歐盟網路接取與互連之規範現況與發展
美國眾議員Anna Eschoo提出了新的「下世代無線揭露法案（Next Generation Wireless Disclosure Act）」，要求行動網路營運商必須在提供4G服務時，向既有及潛在客戶揭露最低保障資料傳輸速度，以及網路運作的平均表現統計資訊。 根據該眾議員提出之法案內容，該法案旨在確保消費者在有關4G網路服務傳輸速度以及營運商所承諾之最低保障傳輸速度等事項上，擁有有完整和準確的資訊。該法案還可以幫助消費者了解業者網路運作的可靠性、服務覆蓋區域和價格資訊。 Eshoo眾議員表示：「當消費者申請了一個4G傳輸服務方案時，消費者有權知道他們所支付的金錢與所得到的實質服務內容。當無線服務產業投資數十億美元，用以改善服務覆蓋範圍、增進網路可靠性以及提供更高的傳輸速度，而同時消費者對於4G服務的需求也如期望的出現大幅成長。在這樣的情況下，消費者需要知道他們由營運商實際得到的服務速度。」 該法案期望建立準則，使消費者正確理解4G服務資訊（例如該速度是指平均速度或尖峰速度、在什麼情況下速度可能下降等），確保消費者在申請服務之潛能獲得足夠的資訊。 舉例而言，該法案要求營運商說明服務之內容包含： - 保證最低資料傳輸速度； - 網路的可靠性； - 提供服務以及訊號之覆蓋範圍； - 定價； - 業者用於提供4G服務之技術（WiMax or LTE）
法學新論：從產業全球化佈局觀點論我國研發成果管理之法制政策 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。
初探物聯網的資通安全與法制政策趨勢初探物聯網的資通安全與法制政策趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年03月25日 壹、事件摘要 在5G網路技術下，物聯網（Internet of Things, IoT）的智慧應用正逐步滲入各場域，如智慧家庭、車聯網、智慧工廠及智慧醫療等。惟傳統的資安防護已不足以因應萬物聯網的技術發展，需要擴大供應鏈安全，以避免成為駭客的突破口[1]。自2019年5月「布拉格提案[2]」（Prague Proposal）提出後，美國、歐盟皆有相關法制政策，試圖建立各類資通訊設備、系統與服務之安全要求，以強化物聯網及相關供應鏈之資安防護。是以，本文觀測近年來美國及歐盟主要的物聯網安全法制政策，以供我國借鏡。 貳、重點說明 一、美國物聯網安全法制政策 （一）核心網路與機敏性設備之高度管制 1.潔淨網路計畫 基於資訊安全及民眾隱私之考量，美國政府於2020年4月提出「5G潔淨路徑倡議[3]」（5G Clean Path initiative），並區分成五大構面，包括：潔淨電信（Clean Carrier）、潔淨商店（Clean Store）、潔淨APPs（Clean Apps）、潔淨雲（Clean Cloud）及潔淨電纜（Clean Cable）；上述構面涵蓋之業者只可與受信賴的供應鏈合作，其可信賴的標準包括：設備供應商設籍國的政治與治理、設備供應商之商業行為、（高）風險供應商網路安全風險緩和標準，以及提升供應商信賴度之政府作為[4]。 2.政府部門之物聯網安全 美國於2020年12月通過《物聯網網路安全法[5]》（IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020），旨在提升聯邦政府購買和使用物聯網設備的安全性要求，進而鼓勵供應商從設計上導入安全防範意識。本法施行後，美國聯邦政府機關僅能採購和使用符合最低安全標準的設備，將間接影響欲承接政府物聯網訂單之民間業者及產業標準[6]。 另外，美國國防部亦推行「網路安全成熟度模型認證[7]」（Cybersecurity Maturity Model Certification, CMMC），用以確保國防工程之承包商具備適當的資訊安全水平，確保政府敏感文件（未達機密性標準）受到妥適保護。透過強制性認證，以查核民間承包商是否擁有適當的網路安全控制措施，消除供應鏈中的網路漏洞，保護承包商所持有的敏感資訊。 （二）物聯網安全標準與驗證 有鑑於產業界亟需物聯網產品之安全標準供參考，美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）提出「物聯網網路安全計畫」，並提出各項標準指南，如IR 8228：管理物聯網資安及隱私風險、IR 8259（草案）：確保物聯網裝置之核心資安基準等。 此外，美國參議院民主黨議員Ed Markey亦曾提出「網路盾」草案[8]（Cyber Shield Act of 2019），欲建立美國物聯網設備驗證標章（又稱網路盾標章），作為物聯網產品之自願性驗證標章，表彰該產品符合特定產業之資訊安全與資料保護標準。 二、歐盟物聯網安全法制政策 （一）核心網路安全建議與風險評估 歐盟執委會於2019年3月26日提出「5G網路資通安全建議[9] 」，認為各會員國應評鑑5G網路資通安全之潛在風險，並採取必要安全措施。又在嗣後提出之「5G網路安全整合風險評估報告[10]」中提及，5G網路的技術漏洞可能來自軟體、硬體或安全流程中的潛在缺陷所導致。雖然現行3G、4G的基礎架構仍有許多漏洞，並非5G網路所特有，但隨著技術的複雜性提升、以及經濟及社會對於網路之依賴日益加深，必須特別關注。同時，對供應商的依賴，可能會擴大攻擊表面，也讓個別供應商風險評估變得特別重要，包含供應商與第三國政府關係密切、供應商之產品製造可能會受到第三國政府施壓。 是故，各會員國應加強對電信營運商及其供應鏈的安全要求，包括評估供應商的背景、管控高風險供應商的裝置、減少對單一供應商之依賴性（多元化分散風險）等。其次，機敏性基礎設施禁止高風險供應商的參與。 （二）資通安全驗證制度 歐盟2019年6月27日生效之《網路安全法[11]》（Cybersecurity Act），責成歐盟網路與資訊安全局（European Union Agency for Cybersecurity, ENISA）協助建立資通訊產品、服務或流程之資通安全驗證制度，確保資通訊產品、服務或流程，符合對應的安全要求事項，包含：具備一定的安全功能，且經評估能減少資通安全事件及網路攻擊風險。原則上，取得資安驗證之產品、服務及流程可通用於歐盟各會員國，將有助於供應商跨境營運，同時能協助消費者識別產品或服務的安全性。目前此驗證制度為自願性，即供應商可以自行決定是否對將其產品送交驗證。 參、事件評析 我國在「資安即國安」之大架構下，行政院資通安全處於2020年底提出之國家資通安全發展方案（110年至113年）草案[12]，除了持續強化國家資安防禦外，對於物聯網應用安全亦多有關注，其間，策略四針對物聯網應用之安全，將輔導企業強化數位轉型之資安防護能量，並強化供應鏈安全管理，包括委外供應鏈風險管理及資通訊晶片產品安全性。 若進一步參考美國與歐盟的作法，我國後續法制政策，或可區分兩大性質主體，採取不同管制密度，一主體為受資安法規管等高度資安需求對象，包括公務機關及八大領域關鍵基礎設施之業者與其供應鏈，其必須遵守既有資安法課予之高規格的安全標準，未來宜完善資通設備使用規範，包括：明確設備禁用之法規（黑名單）、高風險設備緩解與准用機制（白名單）。 