由美國「二十一世紀通訊與視訊接取無障礙法」談無障礙通訊傳播環境之建立

刊登期別
第23卷,第7期,2011年07月
 

※ 由美國「二十一世紀通訊與視訊接取無障礙法」談無障礙通訊傳播環境之建立, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5667&no=86&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/02)
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歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》

  2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。  問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。

美國參議院通過對開放政府資料(Open Government Data)政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」(Digital Accountability and Transparency Act,DATA Act)草案

  美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」(Digital Accountability and Transparency Act,DATA Act)草案,現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開,且以得再利用的方式提供。該草案若通過,將建立使用聯邦基金(Federal funds)做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準;擴展USAspending.gov網站含括上述資料,並要求聯邦政府以電子格式,自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料,使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準,但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋,且獨立於平台使用之電腦可判讀格式,以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。   曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」(Data Transparency Coalition)執行長Hudson Hollister表示,DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時,將前所未有的激發責任與支出情況間的關係;同時,也將聯邦支出資料(federal spending information)轉化為開放政府支出資料(open spending data),成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而,由於DATA法草案所涉及的機關眾多,主要包括商務部(DOC)、財政部(DOT)、總務管理局(GSA),與預算管理辦公室(OMB),該法案通過後是否能落實,絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。

世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素

世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統:世衛組織歐洲區域準備情況報告」(Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region)[1],本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧(AI for health care)調查結果,借鑒50個成員國之經驗,檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況,探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則(liability rules)之建立,為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素,因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略(national health-specific AI strategy),顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面,46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處;54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統;惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準(liability standards for AI in health),更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知,成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用,而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下,可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決,或者相反地過度依賴AI,從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面(health data governance for trustworthy AI),66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略,76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架,66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心(health data hub),30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引(the secondary use of health data),30%成員國已制定規則,促進以研究為目的之跨境共享醫療資料(cross-border sharing of health data for research purposes)。依此,許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展,惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯,這些資料問題仍需解決,以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙,有高達86%之成員國認為,最主要之障礙為法律之不確定性(legal uncertainty),其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性(financial affordability);依此,雖AI之採用具有前景,惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制;而財務上之資金障礙,包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及,特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,有高達92%之成員國認為是責任規則(liability rules),其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此,幾乎所有成員國皆認為,明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素,且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引,也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,為促進AI應用,本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,並建立相應機制,以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任,此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務,責任透明,並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益;以及可利用監管沙盒,使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作,從而於監管監督下,於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題,同時促進創新。 此外,WHO歐洲區域官員指出,此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始,惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進,因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]: 1.應有目的性地管理AI:使AI安全、合乎倫理與符合人權; 2.應投資人才:因科技無法治癒病人,人才是治癒病人之根本; 3.需建構可信賴之資料生態系:若大眾對資料缺乏信任,創新就會失敗; 4.需進行跨國合作:AI無國界,合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展,就歐洲之調查可知,目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立,據以推動與監管AI醫療科技之發展,惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全,因此絕大多數國家皆同意,真正影響AI於醫療領域利用之因素,為責任規則之建立,然而,調查結果顯示,實際上已建立醫療領域AI之責任標準者,卻僅有8%之成員國(50個國家中僅有4個國家已建立標準),意味著其為重要之真空地帶,亟待責任法制上之發展與填補,以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉,亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是,當有明確之責任歸屬規則,各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會,新興AI醫療科技才能真正被信任與利用,而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值,此項結論應不僅得適用於歐洲,對於世界各國亦應同樣適用,未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展,對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).

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