美國國安局網站違法使用長期性“Cookies”
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論複數決標之廠商競爭關係 資訊工業策進會科技法律研究所 108年5月3日 壹、事件摘要 甲機關為共同供應契約採購的訂約機關，負責辦理某財物共同供應契約採購招標事宜。考量廠商供貨能力不同，甲機關將供貨區域區分「全國各公部門」及「特定縣市公部門」，由廠商依其供貨能力擇一型式投標，並在同一採購案之招標程序分為兩個期程辦理。該採購案投標須知重點說明如下： 一、第一期程： 本期程先由供貨予「全國各公部門」的廠商投標，廠商如選擇投標本期程，則不得參與第二期程。由於本採購案採最低標及複數決標，由最低價廠商得標，其餘廠商可選擇是否跟進該最低標併列得標，惟本期程可跟進之廠商有家數限制，依廠商報價由低到高排列，取前80%。 二、第二期程： 本期程待第一期程決標後，再由有意願供貨予「特定縣市公部門」的廠商參與，廠商至多可選擇五個縣市供貨。第一期程之決標品項及該品項的決標金額，為本期程的採購品項及決標金額，故參與本期程之廠商無庸提出報價，選擇欲跟進併列得標之品項即可。廠商如選擇參與本期程，則不得參與第一期程。本期程可跟進之廠商無家數限制。 A廠商及B廠商分別參與本採購案第一期程、第二期程之投標，甲機關審查彼等遞交之投標文件時，發現其上所載聯絡人、傳真、電話號碼相同，投標區域與品項亦有重複，似為同一廠商備標，遂請兩家廠商說明。A廠商及B廠商均表示，兩家廠商為多年合作夥伴，B廠商因廠址遷移致人手不足，而委請A廠商作為聯繫窗口，故記載相同的聯絡資訊。甲機關認為A、B廠商之說明，無法澄清為同一廠商備標疑慮，爰依政府採購法(以下簡稱採購法)第31條第2項第8款、第50條第1項第5款及本案投標須知規定，不決標予A、B廠商，且不予發還押標金。 A、B廠商不服，提起異議及申訴。是本案應探究者為，於同一採購案參與不同期程投標的相異廠商，彼等投標文件所載之聯絡人、傳真、電話號碼相同，甲機關是否可認定屬採購法第50條第1項第5款所訂「不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者」？又，因本案係同一採購案區分兩期程投標，且投標須知規定(1)廠商僅得選擇一個期程投標；(2)第二期程的決標金額係依第一期程決標之結果；(3)未限制第二期程可跟進之廠商家數，則本案廠商無法釐清非屬同一廠商備標時，甲機關之處理是否會有不同？ 貳、重點說明 行政院公共工程委員會(以下簡稱工程會)民國91年11月27日工程企字第09100516820號令[1]曾就前述採購法第50條第1項第5款所稱「重大異常關聯」，說明「機關辦理採購有下列情形之一者，得依政府採購法第五十條第一項第五款『不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者』處理：……四、廠商地址、電話號碼、傳真機號碼、聯絡人或電子郵件網址相同者。五、其他顯係同一人或同一廠商所為之情形者。」故不同投標廠商間之投標文件倘有聯絡資訊相同，顯係同一人或同一廠商所為之情形，即構成投標文件內容有重大異常關聯，屬影響採購公正之違反法令行為。 本案A、B廠商之投標文件有聯絡人、傳真、電話號碼記載相同情形，且該等廠商未能合理說明其緣由，似已符合「重大異常關聯」要件。然採購申訴審議委員會指出本案無採購法第50條第1項第5款規定之適用，其理由為： 一、投標廠商間未有競爭情形存在時，無適用採購法第50條第1項第5款之餘。 採購法第50條第1項第5款規定「投標廠商有下列情形之一，經機關於開標前發現者，其所投之標應不予開標；於開標後發現者，應不決標予該廠商：……五、不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者。」該條款係91年2月6日增訂，依立法院交通委員會審查會通過送院會二讀之條文對照表說明欄記載「第1項增訂第5款，以防止假性競爭行為，例如不同廠商間之投標文件內容筆跡相同、押標金由同一人繳納、掛號信連號、地址相同、電話號碼相同之情形……」，復參工程會96年6月25日96工程企傳字第F961354號函(以下簡稱工程會96年函)揭示「關於政府採購法50條第1項第5款規定，係為防止假性競爭之情形。依來函所述個案採分項決標，且地址、傳真、電話相同之二家廠商各投不同項目，尚非彼此互相競爭，自無上開條款之適用」[2]，是採購申訴審議委員會認為，採購法第50條第1項第5款立法目的係為防止假性競爭之行為，倘投標廠商間無須有競爭情形存在時，即無條款之適用。 