美國國際消費電子展(International Consumer Electronics Show, CES)是每年全球介紹消費性電子產品的第一場重頭戲,2013年於美國時間1月8日在拉斯維加斯會議中心(Las Vegas Convention Center, LVCC)展開,展期持續四天。CES展展出面積17萬平方公尺,有超過3,250個參展公司,展出20,000種最新科技的電子產品,超過15萬人次參加。除了展出電子產品最新趨勢,CES同時也對於電子資訊相關議題開設研討會議,今年共有超過300場的研討會。
其中有一系列名為「創新政策高峰會」(Innovation Policy Summit)的研討會主題,討論政府部門如何與企業合作促進經濟成長及創新應用。高峰會中除邀請各科技領域中的創新發明者,還邀請政府部門、國會議員等,討論與科技政策最相關的種種議題。值得注意的是,創新政策高峰會中一場主題為「打擊專利蟑螂」(Fighting the Patent Trolls)的研討會於1月8日舉行,討論有關政府及民間業者如何打擊影響科技產業的專利蟑螂(Patent Trolls),與會者除了有眾議員Peter DeFazio,還有Google、電子前線基金會(Electronic Frontier Foundation,EFF)、電子製造商Voxx International、零售商Home Automation等等企業代表,分享被專利蟑螂控訴專利侵權的經驗及提供意見。
在研討會中討論出的打擊方案有以下幾點:
‧擴展DeFazio眾議員提案的「保護高科技創新者免於惡意訴訟法案」(The Saving High-tech Innovators from Egregious Legal Disputes Act, SHIELD Act)到其他受專利蟑螂攻擊的產業,同時修改法案要求原告應在法院判決其負擔被告訴訟費用時,同時提出擔保金。
‧應簡化專利局審核時質疑(challenge)不良專利的程序。
‧在專利訴訟中對實際損害(actual damages)應提出更明確證據,並應更嚴格審查核發初步禁制令。
‧科技公司應設法自救或組成聯盟,或者推廣Twitter公司2012年提出的「專利發明者協議」(Innovator Patent Agreement),該協議讓公司內專利發明者對其發明專利有更大控制權,並承諾公司僅會將其專利用於防衛用途。
其中第一點的SHIELD法案,是眾議員DeFazio及Jason Chaffetz為遏止專利蟑螂於2012年8月共同提案。該法案目標在打擊專利蟑螂,針對電腦軟硬體提出的專利訴訟,原告若無勝訴之合理可能性(reasonable likelihood of succeeding),法院得判決原告必須負擔被告訴訟費用及律師費用,以達到遏止專利蟑螂的目的。然而目前SHIELD法案立法進度停滯,DeFazio預計將提出修正版本爭取通過。DeFazio表示,該法案若要成功立法,需要各界聯合及廣泛支持。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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).
英國歌手催生新的著作權法2006年12月7日星期四在金融時報全版的廣告上,知名歌手U2、Kaiser Chiefs與大約四千個樂團,共同連署呼籲英國政府支持修正英國的著作權法,延長音樂著作權的保護期限。 英國著作權法的保護期限目前規定為50年,較美國著作權保護期限95年短,許多音樂著作人怕在有生之年會失去他們的音樂著作權。因此,英國的唱片工業((BPI, British Phonographic Industry)已經進行推動修改英國著作權法,希望延長英國著作權法保護期限,但有政府智慧財產權意見書卻建議政府維持原本英國著作權法之規定。 政府智慧財產權意見書的作者,安德魯高爾說,延長音樂著作權的保護期限超過50年,只會有利於已經很有錢的少數知名巨星。 錄音製品播放版權有限公司的發言人,肯尼斯哈瑞斯表示,那些音樂著作人採取在廣告版面上表達他們的訴求,是因為他們關切得著作權議題,竟然不被重視,所以想用這項空前的舉動,來支持修正英國著作權法,延長著作權保護期限。 延長著作權期限的議題不僅僅只是對巨星高要求的特殊待遇,而是必須讓那些難以維持生計的音樂著作人能被法律公平的對待。
泰國計畫拍賣下世代行動通訊頻譜根據外電報導,泰國政府目前正在規劃,將越過3G標準,直接以拍賣方式釋出3張執照給更先進、俗稱3.9G的行動通訊技術,可能的時間點為今年9月。 泰國國家電信委員會(National Telecommunications Commission)委員 Pana Thongmeearkom於2010年5月27日表示,相較於3G技術,3.9G的技術可以提供消費者更好的資料傳輸服務;規劃釋出的執照將以15MHz為單位,期限為15年,規劃釋出的頻段主要為2.3GHz,但2.5GHz亦為另一個可能釋出的頻段。 2.3GHz目前由國營的電信業者TOT&CAT與軍方使用中,2.5GHz則由廣播電視業者使用;泰國政府預計於年底提出清空頻譜方案。 各界評估新的頻譜將允許業者佈建以LTE為基礎的電信設備。泰國三家主要行動電信業者Advanced Info Service(AIS)、Total Access Communication(DTAC)與True Move早已表態將參與競標。 泰國政府之前曾多次宣布將展開3G執照競標計畫,惟時程不斷被推遲,外界歸咎於欠缺一個整合性的獨立頻譜監理機構。對此,Pana被迫給予保證,目前泰國的政治紛亂不會影響國家電信委員會的時間表,但如果設立一個可同時監管廣電與電信頻譜的獨立機關的草案未能通過國會立法程序,釋照程序確實有可能被中斷。 LTE行動通訊技術爭取應用的頻段,在歐洲主要為2.1GHz、2.5GHz、900MHz、與800MHz,在北美為700MHz,在日本為2.1GHz。根據國際電信聯合會ITU的頻譜分配建議,相關頻段多為傳統被劃歸為廣電用途的頻段;對沒有獨立頻譜監理機制的國家而言,相關頻譜的收回與再釋出均可能面臨如泰國政府一樣的挑戰。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。