今年三月底,Google與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)就Buzz案達成和解。2010年時FTC控告Google Buzz未確實保護消費者的個人資料,侵犯了消費者的隱私權,違反「聯邦貿易委員會法」(FTC Act)以及美國與歐盟所訂定之「安全港架構協議」(U.S.-EU Safe Harbor Framework)。FTC表示,Google搭配在其Gmail中的網路社交服務Buzz,讓Gmail使用者誤以為其可以自主決定是否加入該社群,但事實上縱使Gmail使用者選擇不加入,也無法完全移除此項服務。甚者,選擇加入Buzz的消費者,亦無法找到明確的方式,控制其分享的個人資料。FTC控告Google未取得消費者的同意,將Gmail的資料(通訊錄名單)供社交網路使用,構成目的範圍外的使用。
依據Google與FTC和解內容,Google必須執行一套更為嚴謹的隱私權制度,不得再有誤導消費者其個人資料開放程度的行為,並且在爾後二十年都需接受獨立機構的隱私審查。初步和解內容開放30天(至2011年5月2日 )供社會大眾提供意見,之後FTC將提出最終和解內容。迄今為止,消費者團體提出的意見,包括要求FTC限制Google持有個人資料的時間,將隱私權保護制度適用到其所有的產品,對其儲存於雲端系統的個人資料進行加密動作,以及在進行個人資料蒐集前,應彈跳出視窗取得消費者同意等
值得注意的是,FTC在和解案中關於隱私權政策的客體所使用的語彙為「涵蓋資料」(covered information )而非「個人資料」(personal information),「涵蓋資料」所包含的範圍除了傳統的「個人資料」,尚包含IP位址、個人實體位址,以及通訊名單等等。
本案是FTC首度依職權要求業者採取更為嚴謹的隱私權保護制度以保障消費者權益,亦是FTC初次依「安全港架構協議」所採取的行動。本案對於線上服務的隱私權保護無疑是一大進展,但亦有論者擔心嚴苛的隱私權保護制度,反將造成小公司或新業者市場參進的障礙,愈發壯大Google的市場地位。
除此之外,Google的Buzz服務亦被消費者以集團訴訟提起告訴,最終和解金為850萬美元。
隨著Google成為搜尋引擎界的龍頭,其近年的一舉一動皆備受美國以及歐洲管理當局嚴密注意,今年二月份時,Google即時街景服務亦因不當蒐集個人資料而被法國裁罰14萬美元。
機器人產品監管法制研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年03月25日 台灣為全球ICT產品主要生產國之一,在產業鏈占有一席之地,有關機器人本體製造、國外產品、零組件、系統應用代工或代理商已超過百家,由機器人產品帶動之經濟效益預計將影響製造業整體產值,從而在安全標準、使用規範及責任歸屬上,有必要釐清現行法律規範,並同時審酌如何與國際規範接軌,而有需要進一步規範之處。 機器人依據其使用目的之不同,就現有之機器人產品分類而言,大致可分為「工業型機器人」(Industrial Robots)及「服務型機器人」(Service Robots)兩種。兩者之區分方式通常以國際機器人聯合會(International Federation of Robotics, IFR)之定義為主。「工業型機器人」在各種危險、需大量勞力或精密的工廠,皆可使用產業機器人取代人類,目前主要應用於汽車、面板、晶圓等各種製造業廠房;「服務型機器人」範圍較廣,具有移動性、無限制、多樣性等特性,有別於工業機器人侷限於工廠內使用,服務型機器人種類多樣,應用範圍廣泛,且需具備對環境的感測、辨識能力,以自行決定行動的智慧化功能。而另一面也逐漸受到國際間討論的,是智慧機器人(機器人具有接近強人工智慧的機能[1])相關之倫理、責任歸屬及損害賠償配套措施,而這部分所觀察之法律議題與上述既有之機器人產品之法規發展方向略有不同,因此本研析也將討論相關規範及國際關注焦點[2]。 壹、事件摘要 我國在機器人產品監管法規上仍依循傳統產品標準檢驗之路徑,且相關規範以工業機器人為主,為避免我國廠商因其他國家之產品監管法規之差異而阻礙其貿易流通,機器人產品監管架構實有必要與國際同步,並確保監管程序及標準能與技術發展保持一致。