二、本案第一期程與第二期程之廠商間，以及第二期程之廠商間無須競爭，故無採購法第50條第1項第5款適用。 採購申訴審議委員會指出，本採購案採二期程招標方式辦理，投標須知規定：「第二期程之招標於第一期程採購決標後再公告」、「曾參加第一期程投標之廠商，不論是否合格或得標或併列得標，均不得參加第二期程之投標」、「第一期程決標品項即為第二期程之採購項目。第一期程採購各項之決標金額即為第二期程採購之決標金額，廠商僅得就招標機關……公告第一期程決標金額及對應之品項中選擇適合者投標(跟進)，不得報列公告之決標金額以外之價格及非屬第一期程所公告之決標品項」、「第一期程決標項目之決標價格及合格品項，俟決標後本局將另行於第二期程之招標文件公告」、「本案競標機制，……以投標廠商最低價者得標並採複數決標，得跟進最低價併列得標之廠商家數依第一期程全區廠商依報價由低至高排列取前80%為上限，第二期程單區廠商不設上限」。 是以，A廠商係參加本案第一期程投標之廠商，不論其是否合格或得標或併列最低標得標，均不得參加第二期程之投標，而參與第二期程之B廠商，係按甲機關公告之第一期程決標品項及金額跟進，且第二期程得標廠商之家數並無限制，故參與第二期程與參與第一期程之廠商彼此間，以及參與第二期程之廠商彼此間，均無須競爭，爰本案無採購法第50條第1項第5款之適用。 參、事件評析 就本案申訴審議委員會提出之理由及所為之結論，筆者以為有下述二點得再為細部討論： 一、本案第二期程雖可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，惟廠商於履約階段與相同供貨區域之其他得標廠商仍具有競爭關係，自有適用採購法第50條第1項第5款規定必要。 查，採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由，以及工程會96年函內容，認為廠商間有競爭情形始得適用該條款，此見解固屬正確，然採購申訴審議委員會認為B廠商不適用採購法第50條第1項第5款規定，係因第二期程之廠商彼此間無須競爭，實有討論空間。蓋本案爭議應為參與不同期程之廠商間，如彼等投標文件有聯絡資訊記載相同情形，甲機關得否以採購法第50條為處理。故採購申訴審議委員會就本案B廠商不適用上開法條所提理由，似未解決本案爭執之點。 次查，採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由，以及工程會96年函文，似認為僅在投標階段始禁止廠商彼此間假性競爭，而本案投標須知既然未限制第二期程之得標廠商家數，第二期程之廠商彼此間自無競爭問題。惟本案第二期程之廠商間，是否確無競爭關係，以及是否僅需於投標階段討論競爭關係，筆者均認有待商榷。 觀諸採購申訴審議委員會援引之採購法第50條第1項第5款立法理由及工程會96年函文，並未排除履約階段之適用。甚且，由政府採購法第1條規定「為建立政府採購制度，依公平、公開之採購程序，提升採購效率與功能，確保採購品質，爰制定本法」，以及採購法施行細則第33條第1項前段規定「同一投標廠商就同一採購之投標，以一標為限」可知，政府採購各程序均應維持公平、公正之秩序，故無論於投標、開標、決標乃至履約階段，自應防止廠商間有假性競爭可能，廠商不得利用人頭在同一採購案分別投標，以維護各個投標廠商及得標廠商間之平等，始為恰當。 經查，因本案第二期程可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，當同一採購項目之得標廠商愈多，各廠商於該項目獲得訂單之機會將被稀釋。則某一廠商為了使其有更多適用機關之訂單，而利用多數人頭參與第二期程投標，且均跟進成為得標廠商，自難謂未牴觸政府採購要求之公平及公正。而此競爭關係存在於履約階段，如將之排除於採購法第50條第1項第5款之適用範圍，即可能成為法規漏洞而導致廠商有投機行為，自非採購法所允許。 準此，尚不得以本案可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限，即可逕認第二期程投標廠商間無須競爭，蓋本案第二期程廠商之競爭關係存在於履約階段，為確保採購程序公平、公正秩序，本案第二期程仍應適用採購法第50條第1項第5款規定。 二、參與本案第一期程及第二期程投標廠商間有競爭關係，適用採購法第50條第1項第5款規定。 本案雖區分二種投標型式，然均屬同一採購案；無論是第一期程之「全國各公部門」或第二期程之「特定縣市公部門」，皆允許有二家以上之得標廠商；參與第一期程「全國各公部門」之得標廠商可供貨至全國各縣市，自會與第二期程「特定縣市公部門」之供貨區域重疊，是若第一期程之廠商與第二期程之廠商於本案之投標品項重複時，於彼此相同供貨區域即屬相互競爭關係。 