英國能源與氣候變遷部 (Department of Energy & Climate Change, DECC) 於2012年十二月十二日,依據歐洲執委會於同年三月針對智慧電表系統推展準備所發表的建議 (2012/148/EU: Commission Recommendation of the 9th March 2012 on preparation for the roll-out of SM systems, Section 1.4),公佈其就智慧電表實施計畫對隱私影響的評估 (Privacy Impact Assessment)。
該項評估羅列了十一項面向,分別探討其可能因智慧電表實施對隱私帶的衝擊。這些面向包括有智慧電表為防範非法、未經授權資料近取的安全性管理,中央、地方政府機關及執法單位為他途而對資料的使用,第三人對細部能源消費資料的取得,對電表資料過長時間的保留,及非帳戶持有人對能源消費資料之取得等。
該部部長巴洛妮絲‧菲瑪 (Baroness Verma) 表示: 消費者是最重要的,因此能源與氣候變遷部在推動智慧電表實施的同時,亦致力於隱私、安全、消費者保護及通信等議題的處理。
除此之外,DECC並針對應如何]執行歐盟於同年十月二十五日通過的能源效率指令(Energy Efficient Directive 2012/27/EC) 中,第十條第二項B款所定關於消費者對去過去至少二十四個月能源消費資料應有簡易取得方式之要求,展開公開諮詢的程序。
英國智慧電表的全面推行預計從2014年展開至2019年結束前完成。其是否能在確保公眾能源消費資料不受非侵害或不當利用的前提下,發展各項配套措施以完成這項各國皆欲達成浩大工程,令人期待。
美國參議院在2019年7月23日,於第116屆國會中審查了兩次「壟斷威攝法案」(The Monopolization Deterrence Act),相當於台灣法案經過二讀。提出者是參議院司法委員會反托拉斯、競爭政策和消費者權益小組之成員,克洛布查爾,他認為聯邦執法人員發現非法壟斷行為之時,需要採取果斷行動以確保制止這種行為,但僅僅是禁制令不足以阻止這種非法行為的發生,尚需更好的立法。 本法將賦予司法部和聯邦貿易委員會權利,對壟斷犯罪尋求懲罰性罰款,其目的係為司法部和聯邦貿易委員會提供額外的執法工具,針對個別違規行為制訂補救措施,平衡其嚴重的犯行,並希冀能有效制止未來之非法行為。原法律規定個人違反最高可罰一百萬美元,企業最高可以罰一千萬美元,國會調查後認為原法律規定之罰款不足以阻止壟斷行為,因為獲利可能比罰款更多。 有關「壟斷威攝法案」之修正內容大略包含: 每個違反本條規定的人,必須負擔民事罰款,該罰款不大於個人上一年度在美國的總收入中的15%。從事非法行為之期間,所有交易、貿易行為收入的30%。 委員會針對以不正當方法競爭違反謝曼爾法案第二條的個人、合夥企業或公司,可以在美國地方法院提起民事訴訟,並對此種行為處以民事罰款。 任何個人、合夥企業或公司被發現違反了謝曼爾法案第二條,其民事罰款不大於個人、合夥企業、公司上一年度在美國的總收入的15%。從事非法行為之期間,與非法行為有關之商業活動中之個人、合夥企業或公司在美國之總收入的30%。 在聯合民事處罰準則中,有規範總檢察長和聯邦貿易委員會在計算民事罰款時,必須考慮之相關因素,有以下七項,其一,受影響的商業量;其二,違法行為的持續時間和嚴重性;其三,為隱瞞違法行為而採取或試圖採取之任何行動;其四,違法行為嚴重或明顯違法之程度;期五,是否將民事處罰與針對違法行為之其他救濟相結合,包括結構性救濟、行為條件、非法所得之歸還;其六,先前是否曾從事過相同或類似之反競爭行為;其七,是否違反先前之法令或法院命令該為之行為。
韓國最高法院宣告撤銷製藥公司含有「LEGO」名稱的註冊商標韓國最高法院2023年12月8日宣告著名積木玩具樂高公司(LEGO Juris A/S)提起撤銷註冊商標「LEGOCHEMPHARMA」的上訴審判結果,確認韓國製藥商樂高生技有限公司(下稱LegoChem Bio)的註冊商標無效,因該註冊商標包含LEGO字樣,存有減損樂高公司「LEGO」商標識別性之虞,構成侵害商標權。 科斯達克上市公司LegoChem Bio於2015年11月申請「LEGOCHEMPHARMA」商標註冊,用以提供藥物開發服務,隨後樂高公司提出異議,聲稱該商標與其「LEGO」商標近似,該商標因此被駁回。據此,LegoChem Bio向智慧財產權審判及上訴委員會(IPTAB)提出上訴,並於2018年9月取得商標註冊。其後,樂高公司於2020年3月向智財法院提起訴訟,主張商標權受到侵害,請求撤銷「LEGOCHEMPHARMA」商標註冊,法院判決該註冊無效,LegoChem Bio因此向最高法院提起上訴。 首先,最高法院認為「LEGOCHEMPHARMA」(下稱系爭商標)的關鍵識別部分為「LEGO」,而「CHEM」和「PHARMA」僅是化學和製藥領域的名稱,沒有特殊的識別性。其次,依韓國《商標法》規定,第34條第1項第11款規定「可能與消費者高度認識的他人商品或服務造成混淆誤認,或損害其識別性或聲譽之虞的商標」不得註冊商標。最高法院認為系爭商標與樂高公司的高知名度和高識別性商標「LEGO」非常近似,被告LegoChem Bio申請註冊系爭商標之目的可能是為引起與先使用商標「LEGO」之聯想。因此判決系爭商標註冊無效,且應視為有損害著名商標識別性之虞。 本案攻防戰可看出商標取得、保護對於品牌之生存發展具有重要影響,有關品牌發展各階段應留意的風險與建議作法,企業可參考資策會科法所創意智財中心出版的商標專書「TOP品牌商標管理術!新創業到老字號都適用」,可藉由該書收錄的經典國內外品牌商標管理方式與時事案例,跟上品牌商標管理趨勢,其中的品牌商標管理工具,亦得直接應用於實務工作,輔助建置品牌商標管理機制,保護品牌獨特性、穩固品牌競爭力,為品牌經營帶來加乘效益。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
FCC公佈第三次美國寬頻測量報告延續過去兩年針對全國寬頻網路服務進行檢視,FCC在2013年2月公布第三次「美國寬頻測量報告」(Measuring Broadband America)。這份報告有別於過去,將受測技術從DSL、有線電視與光纖,涵蓋至衛星寬頻,使資訊更加多元。此外,網路服務供應商(Internet Service Provider,ISP)在今年尖峰時段(工作日晚間7點至9點)提供寬頻實際速度與網速的契合率達97%,而較2011、2012年進步,因此,這份報告的另一個重點,便是提出寬頻速度與廣告相符的三大關鍵: 1.ISP業者盡力改善網路效能(Network Performance),而非調降牌告價(Speed Tiers )。 2.民眾接納更快速的網路意願,更甚過往。FCC指出,消費者訂閱網速的層級,逐漸從每秒14.3Mbps ,發展至15.6 Mbps。至於,使用網速低於1Mbps、或是1Mbps到3Mbps的民眾,近年也逐步採用更高速的網路。 3.衛星寬頻的進步:雖然,衛星技術在傳輸上仍有延遲的缺陷,但是,有近90%的民眾於尖峰時段,得到超過業者寬頻廣告速度的140%(業者宣稱具有12Mbps),使消費者感受不出網路尖峰期。 為使2015年實現50Mbps寬頻網路具有1億家戶可連結,美國逐步發展國家寬頻計畫(National Broadband Plan,NBP)。FCC避免寬頻廣告速度與實際速度不符影響NBP發展,未來將要求ISP業者對於網路牌告負起責任(Accountability),藉此增加市場競爭性與提高資訊透明度。以「美國寬頻測量報告」為例,藉由委員會、產業與其他利益相關人合作的方式,促進資訊的透明,使消費者在取得訊息後,有能力做出正確的決定,便是一種提高透明度的方式。 雖然,FCC認為寬頻網路進步與民眾採納較高速的網路,對於市場發展是一項利多,但部分輿論卻認為這與2011年12月31日FCC網路接取報告(Internet Access Report)結論相距甚遠。根據報告顯示,美國有高達42%的民眾下載速度不到3 Mbps、上傳速度不到769 kbps,而這與「美國寬頻測量報告」結果,確實大相逕庭。無論如何,可以窺見FCC視民眾使用意願與網路基礎建設同等重要,因此,如何增加消費者選擇較高速的網路,將是市場未來發展的關鍵。
