因應人工智慧發展,日本更新人工知能基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月17日 2026年7月,日本內閣府發布最新的AI基本計畫[1](人工知能基本計畫,下稱AI基本計畫),旨在因應代理型AI(AI agent)之崛起,並建立AI之轉型藍圖。 壹、事件摘要 日本AI基本計畫最早係於2025年12月發布,為日本依據人工知能相關技術之研究開發及活用推進法[2]》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律,下稱日本AI法)第18條所定之國家級計畫。該條規定,日本政府應針對該法基本措施,制定促進AI相關技術研究、開發及運用之基本計畫,且該計畫應由日本內閣府之AI戰略總部負責[3]。AI基本計畫以信賴的AI以及日本再起為核心,旨在使日本成為世界上最容易利用及開發AI之國家。為能跟上AI技術發展以及部會間之協調,該計畫預計每年檢視計畫並調整[4]。 2026年6月,距離2025年版本發布僅半年,意識到AI之快速發展,尤其是能夠自訂計畫並實行、驗證及修正之代理型AI崛起,且於國際上各領域應用與管制,日本政府進而著手修訂AI基本計畫,並於7月通過公布。相較於前次基本計畫,2026年之計畫核心概念係從AI使用轉向AI開發,強調中小企業及區域之AI轉型(AIAIトランスフォーメーション, AX)。同時明確提出AI主權概念,透過技術及基礎建設之強化,提升生態系之自主性及國際談判能力。 貳、重點說明 2026年之基本計畫基本理念可分為代理型AI、AI轉型以及AI主權三大核心理念。 一、核心理念 (一)強化基礎建設以因應代理型AI 基本計畫中提及,代理型AI為能自主進行計畫、執行、驗證以及修正之AI系統,提升組織運作及決策之效率,而將代理型AI實際應用於社會中,將直接關係到國家的經濟、國防以及技術能力。故加強日本AI產業相關之基礎建設至關重要,包含能夠適應代理型AI之算力資源、電力、制度以及政策,以全面強化日本之AI實戰能力[5]。 (二)釐清日本優勢實施AI轉型 為解決日本少子化、高齡化及產業人手短缺之問題,基本計畫強調應積極推動AI轉型(AI Transformation, AX),利用AI解決社會結構性問題,並推動AI之應用。日本之AI轉型重點在於運用其既有之優勢,著重用於產業及行政現場之領域專用型「垂直AI」(バーティカルAI),以及能於現實空間中創造價值之「實體AI」(フィジカルAI)。透過垂直AI蒐集與整合各領域現場之高品質資料,結合實體AI之機器人與自動化設備,將以代理型AI為首之先進AI技術,深入整合進日本製造、服務及基礎設施等產業,解決日本之社會結構性問題,創造日本獨有之價值[6]。 (三)建立AI主權,推動敏捷治理及AI協作社會 2026之AI基本計畫提出了AI主權之概念,強化技術、供應鏈及基礎建設,提高日本於AI之自主性以及談判能力,避免過度依賴特定國家或企業,建立日本之AI生態系,防止供應鏈及資料外洩風險。在敏捷治理上,面對AI既有及代理型AI所帶來之新型態風險,日本政府將積極推動「負責任之敏捷治理」。除相關法規制度之推進,亦須提升組織管理應對能力,促進創新之同時並能確保各項權益之保障[7]。 二、具體政策措施 依據前述核心理念,AI基本計畫提出政府應採取之具體措施,建立推動社會AI轉型之體制,檢視跨部會之制度及運作。 (一)打造運用AI之社會[8] 推動AI於社會中之運用,包含中小企業、地方區域以及各年齡層之國民都能於日常生活中使用AI。為能強化產業競爭力,推動於醫療、福利、農業、社會建設等公共領域使用代理型AI,透過AI之使用解決特定領域內之社會問題(如地方區域人口減少、社會基礎設施維護費用增加等)。而為能有效推動全民AI,基本計畫強調應由政府開始做起,中央政府內部之AI「源內」(げんない)將擴大應用於地方政府,推動以AI重新建構行政服務之行政AI轉型。同時配合合規採購規範之調整,確保AI之信任及透明度。 (二)強化AI基礎建設及開發戰力[9] 因應代理型AI對算力、資料及供電穩定之高度要求,日本將「AI部署能力」定義為家基礎設施,進一步建立包含資料中心、雲端、算力等資源甚至物理空間之完整AI生態系,以落實可信任AI之政策。在戰略上,確立開放之AI主權,採取多模型調度機制,以避免過度依賴特定外國企業;同時活用日本國內具有優勢之算力供應鏈以及特定場域之現場資料,積極引進國內外優秀人才,提升訓練及開發能力。政府亦將運用經濟政策及研發/設備投資租稅優惠,吸引民間資金投入基礎建設,最終開發出能解決日本自身社會問題(如人口老化、人力短缺)之AI,並將其化為能解決世界問題之工具,以強化日本之戰略不可替代性。 (三)AI風險管理及人才培育 面對AI使用導致之風險以及代理型AI引入後產生之技術、社會及網路自律攻擊等更為複雜之風險,日本政府推動敏捷治理,整合制度檢討、技術評估以及組織管理,同時強化AI安全研究所(AISI)對包含代理型AI及高性能AI(如國家安全相關)之安全評估,推動如Project YATA-Shield等強化網路安全及評估之機制。