FCC將推動Gigabit城市
美國被視為科技最為先進的國家，但從平均連網速度落後於荷蘭、韓國，可發現美國寬頻基礎建設並未想像中出色。因此，為了加速高速寬頻服務的發展，FCC主席不僅於2010年推動「寬頻加速計畫」(Broadband Acceleration Initiative)外，在今(2013)年1月28日，主席Julius Genachowsk更宣布推動「挑戰Gigabit城市」(Gigabit City Challenge)計畫，使民眾能享有更好的網路品質。
「挑戰Gigabit城市」規畫於2015年全國50個州均至少有1個具備Gigabit服務的社區，且使既有高速固網頻寬提升100倍。此外，FCC希望藉由「關鍵多數」(Critical Mass)，使業者具有獲利之基礎，促進新興應用與服務發展，以帶動美國經濟成長與強化國際競爭力。
目前，FCC並未就此計畫編列基礎網路建設預算，但將設置兩個單位，促進「挑戰Gigabit城市」之目標達成：
1.線上資訊網(Online Clearinghouse)：蒐集與宣傳如何可降低成本與增加網路速度之資訊，以促進寬頻網路規劃(含Gigabit社區)。
2.發展中心(workshops)：發展中心將成立於Gigabit 社區，並邀請寬頻提供商與州、市之領袖共同評估Gigabit 社區的成立門檻、增加投資與降低成本，以提供FCC相關資訊。
現階段，美國共有14個州、共40個社區有Gigabit連接服務，包含Google去(2012)年底於坎薩斯城(Kansas City)建設、以及西雅圖在翡翠城(Emerald City)設置試點區，可見Gigabit寬頻將逐漸成為美國趨勢。FCC預計Gigabit服務推動後，將可解決新興產業，例如遠距醫療、遠距教學、高畫質影音與線上服務，受限於連網速度外，亦可紓緩美國失業率與財政困境。
歐盟發布透明度實務準則與義務指引：協助透明度義務規範之落實與執行 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月24日 今（2026）年6月10日，歐盟執行委員會（European Commission，下稱歐盟執委會）通過《AI 生成內容透明度之實務準則》（Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content，下稱準則）[1]，並於7月20日發布「AI透明度義務指引」（Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689，下稱指引） [2]，準則與指引旨在協助引導AI提供者和部署者能有效履行《歐盟人工智慧法》（EU AI Act，下稱AIA）第50條的透明度義務規範。 壹、事件摘要 AIA於2024年6月13日制定通過，並於2024年8月1日正式生效。其中，AIA第50條之透明度規定則定於2026年8月2日實施[3]。此一規範主要針對與人互動的AI生成內容，應滿足透明度義務的規範要求。另根據AIA第96條第1項第d款規定，歐盟執委會具有制定實施指引的法定義務，以協助落實AIA第50條之透明度義務規定。因此，歐盟執委會分別通過準則及發佈指引，協助開發AI系統之提供者與部署者能理解AIA第50條之規範要求。準則係由人工智慧辦公室（AI Office）居中協調，並由獨立專家聯合各方利益相關人共同起草而成，主要針對AIA第50條第2項（數位浮水印標記義務）、第4項（深偽技術揭露義務）的義務履行要求制定實務準則[4]；指引則是蒐集各會員國的回饋意見，乃制定指引作為準則的補充內容，以銜接8月2日透明度義務規範的實施[5]。 附帶說明的是，歐洲議會（European Parliament）於今年6月16日通過的「第七號數位綜合法案」（Omnibus VII）[6]，對AIA第50條透明度規定有進行義務時程的調整修訂，針對8月前已上市的AI系統要求於今年12月2日前補足透明度的標記義務，但僅限於第50條第2項機器可讀的數位浮水印或技術標籤的標示義務，未及於其他項次的透明度義務要求[7]，因此其餘項次的透明度義務規定均須於今年8月2日起嚴格遵循。 貳、重點說明 以下透過準則和指引的整體觀察，有助於釐清AIA第50條的規範內容，並就第50條的項次規定分別進行說明： 一、AI系統與自然人直接互動之通知義務（第50條第1項） （一）明確界定直接互動之定義 第50條第1項規定，與自然人直接互動之AI系統，應使相關自然人知悉其正與AI互動。指引將「直接互動」界定為具備「即時或近乎即時」且具有「雙向資訊交換」特徵之互動；若內容經人工審核後始發出，則不屬於本項所稱之直接互動[8]。 （二）通知義務的履行方式 指引規定，提供者得自行選擇通知方式，只要符合「清晰可區別」原則即可，例如文字、語音或視覺標示。僅於服務條款揭露或使用模糊稱呼（如僅稱「助手」）均不足以履行通知義務；對老人、兒童等弱勢群體，建議增設定期提醒功能[9]。 （三）顯而易見之解釋 第50條第1項但書規定，若AI互動屬一般人依使用情境即可明顯辨識者，則免除通知義務。