新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority,下稱IMDA)於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI,下稱示範框架)第1.5版,以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向,同時提供真實部署案例,將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧,代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動,並與其他代理及外部系統互動,代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境,例如更新客戶資料庫或執行付款,風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過,以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心,仍落在AI應用與輸出風險,對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展,更新其代理AI治理框架,新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式,為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件,但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力,故思考代理能做什麼時,應區分兩個概念:一為行動空間(action-space),指代理可採取之行動範圍,取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限;二為自主性(autonomy),指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度,取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素,不同的權限與自主程度,將會使性質同為代理AI,歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新,真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動,速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止,而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞,致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此,當系統由多個代理構成,敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能,會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向,提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環,透過監測發現異常時,即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險:組織可於規劃階段設計適當邊界,以限縮代理之影響範圍,例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施,確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責:「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,以因應自動化偏誤,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取措施確保人為當責,並應迅速掌握新發展,隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程:組織應於代理生命週期全程實施技術措施,且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見,爰建議逐步推出代理,並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責:應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形,以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練,使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識,同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率,嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍(讀取相對於寫入)及可回復性;發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度,並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境,推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上,示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護,亦即與其提示代理AI不得存取特定工具,不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外,框架另強調在設計之初就要納入控制措施,在執行過程中監測並介入,例如如限制防止工具使用過度,或以輸入驗證的方式,在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法,示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定(Model