日本政府亦積極推動國際合作,並與理念相近之全球南方合作,承襲「廣島AI進程」,主導國際規則之標準制定,成為全球可信賴AI之創新核心[10]。 在日本轉型及實務層面,將推動跨領域之AI轉型,透過產官學界共同培養適當之AI人才。此外,雖鼓勵AI之使用,AI基本計畫仍強調須以人類負有最終決策責任之「人類力」為核心,防止過度依賴AI之社會以及注意AI可能產生之偏見;尤其應關注青少年自身能力之養成及其身心健康,以建構安全並可信賴之AI社會[11]。 參、事件評析 從日本2026年之AI基本計畫可看出,面對AI技術之進展以及日本社會少子化、高齡化等社會結構性問題,日本政府透過釐清日本既有之產業及技術優勢,將AI定位為能解決社會問題之工具,同時透過基礎建設強化建構AI主權。在因應人口老年化方面,日本政府結合垂直AI與實體AI,將AI導入醫療照護、物流自動化、農業及公共行政等各領域,使AI作為社會基礎並實際運用,成為協助社會問題解決之工具。而就整體戰略布局而言,則是強調國家AI主權之建構,包含強化其國家內部算力、資料及供電之基礎建設,以提升日本之自主及談判能力,並防止對他國企業之依賴,建立日本之AI生態系。於風險治理方面則是透過敏捷治理、安全評估機制以及Project YATA-Shield[12]之實施,防範代理型AI所帶來之新興網路安全風險及自律攻擊;亦延續廣島AI進程之國際合作精神,強化與全球南方國家之連結,希冀能持續主導國際AI規則之制定,提升日本之國際競爭力以及戰略不可或缺性。 日本AI計畫之修正,透過社會轉型之核心概念,將技術創新、產業應用及國際規則主導結合,建構其本土AI主權及生態系,同時仍強調人類角色於AI應用之重要性。我國同樣面臨產業轉型以及人口高齡化之社會結構,或可考慮參考日本之政策轉型,強化我國於全球AI供應鏈之較有優勢之部分,搭配推動產業AI轉型,減緩勞動力不足挑戰。而在AI基本計畫擬定層面,我國行政院依據《人工智慧基本法》第6條成立人工智慧戰略特別委員會,並制定《國家人工智慧發展綱領》[13],推動及協調全國性之AI事務。現行《國家人工智慧發展綱領》草案中,同樣重視AI主權及相關基礎建設;於產業推動面則是規畫優先將AI導入教育、醫療、金融及司法等公共與專業服務。在AI計畫之檢視及調整上,我國《人工智慧基本法》第6條要求須每年召開會議,並審議《國家人工智慧發展綱領》,與日本AI計畫每年檢視及調整之規劃相似,皆能藉此確保整體戰略與AI技術發展之一致性。惟《國家人工智慧發展綱領》現仍尚未正式公布,未來於執行上之具體發展仍有待後續觀察。 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]人工知能基本計画 ~日本AX、より強く、より豊かに~,令和8年7月14日,https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf (最後瀏覽日: 2026/07/24)。 [2]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律(令和7年法律第53号)。 [3]同前註,第18條。 [4]前註1,頁2。 [5]同前註1,頁2。 [6]同前註,頁3。 [7]同前註,頁4。 [8]同前註,頁7-8。 [9]同前註,頁10。 [10]同前註,頁14-15。 [11]同前註,頁18。 [12]為日本政府為因應AI導致之網路攻擊而設之應變方案。透過由國家安全局及國家網路指揮辦公室等政府機構之合作,加強因應AI技術之措施,https://japansecuritysummit.org/2026/05/14354/ (最後瀏覽日:2026/7/29)。 [13],行政院網站,https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/e7954aaa-25ce-4b85-9747-f70d06da9ef5 (最後瀏覽日:2026/08/03)。
藥明康德再列1260H名單,BIOSECURE效應加速全球CDMO供應鏈重組趨勢美國國防部於2026年6月8日更新依《國防授權法》(National Defense Authorization Act, NDAA)第1260H條款發布的中國軍工企業名單(1260H List),再度將藥明康德納入其中。該名單為「生物安全法」(BIOSECURE Act)辨識高風險生技企業的重要參考來源,美國逐步以國安思維重塑生技供應鏈,也再度引發全球CDMO產業對供應鏈安全與法規風險的關注。 法制架構與管制機制 美國《生物安全法》(BIOSECURE Act)草案,在經過多次修訂與審議後,在2025年底被併入《2026 財政年度國防授權法》第851節(Section 851 of the FY2026 NDAA)中,並於2025年12 月在國會通過後正式簽署成法(以下以「生物安全法」稱之),主要限制聯邦政府及其資助對象使用具國安風險的生技供應商。