標準與規則的建立是促成機器人領域發展的重要因素,其中歐盟對於機器人標準化之發展在全球扮演關鍵之角色,而歐洲為我國貿易之重要市場,且其產品之CE認證屬於強制性產品檢驗,而於中國、美國採自願性認證(未經認證仍可銷售)有所不同。 故本研究首就商品檢驗、資料保護、勞工安全及產品責任等層面,對我國機器人產品之相關法令進行盤點,並選定歐盟機器人領域相關指令進行研析,對我國相關各界而言,或宜以該等規範或標準為標竿或參考,帶動台灣機器人產業向世界發展。 一、我國法規現況 目前針對機器人產品之法令散見於各法規之中,除了工業用機器人針對職業安全、危害預防有特定規範之外,並無(其他)機器人特別規範,相關規範盤點如下表,並就各類別說明如下: 表 1 :我國機器人相關規範 分類 細類別 規範 內容 商品檢驗、 產品安全 商品檢驗、 電磁相容性 《商品檢驗法》、《商品型式認可管理辦法》 商品安全管理制度。 頻譜 《電信法》、《電波監理業務管理辦法》 無線電頻率指配及設備規範。 國家標準 CNS 14490-1 B8013-1 CNS 14490-2 B8013-2 工業機器人安全性國家標準。 國際標準 工業機器人 ISO 10218-1 ISO 10218-2 ISO 9283 ISO 10218-1--規範工業機器人製造商適用的安全要求。ISO 10218-2--規範工業機器人系統整合適用的安全要求。 ISO 9283--提供工業用機器人操作之性能與測試標準與方法。 個人護理機器人 ISO 13482 個人護理機器人之調和安全標準,其安全性和可靠性的評估依據。 資料保護 個人資料 《個人資料保護法》 規範針對個人資料進行蒐集、處理、利用的單位,都應該取得當事人同意或依法進行。 勞工安全 職業安全 (工業機器人) 《職業安全衛生管理辦法》、「事業單位實施協作機器人安全評估報告參考手冊」 雇主對工業用機器人應於每日作業前依規定實施檢點。 使用協同作業機器人時實施安全評估,並製作安全評估報告,確保勞工作業安全。 危害預防 (工業機器人) 《工業用機器人危害預防標準》、「機器人危害預防手冊」 預防工業用機器人造成之危害。 產品責任 責任歸屬 《民法》、《消費者保護法》 機器人造成相關損害,所應負之契約及侵權責任。 鼓勵促進 投資抵減 《產業創新條例》、《公司或有限合夥事業投資智慧機械或第五代行動通訊系統抵減辦法》 企業投資於自行使用全新智慧機械,或導入5G行動通訊系統相關設備或技術一定額度,得抵減營利事業所得稅。 資料來源:本研究整理 二、歐盟機器人法制規範與發展 歐盟為了避免各成員國間產品監管法規之差異阻礙貿易流通,故歐盟採行後市場監督工作為核心之產品安全規範體系,並透過調和指令來調和產品安全法規,建立歐盟境內一致性之產品安全規範體系,以下整理出歐盟與機器人相關之規範、內容。 表 2 :歐盟機器人相關規範 分類 細類別 規範 內容 商品檢驗、 產品安全 商品檢驗通用規範 《新法律架構規範》(Regulation EC No.765/2008 )、《新法律架構決議》(Decision No. 768/2008/EC) 包括商品檢驗之一般性規定、認證、歐盟市場監督與進入市場之管制、CE 標識、符合歐盟財政安排之活動等相關規範。 機械 《機械指令》(Directive 2006/42/EC[3]) 推動機械產品之自由移動,並保證歐盟勞工及人員享有高度保護。原則上,該項指令僅適用於第一次進入歐盟市場之機械產品。 電磁波 《電磁相容性指令》(Directive 2014/30/EU[4]) 為保證所有電機電子產品可正常運行,不被其他產品釋放出的電磁干擾,亦不會釋放可能干擾其他產品正常運行之電磁。 無線電 《無線電設備指令》(Directive 2014/53/EU) 確保無線電設備符合歐盟安全及衛生要求,包括市場監管機制,特別要求製造商、進口商及配銷商應有之追溯責任。 資料保護 個人資料保護 《一般個人資料保護規則》(GDPR[5]) 內容主要涵蓋資料當事人的權利、資料控制者與處理者的義務、個資跨境傳輸、政府的監理體制、救濟措施等。 勞工安全 職業安全 《工人工作過程中的健康和安全水平指令》(89/391/EEC) 鑑於工作事故和職業病的發生率高,雇主須採取或改進預防措施,以保障工人的安全和健康並確保更高的保護水準;及告知工人安全和健康的風險並降低或消除這些風險所需的措施。 產品責任 責任歸屬 《一般產品安全指令》(Directive 2001/95/EC)[6]、 《產品責任指令》(Council Directive 85/374/EEC[7]) 規定產品一般性要求、製造及銷售業者的責任。 