歐盟執委會提出醫藥品管理整體配套方案,保障歐盟境內大眾用藥安全

  為確保歐洲民眾於健康醫療方面之利益,歐洲製藥工業協會聯合會(European Federal Pharnaceutical Industrial Association;簡稱EFPIA)於2009年2月17日,向歐洲議會(European Parliament)提出建議,並敦促其應儘速通過歐盟執委會(European Commission)於去年年底所提出一項關於醫藥品安全、創新與易近用性之議案。而一位業界代表Günter Verheugen於當(17)日會面後指出:「此次會面,主要是希望能就新近執委會所提交之醫藥品管理整體配套方案(Pharmaceutical Package),進行初步意見之交換與討論」。

 

  由於保障歐盟境內民眾之健康安全,實乃歐盟決策者(Decision-makers)所應掮負之重要責任,故EFPIA總幹事Brian Ager於此次會面交流之前,亦曾高聲向歐洲議會與各會員國家呼籲,應優先將病患安全(Patient Safety)議題納入考量,並採取果斷之行動;同時,其也指明,歐洲醫藥各界為尋求各種可能落實之方法,先前早已經歷過各個階段,並遲延了決策做成之時機;故,此次會面,除要為執委會提案之審查,奠定啟動之基外,亦盼能再次集聚並挹注歐洲醫藥各界之能量,於保護歐洲人民健康安全相關之行動當中。

 

  關於歐盟執委會於去(2008)年底所提出之議案,由於其中有多項內容對歐洲醫藥各界之影響實廣且深;因此,該項提案目前業已廣泛地受到EFPIA與業者之重視。此外,就此項醫藥品管理整體配套方案中擬採行之具體立法規範措施,實包含如後3個面向:首先,是欲透過規範擬提昇藥物警戒(Pharmacovigilance)方法之現代化;其次,強化管制規範以減少假藥滲入歐洲整體醫藥品供應鏈之機會;最後,則是要要提供高品質之健康與醫藥品相關資訊給有需要之病患或大眾近用(Access)等。

 

  由此可知,未來歐盟整體醫藥品管理立法方向,將分由3個不同之角度出發;並同時朝「改善歐洲大眾用藥安全」之目標前進;不過,在進一步進行條文化之前,前述由執委會所提出之醫藥品管理整體配套方案,將會先交由歐洲議會與歐盟理事會官員共同進行初步之討論。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關附件
※ 歐盟執委會提出醫藥品管理整體配套方案,保障歐盟境內大眾用藥安全, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3001&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/27)
引註此篇文章
你可能還會想看
新加坡修正通過電子交易法

  新加坡於2010年5月19日修正通過電子交易法,並於7月1日正式施行。此次新修正之「電子交易法」,是依據新加坡資通訊發展局(Infocomm Development Authority,IDA)及司法部於2004到2005年間推行之公眾意見諮詢,進行法條之全面翻修。作為電子交易法制之先驅國家,新加坡於此次修法中納入聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」(United Nations Convention on the Use of Electronic Communications in International Contracts)之相關規定,此一公約旨在促進全球之電子通訊及交易以相同之法律模式加以運作。     該法之修正係為因應新加坡電子商務之日趨成長以及國民對電子化政府之需求,以建立新加坡成為全球可信賴之資通訊中心。此次修正重點如下: 一、參照聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」之規定,調整電子簽章之要件以及對於收發電子文件時間與地點之認定。納入以自動處理訊息系統做為契約訂立之方式,以電子文件作為正本以取代實體書面之正本文件,並就電子交易中要約之引誘以及電子通訊中發生錯誤時之解決方式加以規定,使新加坡之法律制度能與國際電子商務法律制度接軌。 二、促進民眾及企業與政府機關進行互動時,更有效率地使用電子文件相關服務,以加強電子化政府服務之應用。如提供綜合性電子表格,讓使用者僅需填寫一次相關資訊,即能利用不同種類的電子化政府服務。 三、對憑證管理中心之規範採用技術中立的認證架構,未來憑證管理中心不一定要使用公開金鑰基礎建設(Public Key Infrastructure,PKI)之相關技術作為提供驗證服務之方式,相對地,在其他技術逐漸開發之狀況下,也可採用其他技術提供驗證服務,如生物鑑識技術。當然,主管機關仍會以相同標準對採用不同驗證技術之憑證管理中心進行監督,以確保憑證服務之安全性及有效性。 。

