美國傳播通訊委員會將推動新的「網路開放」（Open internet）指導原則
美國聯邦通訊委員會（FCC）主席Genachowski於2009年9月21日表示，FCC將提出新的網路開放指導原則，要求包括無線網路服務提供商在內的業者，維持網路中立，不得因傳送或下載資訊種類之差異而進行流量差別管理。此提案若經同意，預計將能有效避免如AT＆T、Verizon與Comcast等大公司故意阻斷或是降低特定消耗大量頻寬網頁流量，或對不同用戶收取差異價格的情況。
現行的網路開放原則係於2005年提出，僅要求網路營運商不得阻斷（stop）使用者接取合法的網路內容、應用與服務，或抵制（prevent）不讓使用者以無害的設備，如智慧手機，連線接取相關服務。 FCC預計在現行的指導原則上加入兩條新的原則，以更確保網路的開放與中立性。此兩條新的原則包含對寬頻網路服務提供業者不得歧視的網路內容與應用規範之種類，以及對網路服務提供業者透明化其網路管理作法之要求等。
FCC主席表示，雖然這樣的提案肯定會遭受到電信業者的反對，但FCC仍應積極維護網路公開與自由。
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。
加州通過氣候變遷計畫加州環保署下的加州空氣資源委員會（California Air Resource Board），在2008年12月通過了加州氣候變遷計畫（Climate Change Scoping Plan），目標是在2020年將州內的溫室氣體減量至1990年的水準，本計畫是依加州州長Schwarzenegger在2006年9月，所簽署的2006全球暖化解決法（the Global Warming Solutions Act of 2006）之要求而提出。加州是美國第一個如此正式訂立一個全面性的、法定的、且包含了每一個經濟層面的關於溫室氣體減量計畫的州。 氣候變遷計畫的原則是，找出最佳策略去減少約百分之三十的溫室氣體排放，同時在乾淨和永續的原則下發展加州經濟。計畫中的一個重點方案是碳總量管制與交易（Cap-and Trade），加州將和「西部氣候行動」聯盟（Western Climate Initiative）合作，此組織包括美國七個州及加拿大四個省份，共同承諾去管制它們的碳排放，並建立一個地方性碳交易市場。計畫中其它重要的方案還包括了，執行加州清淨汽車標準、增加州內乾淨和永續能源的使用、執行低碳燃油標準等。 加州空氣資源委員會主席Mary Nichols指出，本計畫是加州達成更安全與永續經濟的指南，它將會引導資本投資在增加能源效率和發展再生能源，使加州對石油的依賴降低，並給予加州居民數以千萬的工作機會。且身為第一個採取如此綠色行動的州，加州在吸引全球相關投資及發展綠色科技上將維持自己立於一個領導地位，取得並擴大全球綠色市場的需求。加州空氣資源委員會將開始擬定執行所有方案的細節，依法所有的方案必須於2012年前全部生效執行。
區塊鏈技術運用於智財保護區塊鏈技術具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵，可加密記錄該系統上所有使用者之行為資訊，並使該資訊不易篡改。其最初被運用在虛擬貨幣比特幣（Bitcoin）的建構，發展至今應用已拓展至諸多領域，包括對智慧財產權的保護。美國的blockai網站即是將區塊鏈技術運用於智財保護的實例之一，美國過去由國會圖書館負責著作權之管理之作法，在程序上曠日費時且效率不彰，故blockai於2015年創立於美國舊金山，旨在提供著作人更簡單有效的選擇。其作法係由著作人於blockai註冊帳號後進行作品之註冊並取得一相應之著作權證書，並由blockai以區塊鏈技術建立公眾資料庫，透過區塊鏈不可篡改、透明開放等技術特徵來證明作品確由著作人創作，利於後續舉證維權。現階段blockai開立之證書雖未被授與法律上地位，但依區塊鏈的技術特徵，可望成為法庭攻防上著作人有力之科學證據。 揆諸我國相關法律，我國非採著作登記制，著作人為維護自身權利需先證明系爭著作為自己所創作，惟訴訟實務上著作人多半舉證不易。若參考美國作法導入區塊鏈技術落實著作權保障，或可作為科技整合法律之新標竿。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架，並將其框架申請美國專利，其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發，惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks，簡稱框架)為其營業秘密之主張，理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時，是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中，法院認為，原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施，且基於接受OpenAI的使用條款，也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊，而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴，其收到法院傳票後使用Claude AI，將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI，使用AI產出法律分析報告)，則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護，因為在AI平台記錄的對話內容，在沒有與平台合約約定保密義務時，這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍，法院認為Claude AI並非律師，兩位非律師之人的法律討論並不享有特權，且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人：實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外，被告與Claude AI之間的通訊並非機密，因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料，利用這些資料訓練 Claude，並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」，故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代，AI工具可提高生產力及工作效率，而對企業而言，開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二： 作法其一是：建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中，並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束，此種做法可提供強而有力的保護，但也需要公司投入大量財務資源，惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二：企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式，例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款，此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時，通常只有簽訂相關保密條款並不足夠，法院通常會審查是否有其他保護措施，例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外，企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊，而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此，企業應建立明確政策，限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台，並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解，在未有適當合約與相關保密措施的情況下，於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊，法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此，對於AI工具的使用，企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台，制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊，提供員工相關訓練，並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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/）