資料來源:本研究整理 貳、重點說明 觀察我國及歐盟現行有關機器人之規範大致可分四類,商品檢驗、資料保護、勞工安全及產品責任。 在商品檢驗之規範方面,主要係為促使商品符合安全、衛生、環保及其他技術法規或標準,為保護消費者權益,國家辦理各類商品之檢驗以維護產品安全;而資料保護則是在以大量資料之分析為基礎的人工智慧發展浪潮下,個人資料保護議題面臨挑戰,國家試圖在創新發展及隱私保護上進行衡平規範;勞工安全方面則是由於機器人可能因使用不當造成勞工工作災害,實需要讓勞工使用符合機械安全標準的工業用機器人,以預防發生產業之切、割、捲、夾、被撞等類型職業災害(近年也有針對服務型機器人之工安標準討論,但尚未有具體規範);最後在產品責任部分,目前多依循既有契約、侵權等民事規範處理,但當機器人自主決定所致損害時,因機器人決策形成過程所涉及之軟硬體、資料、資料連網服務等相當龐雜,難以(快速)釐清與歸責,有待進一步規範並填補損害。依據規範類別,對比我國與歐盟之主要差別如下表: 表 3 :歐盟與我國機器人規範之主要差別 歐盟 我國 商品檢驗 主要以「產品功能」對應其檢驗流程。 設有「自我宣告」之簡易流程,並開放認可之實驗室檢驗。 主要以「品項」對應其檢驗流程,須先進行「品目查詢」。 主管機關介入度較高。 資料保護 規定較具體細緻,跨境傳輸、自動化決策、被遺忘權及資料可攜有具體規定。 未針對人工智慧應用有特殊規定。 未規範自動化決策、被遺忘權及資料可攜。 勞工安全 依循既有工安規範。 工業機器人之工安規範依循國際標準。 工業機器人之工安規範依循國際標準(但未完全一致)。 產品責任 主要採「嚴格責任」,仍有少數免責事由。 針對智慧機器人應用之民事責任有進行相關檢討及修法分析。 採民法、消保法雙軌制,消保法採無過失責任(無法完全免責)。 資料來源:本研究整理 就歐盟針對機器人之監管法規架構,及與機器人相關產品指令之規範內容與主要義務,檢視對應我國之相關法規與規定後發現,事實上我國關於機器人商品檢驗之規範方向與歐盟大致相似,主要差異在於資料保護方面,因歐盟GDPR之規範較新且較為細緻,存有許多我國個資法尚未規範之處,而我國也尚未針對智慧機器人之產品責任規範。我國與歐盟關於機器人規範之整體比較,請參照下表: 表 4 :歐盟與我國機器人規範之比較 分類 歐盟規範內容 我國規範 商品檢驗 產品認證、評鑑程序 法源依據為新法律架構規範、新法律架構決議。 產品認證部分--(accreditation)一般性規定、認證、市場監督與進入市場之管制、CE 標識。 →多數商品可透過「自我宣告」等較簡易之方式進入市場。 《商品檢驗法》第5條:商品檢驗執行之方式,分為逐批檢驗、監視查驗、驗證登錄及符合性聲明四種,依照不同種類而有不同之分類及檢驗方式。à部分產品政府高度介入 《商品型式認可管理辦法》第6條第1項第1款規定:「一、一般型式試驗:電磁相容性型式試驗,應檢具相關技術文件及足夠測試所需之樣品,向標準檢驗局認可之指定試驗室辦理;其他型式試驗,應檢具相關技術文件及足夠測試所需之樣品,向檢驗機關或標準檢驗局認可之指定試驗室辦理。但大型或系統複雜商品,得向標準檢驗局申請指定場所測試。」 評鑑程序的部分—規範各種技術工具之定義、設計標準、符合性評鑑主體之通知、通知過程之條款、符合性評鑑之程序、防衛機制、經濟營運者(economic operators)之責任及商品追蹤性等規定。 機械 法源依據為機械指令,當產品進入市場--應符合一定要件、程序(如:健康和安全規範、黏貼CE標誌等要求) 職業安全衛生法以及商品檢驗法規定,我國未符合安全標準或未通過檢驗之機械產品,不得產製運出廠場或輸入。 產品標準之法源依據為機械指令。 職業安全衛生法第7條。 市場監督之法源依據為機械指令。 職業安全衛生法第7條、第8條、第9條,以及機械設備器具監督管理辦法中,規範產品監督及市場查驗之細節。 電子電氣設備電磁相容性之基本要求 法源依據為電磁相容性指令。 《商品型式認可管理辦法》第6條第1項第1款--電磁相容性型式試驗,應檢具相關技術文件及足夠測試所需之樣品,向標準檢驗局認可之指定試驗室辦理 無線電終端設備之基本要求 法源依據為無線電設備指令 電信法第42條第2項、電信終端設備審驗辦法 資料保護 開發設計 《一般個人資料保護規則》:事前進行「個人資料保護影響評估」 以及可能造成之風險與資料管理者所採取之保護措施、安全措施(強調事前)。 