日本內閣閣議決定2021年最新3年期網路安全戰略

  日本內閣於2021年9月28日閣議決定最新3年期《網路安全戰略》(サイバーセキュリティ戦略)。本戰略係根據網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法),針對日本應實施之網路安全措施進行中長期規劃。日本將從「以數位改革為基礎,推動數位轉型與網路安全」、「在網路空間朝向公共空間化與相互連繫發展下,縱觀全體以確保安全安心」、「加強風險管理措施」三大方向,推動網路安全措施。本戰略重點措施包括: 提升經濟社會活力,並推動數位轉型與網路安全:為達成數位改革,日本經濟社會須完成數位轉型改革。而在推動經濟社會數位化過程中,應將網路安全納入政策推動之考量。 實現國民得安全安心生活之數位社會:所有組織應確保完成任務,並加強風險管理措施。而數位廳將揭示並推動網路安全基本方針,以使政府提供網路安全環境保護國民與社會。 促進國際社會和平安定,並保障日本安全:為確保全球規模「自由、公正且安全之網路空間」,日本須制定展現該理念之國際規範,並加強國際合作。 推動橫向措施:在橫向措施方面,將進行中長期規劃,推動實踐性研究開發,並促進網路安全人才培育。此外,政府亦須與民間共同合作進行推廣宣傳,以強化國民對網路安全意識。

標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制-以高通案為例

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

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 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority,下稱IMDA)於2026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,下稱示範框架)第1.5版,以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向,同時提供真實部署案例,將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧,代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動,並與其他代理及外部系統互動,代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境,例如更新客戶資料庫或執行付款,風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過,以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心,仍落在AI應用與輸出風險,對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展,更新其代理AI治理框架,新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式,為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件,但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力,故思考代理能做什麼時,應區分兩個概念:一為行動空間(action-space),指代理可採取之行動範圍,取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限;二為自主性(autonomy),指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度,取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素,不同的權限與自主程度,將會使性質同為代理AI,歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新,真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動,速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止,而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞,致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此,當系統由多個代理構成,敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能,會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向,提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環,透過監測發現異常時,即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險:組織可於規劃階段設計適當邊界,以限縮代理之影響範圍,例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施,確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責:「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,以因應自動化偏誤,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取措施確保人為當責,並應迅速掌握新發展,隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程:組織應於代理生命週期全程實施技術措施,且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見,爰建議逐步推出代理,並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責:應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形,以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練,使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識,同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率,嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍(讀取相對於寫入)及可回復性;發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度,並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境,推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上,示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護,亦即與其提示代理AI不得存取特定工具,不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外,框架另強調在設計之初就要納入控制措施,在執行過程中監測並介入,例如如限制防止工具使用過度,或以輸入驗證的方式,在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法,示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定(Model Context Protocol,MCP)過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時,該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段,如:於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證;於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制;於連結時,將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式,該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線,尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次,設計核准之形式,使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險,並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是,須將監督的有效性本身納入稽核,包括追蹤人為否定率偏低,或審查回應時間有過短情況時,即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞,並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員,同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險,示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理,但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍,難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限;於過渡期間,建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作,故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性,非僅測最終輸出;且應個別測試與合併測試,以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後,框架主張逐步推行,可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面,應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡,並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布,此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋,擴充多代理系統之系統性風險,補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」,而代理式治理之對象,則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統,風險延伸至「行動」及其真實後果。因此,其建議應由單一之模型輸出品質,轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理;由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則,適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時,依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範,推動與國際介接之人工智慧風險分類框架,並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範,並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上,跨入多任務自主執行的功能層次,風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下,單純以生成式AI為標的治理規範或指引,顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果,已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架,雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有,亦是來自於生成式AI的既有影響,但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難,「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」,並應迅速掌握新發展,運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是,該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示,即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險,或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA),《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第一‧五版,二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新,https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf(最後瀏覽日:二〇二六年七月六日)。 [2]《人工智慧基本法》,民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過,全文二十條,二〇二六年一月公布施行,中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1,頁8、15(分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」)。 [4] 同前註,頁11。 [5] 詳前註1,頁3~4。 [6] 同前註,頁15至18。 [7] 同前註,頁33至34。 [8] 同前註,頁30。 [9] 同前註,頁29至32。 [10] 同前註,頁23至24。 [11] 同前註,頁42至45。

TOP