除被列入1260H名單的企業外,白宮管理和預算辦公室(Office of Management and Budget, OMB)也可基於國家安全、資訊安全等因素,進一步指定相關企業納入受關注生技公司(biotechnology companies of concern, BCOC)範圍,擴大供應鏈風險管理機制。 政策影響與不確定性 雖然1260H名單不具制裁效力,但已成為「生物安全法」風險辨識的重要依據,可能影響聯邦採購、政府資助及跨國藥廠的供應商評估。藥明康德此次再度列名,將面臨聲譽及商業合作壓力,目前該公司已表示將循法律途徑提出申訴,後續仍具不確定性。 「生物安全法」禁令尚未立即全面生效,須待OMB完成風險認定並修訂《聯邦採購條例》(Federal Acquisition Regulation, FAR)後方能正式執行,預估仍需1至3年的時間。並設有五年過渡期機制,既有合約於過渡期間仍可持續履行。 產業影響 在美國已將生技製造能力與供應鏈安全納入國家安全戰略的情況下,「生物安全法」的影響也逐步由法規層面延伸至商業決策。未來CDMO的競爭將不再只取決於成本與技術能力,供應鏈可信度與地緣政治風險管理能力將成為關鍵的競爭因素。隨著全球藥廠供應鏈重整趨勢加速,後藥明時代之製造版圖變化值得持續觀察。
美國聯邦最高法院禁止警察在未取得令狀前搜索手機內容2014年6月25日,美國聯邦最高法院就Riley v. California一案作出判決,否定了附帶搜索(註)亦適用於行動電話的見解,並要求警察在查看嫌犯手機的內容前必須取得搜索票。 法院見解認為,由於手機裡的資料顯然不會造成執法者人身安全的危險,而在警察取得搜索票的這段期間內,資料也不可能遺失(甚至可以透過切斷手機連線功能,防免資料因遠端移除或加密而遺失),因此手機內容應不在附帶搜索的適用範圍內。判決中另指出,智慧型手機已經成為人們日常生活中無時無刻、無所不在的一部分,其中含有大量的個人資訊,包括通聯紀錄、標記有日期及地點的照片與影片、網路搜尋及瀏覽紀錄、購物清單及GPS定位等,若允許警察在未取得搜索票的情況下查看嫌犯手機,將有可能嚴重侵犯到個人隱私。 首席大法官John Roberts表示:「如果更進一步地細究系爭隱私利益之範圍,用戶在現代手機上所看到的資料,事實上並不儲存在裝置本身。將手機看作一個容器並對其內容實施附帶搜索,這樣的預設是有點勉強的,尤其當手機被用來讀取儲存在他處的資料時,這種說法更是完全無法成立。」 在其協同意見書中,大法官Samuel Alito也認為,相對於非電子資訊,法院為電子資訊提供了更多的隱私保護。同樣是通聯記錄,如果是從嫌犯口袋裡扣押的紙本帳單取得,在法律上毋須取得令狀即得搜索,但如果是儲存在手機裡就不是這麼一回事了。 註:為保護執法者人身安全並防免被告湮滅證據,我國刑事訴訟法第130條規定,檢察官、檢察事務官、司法警察官或司法警察逮捕嫌犯或執行拘提、羈押時,雖無搜索票,得逕行搜索其身體、隨身攜帶之物件、所使用之交通工具及其立即可觸及之處所,學說上稱作「附帶搜索」,為令狀搜索原則之例外。
歐盟發布人工智慧法、醫療器材法與體外診斷醫療器材法協同適用問答集歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)自2024年8月1日正式生效,與現行的《醫療器材法》(Medical Devices Regulation, MDR)及《體外診斷醫療器材法》(In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR)高度重疊,特別是針對用於醫療目的之人工智慧系統(Medical Device AI, MDAI)。為釐清三法協同適用原則,歐盟人工智慧委員會(Artificial Intelligence Board, AIB)與醫療器材協調小組(Medical Device Coordination Group, MDCG)於2025年6月19日聯合發布常見問答集(Frequently Asked Question, FAQ),系統性說明合規原則與實務操作方式,涵蓋MDAI分類、管理系統、資料治理、技術文件、透明度與人為監督、臨床與性能驗證、合規評鑑、變更管理、上市後監測、資安與人員訓練等面向。 過去,MDR、IVDR與AIA雖各自對MDAI有所規範,但始終缺乏明確的協同適用指引,導致製造商、監管機關與醫療機構在實務操作上常面臨混淆與困難。本次發布的指引透過36題問答,系統性釐清三法在高風險MDAI適用上的關聯,重點涵蓋產品分類原則、合規評鑑流程以及技術文件準備要點,具高度實務參考價值。此外,傳統醫療器材的上市後監測,難以有效因應AI系統持續學習所帶來的風險。AIA因此要求高風險MDAI建立強化的上市後監控系統,並評估AI系統與其他系統交互作用可能產生的影響。 整體而言,該指引的發布不再僅限於MDAI技術層面的合規審查,而是進一步擴展至資料正當性、系統可控性、使用者能力與整體風險治理等層面,體現歐盟對AI倫理、透明與責任的制度化落實。此文件亦為歐盟首次系統性整合AI與醫療器材監管原則,預期將成為MDAI產品研發與上市的重要參考依據。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)