施行細則第12條2項3款規範個人資料風險評估及管理。 蒐集、感測 《一般個人資料保護規則》:個人資料範疇--明文涵蓋網路識別碼、位置資訊。 特定目的:有規定「為達成公共利益之目的、科學或歷史研究目的或統計目的所為之進階處理,不應視為不符合原始目的」之例外。 去識別化之方式:歐盟強調不可逆。 跨境傳輸:原則禁止,例外允許。當未取得認證或適足性,外國廠商無法將歐盟境內所蒐集到的個資,傳輸回位於本國之伺服器。 個人資料範疇:我國較多正面表列項目,無規定者則依靠解釋。(第2條第1款、第6條)位置資訊、網路識別碼等是否屬於個資,我國並未列舉,實務上迭有爭議。 特定目的:皆須有特定目的方可為之。 去識別化之方式:個人資料保護法施行細則第17條,並未強調不可逆。 跨境傳輸:原則允許,例外禁止。(第21條) 處理、資料分類 《一般個人資料保護規則》:資料處理--需符合一定之規範(未區分公務及非公務機關)。 資料處理:需符合一定規範,並特別區分公務及非公務機關。(第15、19條) 分析與驅動傳輸 《一般個人資料保護規則》: 自動化決策--強調「透明處理原則」,針對「個人化自動決策」賦予用戶請求解釋、拒絕適用的權利。 被遺忘權--應考量現行可行之科技技術及費用,選擇適當之措施,包括刪除所有與其個資之連結。 資料可攜權--資料主體應有權接收其提供予控管者之資料,並有權將之傳輸給其他控管者。 自動化決策:無規定。 被遺忘權:規定模糊,容有解釋空間。 資料可攜權:可透過間接解釋之方式達成。 後續衍生的偏見、歧視等問題 《人工智慧倫理準則》目前為企業自主使用,無強制性。 科技部《人工智慧科研發展指引》目前以科研人員為適用對象。(目前請科技部AI研究中心計畫、中心Capstone計畫、研究計畫人員填寫自評表) 產品責任 產品責任之義務範圍 法源依據為《一般產品安全指令》、《產品責任指令》。 生產者--應僅將安全產品投入市場,向消費者提供評估和預防風險的資訊。 經銷商--監督產品進入市場的安全性,相關適當因應措施。 消保法第7條第1項:企業經營者應確保該商品或服務,符合當時科技或專業水準可合理期待之安全性。 消保法第10條:危險產品之回收和要求採取適當因應措施。 產品責任之責任範圍 法源依據為《一般產品安全指令》、《產品責任指令》。 嚴格責任(strict liability)--消費者不需要證明製造商之過失,只需要證明損害是由產品造成即可。(製造商例外仍可自證免責,產品責任指令第7條) 民法第191條之1第1項:推定過失責任,為舉證責任倒置的設計。 消保法第7條第1項:企業經營者能證明其無過失者,法院得減輕其賠償責任。採無過失責任,無免責條款。 產品責任之連帶賠償責任 法源依據為《一般產品安全指令》、《產品責任指令》。 兩個以上的生產者(包含製造、經銷、進口商等),應對同一損害共同承擔責任時。 消保法第7條第3項--企業經營者商品不符當時科技或專業水準之安全性、危害消費者,致生損害於消費者或第三人時。 消保法第8條--從事經銷之企業經營者。 消保法第9條--輸入商品之企業經營者。 資料來源:本研究整理 參、事件評析 我國目前法律規範主要針對「工業型機器人」為主,而未來也應逐漸擴及至「服務型機器人」,並對「智慧機器人」相關議題有所討論,且可能宜進一步區分其風險高低而有不同規範,例如區分一般風險較低的家庭服務、居家照護機器人進行一般之商品安全及責任規範;而對於高度風險之機器人,除應有基本操作與風險排除規範外,更應避免使用錯誤造成危害。同時考慮機器人的運作,必須讓主管機關可以追蹤、回溯所有設計、製造、販售、所有權人與使用人,藉以釐清責任歸屬,並要求符合相對應的安全規範管制要求,以尋求更好的預防與處置管制措施。因此,針對我國機器人相關之規範初步發現及建議如下: 一、商品檢驗規範尚待明確:目前我國對於機器人之相關規範及標準大多集中於商品檢驗與勞工安全兩類,且以工業型機器人為主要規範標的;鑒於服務型機器人之發展,許多標榜為「機器人」之產品快速增加,而其對應之商品檢驗品項與標準不甚明確,造成業者與消費者之疑義。同時,國際間開始針對部分服務型機器人提出相關標準,此部分也應參酌國際趨勢,考量進行滾動式更新或調整,同時可透過公協會或平台使業者知悉規範趨勢。 