擴及網路即時通訊軟體，不但時常造成使用者之困擾，甚至造成詐騙橫行。而這些狀況，光依靠個資法也是不足的，尚須主管機關對於濫用電信資源加以管制，從個人資料與電信資源等層面多管其下，方能維護良好之產業環境。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI（Frontier AI）[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年9月9日）。
FCC公佈第三次美國寬頻測量報告延續過去兩年針對全國寬頻網路服務進行檢視，FCC在2013年2月公布第三次「美國寬頻測量報告」(Measuring Broadband America)。這份報告有別於過去，將受測技術從DSL、有線電視與光纖，涵蓋至衛星寬頻，使資訊更加多元。此外，網路服務供應商(Internet Service Provider，ISP)在今年尖峰時段(工作日晚間7點至9點)提供寬頻實際速度與網速的契合率達97%，而較2011、2012年進步，因此，這份報告的另一個重點，便是提出寬頻速度與廣告相符的三大關鍵： 1.ISP業者盡力改善網路效能(Network Performance)，而非調降牌告價(Speed Tiers )。 2.民眾接納更快速的網路意願，更甚過往。FCC指出，消費者訂閱網速的層級，逐漸從每秒14.3Mbps ，發展至15.6 Mbps。至於，使用網速低於1Mbps、或是1Mbps到3Mbps的民眾，近年也逐步採用更高速的網路。 3.衛星寬頻的進步：雖然，衛星技術在傳輸上仍有延遲的缺陷，但是，有近90%的民眾於尖峰時段，得到超過業者寬頻廣告速度的140%(業者宣稱具有12Mbps)，使消費者感受不出網路尖峰期。 為使2015年實現50Mbps寬頻網路具有1億家戶可連結，美國逐步發展國家寬頻計畫(National Broadband Plan，NBP)。FCC避免寬頻廣告速度與實際速度不符影響NBP發展，未來將要求ISP業者對於網路牌告負起責任(Accountability)，藉此增加市場競爭性與提高資訊透明度。以「美國寬頻測量報告」為例，藉由委員會、產業與其他利益相關人合作的方式，促進資訊的透明，使消費者在取得訊息後，有能力做出正確的決定，便是一種提高透明度的方式。 雖然，FCC認為寬頻網路進步與民眾採納較高速的網路，對於市場發展是一項利多，但部分輿論卻認為這與2011年12月31日FCC網路接取報告(Internet Access Report)結論相距甚遠。根據報告顯示，美國有高達42%的民眾下載速度不到3 Mbps、上傳速度不到769 kbps，而這與「美國寬頻測量報告」結果，確實大相逕庭。無論如何，可以窺見FCC視民眾使用意願與網路基礎建設同等重要，因此，如何增加消費者選擇較高速的網路，將是市場未來發展的關鍵。
美國專利商標局(USPTO)針對「第三人先前技術意見書(Preissuance Submissions)提呈制度」發布最終規則USPTO日前針對「第三人先前技術意見書提呈制度」，於7月17日發布最終規則( Final Rules)。此項規則的頒佈，主要是因應2011年9月「Leahy-Smith 美國發明法案」（Leahy-Smith America Invents Act，簡稱AIA）的修法，所為的配套措施。 所謂「第三人先前技術意見書提呈制度」是指：賦予第三人權利，得於專利審查程序中提供專利審查員相關先前技術文獻，作為審查核駁之參考。美國在2011年討論AIA修法之際，大多肯定此制度可提升專利審查之品質，因而修法放寬了第三人可提呈的文獻類型、期限。而本次USPTO發布的最終規則，便以此修正為背景，進一步具體說明相關程序適用規則，主要包括： （1）可提呈的文獻包含專利案、已公開的專利申請案、及其他與審查核駁相關並已公開之文獻；但不包含法院機密文件、商業機密文件及其他內部未公開之訊息；（2）第三人得利用USPTO現有的電子申請系統（EFS-Web）申請；（3）第三人得保持匿名，例如透過律師提呈文獻；（4）縱使USPTO駁回其申請，第三人仍可在法定期限內重新提交新的申請；（5）提呈之文獻如為外文文獻，第三人須提供英文翻譯本。 如同2011年修訂通過的「Leahy-Smith 美國發明法案」，此次USPTO所頒布的最終規則亦將於2012年9月16日起施行。預計將擴大第三人提呈先前技術意見書之比例，但對於專利申請人將造成甚麼影響，值得持續觀察。