指引援引歐盟消費者保護法之「平均消費者」（average consumer）標準，並綜合考量AI系統之應用情境及透明度義務之立法目的進行判斷[10]。 （四）豁免適用要件 第50條第1項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統，但提供予公眾通報犯罪之系統仍應履行通知義務，指引並以「警政報案機器人」作為示範案例[11]。 二、AI生成內容之機器可讀數位浮水印（第50條第2項） （一）生成與竄改合成內容之界定 第50條第2項要求，專用於生成或竄改音訊、圖片、影片或文字內容之AI系統，其輸出應以機器可讀格式標記，使其可被辨識為AI生成或改造（manipulated）內容。指引將「生成」解釋為創造全新內容，「改造」則指對既有內容作出顯著變更，並排除單純資料渲染、工業感測資料、無意義的短輸出、原始程式碼及機對機通訊等內容[12]。 （二）標記與偵測義務之履行方式 指引要求提供者同時履行「機器可讀標記」及「可被偵測」兩項技術解決方案義務[13]；準則則進一步建議採取多層次標記方式，例如結合數位簽章防偽標籤與浮水印，以提升辨識效果，至於指紋辨識或日誌紀錄僅屬輔助措施，不能單獨作為合規方式[14]。 （三）技術解決方案之品質要求 第50條第2項要求技術解決方案具備有效性、可靠性、強韌性及互通性。指引就條文內容進行解釋，補充上述指標指涉之意義[15]；準則則將指標量化為可供操作的技術測試流程，包括透過使用者理解評估、錯誤率及壓力等測試，以驗證技術解決方案是否符合上述指標要求[16]。 （四）豁免適用要件 第50條第2項排除適用於標準編輯輔助功能、未實質改變輸入資料語義之處理，以及依法授權用於刑事犯罪偵查等情形。準則指出在適用範圍上應考量法律義務的範疇及相關的法律豁免[17]；指引進一步舉出實例，包括拼字檢查、語法修正、逐字稿轉錄、隱私遮罩及醫療影像重建等，均屬豁免適用之範圍[18]。 三、情緒辨識與生物辨識分類系統之通知義務（第50條第3項） （一）情緒辨識與生物辨識分類之界定 第50條第3項規定，部署者使用情緒辨識或生物辨識分類系統時，應通知受影響之自然人。指引就兩類系統提供詳細定義，情緒辨識係依自然人之生物辨識資料識別或推斷其情緒或意圖；生物辨識分類系統則是依生物辨識資料將自然人歸類至特定類別。此項義務不因系統採即時或事後分析而有所不同。惟若生物辨識分類功能僅屬其他服務之附屬功能，且基於客觀技術原因屬必要者，則不在本項規範之內[19]。 （二）標記與偵測義務之履行方式 指引要求部署者確保受影響之自然人知悉系統正在運作，並符合「清晰可區別」及「無障礙近用」原則。通知方式得依使用情境採行書面、口頭、圖示或其他適當方式，並應於自然人首次接觸或暴露於系統時提供，亦得採預先通知方式履行[20]。 （三）場域情境與受眾之具體要求 指引指出，通知方式應依部署場域及受眾特性調整，例如於遊戲啟動畫面提示情緒辨識功能，或於展覽入口設置生物辨識分類告示；對兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群，亦應採取更易理解之通知方式。此外，本項通知義務僅要求告知系統正在運作，並不要求說明其運作目的[21]。 （四）豁免適用要件 第50條第3項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明，符合上述法定用途且已採取適當保障第三人權利與自由措施者，得免除通知義務；惟此項豁免不影響部署者依資料保護法規所應履行之相關義務[22]。 四、深偽技術之揭露義務（第50條第4項） （一）深偽影像與公共利益文字之界定 第50條第4項規範深偽影像與涉及公共利益之AI生成文字。指引將深偽影像界定為由AI生成或竄改，且足以使人誤認為真實之影音內容，若內容明顯違反自然常理或僅屬輕微技術調整而無誤導可能者，則不屬之。至於大眾利益文字，則指涉及政治、公共管理、公共安全、公共衛生、環境保護等公共事務之AI生成文字內容[23]。 （二）標記義務之履行方式 指引要求部署者確保標記符合「清晰可區別」原則，並於自然人首次接觸內容時提供[24]。準則則建議採用統一圖示或文字標示，區分「AI生成」與「AI改造」，並依內容型態採取適當之標記方式；對於影音內容，亦建議搭配互動式資訊揭露，以提供AI修改內容之相關說明[25]。 （三）特定場域情境與受眾之具體要求 指引指出，標記方式應依部署場域及受眾特性調整，並兼顧兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群之可近用性[26]。準則額外建議，對於藝術、創作、諷刺或虛構作品，得採較具彈性的揭露方式，以兼顧透明度與作品呈現效果[27]。 （四）豁免適用要件 第50條第4項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明，就大眾利益文字而言，若內容已經人工實質審核並由自然人或法人負編輯責任，得免除標記義務[28]；準則則進一步指出，媒體服務提供者已依相關法規及專業編輯程序處理者，亦得適用豁免[29]。