二、考量業者需求彈性調整資料保護規範:由於智慧機器人奠基於大量資料驅動與人工智慧技術,而我國現有個人資料保護規範尚未有對應於人工智慧技術之彈性規範,且與國際間相關規範(例如:GDPR)有部分無法對應之處。因此,在具體應用上產生遵法成本過高、資料流通受限等問題。故在資料保護之規範上,除考量新興技術之應用外,也應考量國外相關規範之域外效力,儘快取得適足性認定,而有助於我國業者拓展國外市場。 三、逐步研訂或調整與智慧機器人之相關規範:由於目前具有高自主性之智慧機器人在市場尚未普及,相關產品責任仍回歸適用既有各類規範(例如:民法、消費者保護法等)。但國外已開始針對機器人之倫理、責任歸屬等問題,積極展開研究與佈署,並討論是否既有規範可能產生之不足之處,而有修正既有規範與研訂專門法規之討論。而智慧機器人隨著其自主性越高可能產生不可預見之風險,而可能與現行規範有所扞格。因此,未來主管機關應參酌國外相關研究與規範,並逐步建置可以追蹤、回溯所有設計、製造、販售、所有權人與使用人,藉以釐清責任歸屬,並符合相對應的安全規範管制要求,並尋求相應之風險預防與處置管制措施。 [1] 人工智慧可有三層次定義:第一層次是「弱人工智慧」或「狹隘人工智慧」,希望電腦能解決某個需要高度智力才能解決的問題,不要求它跟人類一樣有全面智慧解決各式各樣不同的問題;第二個層次是「強人工智慧」或「泛人工智慧」:要求電腦的智慧需要更全面廣泛,需要有推理、學習、規劃、語言溝通、知覺等能力,擁有這些能力的電腦才有可能展現出跟人類並駕齊驅的智慧;第三個層次是John Searle提出的「強人工智慧假說」(Strong AI Hypothesis),這個層次人工智慧需要擁有跟人類一樣的「心靈」,需要認知自我並如同人類般思考。 [2] 當前機器人已衍生許多產品且應用場景各有不同,就不同種類、不同場景之機器人有不同規範程度之需求。在工業機器人方面,過去因為工安考量,法規強調機器與人類之間分開作業、人機間之安全距離等,但近年來因為人機協力操作之設計與發展備受關注,逐漸產生出人機近距離協力合作之安全標準;而在於服務機器人議題當中,基本上服務機器人被設計為允許與人類共同存在同一空間中,且產品種類多樣化(無人機、搬運機器人、掃地機器人、照護機器人等皆屬之),但也因當前安全標準及相關之規範缺乏,各國對於產品審驗之寬嚴不一,亦成為機器人發展與市場流通之障礙;而在智慧機器人規範方面,倫理、責任歸屬及配套措施則是目前國際討論之焦點。 [3] Directive 2006/42/EC of the European parliament and of the council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:02006L0042-20190726 (last visited Mar. 5, 2021). [4] Directive 2014/30/EU of the European Parliament and of the Council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A32014L0030, (last visited Mar. 15, 2021). [5] Regulation (EU) 2016/679 of the European parliament and of the council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ALL/?uri=celex%3A32016R0679 (last visited Mar. 15, 2021). [6] Directive 2001/95/EC of the European parliament and of the council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:02001L0095-20100101 (last visited Mar. 4, 2021). [7] Council Directive 85/374/EEC, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/TXT/?uri=CELEX:31985L0374 (last visited Mar. 5, 2021).