另一主體則為非資安法管制對象，亦即一般性產品及服務，目前可採軟性方式督促業者及消費者對於資通設備安全的重視，是以法制政策推行重點包括：發展一般性產品及服務的自我驗證、推動建構跨業安全標準與稽核制度，以及鼓勵聯網設備進行資安驗證與宣告。 [1]經濟部工業局，〈物聯網資安三部曲：資安團隊+設備安全+供應鏈安全〉，2020/08/31，https://www.acw.org.tw/News/Detail.aspx?id=1149 （最後瀏覽日：2020/12/06）。 [2]2019年5月3日全球32個國家的政府官員包括歐盟、北大西洋公約組織 （North Atlantic Treaty Organization, NATO）的代表，出席由捷克主辦的布拉格5G 安全會議 （Prague 5G Security Conference），商討對5G通訊供應安全問題。本會議結論，即「布拉格提案」，建構出網路安全框架，強調5G資安並非僅是技術議題，而包含技術性與非技術性之風險，國家應確保整體性資安並落實資安風險評估等，而其中最關鍵者，為確保5G基礎建設的供應鏈安全。是以，具體施行應從政策、技術、經濟、安全性、隱私及韌性（Security, Privacy, and Resilience）之四大構面著手。Available at GOVERNMENT OF THE CZECH REPUBLIC, The Prague Proposals, https://www.vlada.cz/en/media-centrum/aktualne/prague-5g-security-conference-announced-series-of-recommendations-the-prague-proposals-173422/ (last visited Jan. 22, 2021). [3]The Clean Network, U.S Department of State, https://2017-2021.state.gov/the-clean-network/index.html (last visited on Apr. 09, 2021)；The Tide Is Turning Toward Trusted 5G Vendors, U.S Department of State, Jun. 24, 2020, https://2017-2021.state.gov/the-tide-is-turning-toward-trusted-5g-vendors/index.html (last visited Apr. 09, 2021). [4]CSIS Working Group on Trust and Security in 5G Networks, Criteria for Security and Trust in Telecommunications Networks and Services (2020), https://csis-website-prod.s3.amazonaws.com/s3fs-public/publication/200511_Lewis_5G_v3.pdf (last visited Nov. 09, 2020). [5]H.R. 1668: IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020, https://www.govtrack.us/congress/bills/116/hr1668 (last visited Mar. 14, 2021). [6]孫敏超，〈美國於2020年12月4日正式施行聯邦《物聯網網路安全法》〉，2020/12，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8583 （最後瀏覽日：2021/02/19）。 [7]U.S. DEPARTMENT OF DEFENSE, Cybersecurity Maturity Model Certification, https://www.acq.osd.mil/cmmc/draft.html (last visited Nov. 09, 2020). [8]H.R.4792 - Cyber Shield Act of 2019, CONGRESS.GOV, https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/4792/text (last visited Feb. 19, 2021). [9]COMMISSION RECOMMENDATION Cybersecurity of 5G networks, Mar. 26, 2019, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32019H0534&from=GA (last visited Feb. 18, 2021). [10]European Commission, Member States publish a report on EU coordinated risk assessment of 5G networks security, Oct. 09, 2019, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_19_6049 (last visited Feb. 18, 2021). [11]Regulation (EU) 2019/881 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on ENISA and on Information and Communications Technology Cybersecurity Certification and Repealing Regulation (EU) No 526/2013 (Cybersecurity Act), Council Regulation 2019/881, 2019 O.J. (L151) 15. [12]行政院資通安全處，〈國家資通安全發展方案（110年至113年）草案〉，2020/12，https://download.nccst.nat.gov.tw/attachfilehandout/%E8%AD%B0%E9%A1%8C%E4%BA%8C%EF%BC%9A%E7%AC%AC%E5%85%AD%E6%9C%9F%E5%9C%8B%E5%AE%B6%E8%B3%87%E9%80%9A%E5%AE%89%E5%85%A8%E7%99%BC%E5%B1%95%E6%96%B9%E6%A1%88(%E8%8D%89%E6%A1%88)V3.0_1091128.pdf （最後瀏覽日：2021/04/09）。