此外，指引並指出，受雇者於雇主授權範圍內執行職務，以及自然人基於個人、非專業目的使用AI系統，均屬排除適用情形[30]。 參、事件評析 整體而言，準則與指引是歐盟執委會用來說明AIA第50條的透明度義務規範應如何解釋與遵守的行政指導文件，並不具有法律拘束力。準則是鼓勵AI系統的提供者與部署者簽署，其簽署效力並不該當法遵要求的決定性證據（conclusive evidence），但該準則已通過人工智慧委員會（AI Board）的適當性評估報告（Adequacy Assessment code），企業可藉由遵守實務準則以確保符合AIA透明度的法遵規範[31]；指引的發布義務雖係由AIA規範，但不等同歐盟執委會依法律授權制定的「授權法規」（delegated acts），因此指引內容並非對AIA透明度義務的權威性解釋，亦無法律上的解釋效力，最多作為法院解釋的參考依據[32]。即使如此，準則與指引仍對透明度義務提供充份的解釋框架，讓AI系統的提供者和部署者能明確知悉透明度義務規範的適用範圍、履行方式與豁免條件。 就臺灣而言，我國亦有透明度義務規範，規範於《人工智慧基本法》第5條第2項規定「高風險應用者，應明確標示注意事項或警語」，以遵循第4條的「透明與可解釋」原則，即「人工智慧之產出應做適當資訊揭露或標記，以利評估可能風險，並瞭解對相關權益之影響，進而提升人工智慧可信任度」。目前臺灣人工智慧的相關法制和配套措施正規劃當中，今年6月行政院核定的《人工智慧風險分類框架》[33]，將形塑各目的事業主管機關的管理規範和產業指引，歐盟執委會發布的準則與指引可作為主管機關的參考內容，以思索透明度義務規範要如何有效落實與執行。 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] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content#1720699867912-1(last visited July 23, 2026). [2] European Commission, Commission publishes guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1653(last visited July 23, 2026). [3] AIA第96條第1項。 [4] 同前註1。 [5] 同前註2。 [6] European Council, Artificial Intelligence: Council gives final green light to simplify and streamline rules, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/06/29/artificial-intelligence-council-gives-final-green-light-to-simplify-and-streamline-rules/(last visited July 23, 2026). [7] AIA第111條第4項。 [8] European Commission, Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689, 2026, p. 11-13. [9] id. at 14-15. [10] id. at 16. [11] id. at 18-19. [12] id. at 21-23. [13] id. at 24. [14] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, 2026, p. 8-10. [15] European Commission, supra note 8, at 26. [16] European Commission, supra note 14, at 17-21. [17] id. at 7. [18] European Commission, supra note 8. at 28-29. [19] id. at 30-31. [20] id. at 32. [21] id. at 31-32. [22] id. at 32. [23] id. at 33-34, 42. [24] id. at 46. [25] European Commission, supra note 14, at 26-30. [26] European Commission, supra note 8, at 46-47. [27] European Commission, supra note 14, at 35-36. [28] European Commission, supra note 8, at 43. [29] European Commission, supra note 14, at 35. [30] European Commission, supra note 8, at 6-8. [31] European Commission, Commission