Context Protocol,MCP)過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時,該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段,如:於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證;於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制;於連結時,將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式,該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線,尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次,設計核准之形式,使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險,並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是,須將監督的有效性本身納入稽核,包括追蹤人為否定率偏低,或審查回應時間有過短情況時,即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞,並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員,同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險,示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理,但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍,難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限;於過渡期間,建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作,故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性,非僅測最終輸出;且應個別測試與合併測試,以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後,框架主張逐步推行,可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面,應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡,並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布,此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋,擴充多代理系統之系統性風險,補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」,而代理式治理之對象,則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統,風險延伸至「行動」及其真實後果。因此,其建議應由單一之模型輸出品質,轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理;由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則,適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時,依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範,推動與國際介接之人工智慧風險分類框架,並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範,並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上,跨入多任務自主執行的功能層次,風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下,單純以生成式AI為標的治理規範或指引,顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果,已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架,雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有,亦是來自於生成式AI的既有影響,但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難,「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」,並應迅速掌握新發展,運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是,該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示,即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險,或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA),《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第一‧五版,二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新,https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf(最後瀏覽日:二〇二六年七月六日)。 [2]《人工智慧基本法》,民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過,全文二十條,二〇二六年一月公布施行,中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1,頁8、15(分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」)。 [4] 同前註,頁11。 [5] 詳前註1,頁3~4。 [6] 同前註,頁15至18。 [7] 同前註,頁33至34。 [8] 同前註,頁30。 [9] 同前註,頁29至32。 [10] 同前註,頁23至24。 [11] 同前註,頁42至45。