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。
美國與歐盟宣布跨大西洋資料保護框架美國和歐盟執委會於2022年3月25日宣布將建立新的跨大西洋資料保護框架(Trans-Atlantic Data Privacy Framework),該框架將促進美國與歐洲之間的資料流通,並解決歐盟法院在2020年宣布隱私盾協議(EU-U.S. Privacy Shield framework)無效時所提出的疑慮與問題。 該框架是重新建立美國與歐盟兩地個人資料傳輸的一個重要法律機制。美國承諾將實施新措施,以確保訊號情報活動(signals intelligence activities)是在必要且合法的國家安全目標下進行,並且不得不成比例地影響對個人隱私和公民自由的保護。基此,美國承諾的新措施包含強化美國訊號情報活動的隱私及公民自由保障機制、建立獨立且具約束力的救濟措施,以及強化美國情報機構對現有訊號情報活動的程序且分層監督。對於歐盟公民而言,將有全新且高標準的規範來保護個人資料;而對於美歐間的民眾和企業而言,該框架將可促進資料持續流動,足以鞏固歐美兩地每年高達一兆美元的跨境貿易,並使各種規模的企業能夠在彼此的市場中競爭。 資料流通對於美歐雙方的經濟關係以及所有企業而言都至關重要。事實上,美國和歐洲之間的資料流通所創造的經濟價值高達7.1兆美元,高居世界首位。在此背景下,新的跨大西洋資料隱私框架將強化美國與歐盟雙方對隱私、資料保護、法治和整體國家安全的共同承諾,未來美國與歐盟雙方將依此框架持續推進雙方各自相關的法律規範。
德、法、盧森堡三國推動跨國境數位測試場域(Digitalen Testfeld))「自動化與聯網駕駛」計畫測試應用德國,法國和盧森堡共同推動「數位測試場」:自動化與聯網駕駛之跨國境測試。三國交通部門部長在2017年9月15日法蘭克福國際車展中決定擴大測試場域的範圍。令自動駕駛的測試場域,現在擴及到三國,並進行跨國界的測試。 三方「數位測試場域」推動的目的在於將科技從實驗室帶到跨國境的實地測試。「行動4.0是邁向歐洲單一市場的一個重要里程碑」,德國交通部長希望「自動駕駛領域是由歐洲來主導的市場」。並由德、法與盧森堡共同簽署三邊「數位測試場域」協議。 二月初同意的「數位測試場域」,是德法在2016年9月開始執行的「法德電動與數位方案」計畫跨國界測試自動駕駛的一部分。以共同合作,兩國希望推動電動車和自動駕駛領域的創新。如今又加入第三個國家:盧森堡。 目前,測試場域的選擇,從德國薩蘭邦梅爾茲,經過薩爾路易和薩爾布呂肯,最後到法國梅斯。此次,將盧森堡的貝唐堡設置的測試車道納入成為一個跨越三個國家的車道測試圈。 計畫所進行測試著重以下應用:車間通信(車對車)和與透過LTE/5g等行動通訊信號與基礎設施通訊;自動化和聯網駕駛下的超車、切車、煞車;普及化的智慧交通引導系統與預警服務。 數位測試領域讓工業,研究和政策獲得在實際交通狀況的經驗。研究資金提供對象,聯邦政府將提供約1億歐元給測試領域的研究項目。研究測試補助重點在以下領域:駕駛人和車輛之間的相互作用;交通管理和規劃;聯網與資料管理;社會層面。