再者，本案針對第一期程「全國各公部門」設有跟進廠商家數上限，復規定參與第一期程投標之廠商不得參與第二期程，是參與第一期程之廠商如為避免無法跟進，或為增加取得適用機關訂單之機會，自有可能與第二期程廠商透過共謀投標文件而營造假性競爭之可能，確保其能進入本採購案。 準此，本案第一期程之A廠商與第二期程之B廠商因供貨區域及投標品項有重複情形，故A、B廠商於履約階段具有競爭關係，倘彼等無正當理由釐清投標文件何以所載聯絡人、傳真、電話號碼相同，投標區域均相同，甲機關自得依採購法第50條第1項第5款規定處理。末查，前述採購法施行細則第33條第1項前段規定同一投標廠商就同一採購以投一標為限，依此法理，自須禁止參與第一期程廠商以人頭方式再參與第二期程投標，以迂迴手法規避上揭規定而於同一採購案投標二次，併此敘明。 [1] 〈行政院公共工程委員會令 工程企字第○九一○○五一六八二○號〉，政府採購法規解釋函令及相關函文，http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=1673（最後瀏覽日：2019/04/11）。 [2] 〈行政院公共工程委員會令 96工程企傳字第F961354號〉，政府採購法規解釋函令及相關函文，http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=2516（最後瀏覽日：2019/04/11）。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 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]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。
歐盟針對RFID的重要議題召開辯論RFID 的利用帶來新一波的物流及管理變革，但是侵犯人權及隱私等相關問題也引發了尖銳的討論，英美等國隱私保護團體及國會議員紛紛呼籲英制訂相關的使用規範。 歐盟在 2006 年 3 月 10 日也舉辦了一場公開意見徵詢，主要徵詢意見的議題有跨國 RFID 系統互通、相容，以及在應用上可能因洩漏位址、身份及歷程而導致的隱私及安全問題。資訊社會及媒體委員會主席 Vivien Reding 表示，隨著晶片技術進步，晶片會變得越來越聰明， RFID 全面應用後可能引發的問題可能在未來會越來越嚴重。透過多網路的連結，必然會促進經濟的繁榮及生活品質的提升，但是隱私保護的問題若不解決，將可能會影響這項科技的應用。因此，對於 RFID 未來的應用應該達成一種社會共識（ society-wide consensus ）並預先建立可信賴的保護機制。 為此，執委會將公開徵求諮詢，預計在下半年會公布意見資料，後續並可能在進行 2002 年電子通訊及隱私保護指令的修正工作及檢討 RFID 頻率的指配。
「巨量資料應用」當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後，智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中，巨量資料(Big Data)是重要的一環，以製造業為例，傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用，鮮少做為改善整體操作流程的基礎，但在生產力4.0推進之後，則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理，並經過分析取得改善行動方式，使生產最佳化，再結合訂單需求預期分析，依市場變化調整製造產量，達成本控制效果。 在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」，亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發，使製造業、商業服務業、農業產品服務等，提升其附加價值。除此之外，經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資，落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而，巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用，因此，未來應著重於如何將資料去辨識化，顧及隱私與個人資料之保護。目前，針對此部分，法務部將研擬個人資料保護法修正案，制訂巨量資料配套法規。