Opinion on the assessment of the Code of Practice on Transparency of AI-generated content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content(last visited July 23, 2026). [32] European Commission, supra note 8, at 3. [33] 數位發展部，AI風險分類框架，https://moda.gov.tw/major-policies/ai/governance/19244（最後瀏覽日：2026/07/24）。
新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月04日 生成式AI快速普及，惟其輸出之品質、安全與可信賴程度如何檢驗，各國迄今尚無公認之測試標準。新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）與新加坡企業發展局（Enterprise Singapore, EnterpriseSG）於2026年4月第17屆ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智慧分技術委員會全體會議[1]中，公開《人工智慧—AI測試—第8部分：運用生成式AI之提示型文字對文字系統品質評估》（ISO/IEC AWI TS 42119-8）提案，並將其定位為全球首部就生成式AI系統測試方法而設之國際標準[2]。 壹、事件摘要 新加坡提出之ISO/IEC 42119-8，係運用其AI Verify與全球AI保證沙盒（Global AI Assurance Sandbox）累積之測試成果，以基準測試（benchmarking）與紅隊測試（red teaming）做為兩大檢測手段，所擬訂之生成式AI提示型文字對文字系統品質評估方法。該標準與同系列第7部分（ISO/IEC 42119-7）及ISO/IEC 23282相互銜接，於2025年9月已在ISO登錄，現處經核准工作項目（Approved Work Item）之準備階段，尚未定發布日期[3]。會議期間，新加坡並與美國國家標準協會、ISO國際組織及AI Verify基金會合作舉辦工作坊與交流會議，促其標準推進於國際間凝聚共識[4]。 貳、重點說明 一、ISO/IEC 42119系列以「AI測試」為主軸，第8部分處理生成式AI之品質評估 ISO/IEC 42119係ISO/IEC JTC 1/SC 42就AI系統之測試與保證新近規劃之AI測試共通方法系列標準[5]。該系列第8部分聚焦運用生成式AI之提示型文字對文字系統，涵蓋以紅隊測試進行之安全性檢測，並就評估結果之分析與記錄提供指引，並與同系列第7部分（紅隊測試，ISO/IEC 42119-7）及ISO/IEC 23282（自然語言處理系統評估方法）相互銜接。依主辦之IMDA與EnterpriseSG所述，該標準以提升測試結果之可重複性與可比較性為目標，藉基準測試與紅隊測試，使不同組織評估AI輸出品質時，結果更具一致性與可比較性，從而強化各界對AI系統之保證與信任[6]。 二、AI Verify以11項治理原則為基準，併行流程檢核與技術檢測 AI Verify係新加坡IMDA主導、由AI Verify基金會於2023年推動之開源測試框架，用以填補AI治理原則與可供稽核證據之間之落差。其以透明、可解釋、可重複、安全、資安、穩健、公平、資料治理、當責、人為監督，以及包容性成長（Inclusive Growth）、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-being）11項治理原則為基準[7]。 AI Verify之檢驗分為流程檢核（Process Checks）與技術檢測（Technical Testing）。流程檢核依「原則、預期成效、流程、證據」（Principle, Outcome, Process, Evidence）四層展開檢核事項[8]，要求擬測機構以文件證據佐證其治理流程確有落實，所需文件例如治理政策、模型與資料處理紀錄、內部審查程序等。各檢核項目中，於可解釋、安全、穩健、公平四項原則之部分檢視項目，並列有進行技術檢測的項目[9]。 三、以Project Moonshot工具對應生成式AI AI Verify基金會的AI Verify框架原係以傳統AI為對象，為因應大型語言模型的檢測，其推出Project Moonshot做為前述技術檢測於生成式AI的主要測試工具。Moonshot提供逾100組基準資料集供進行基準測試，以分級評分評估模型在多種能力上的表現，例如語言與語境理解。Project Moonshot 亦提供自動化紅隊攻擊模組，可同時測試多個大型語言模型應用程式，節省時間與資源也確保模型效能的全面評估。Project Moonshot 的網頁介面並提供優化的測試流程，因應不同應用程式的多元需求，引導使用者只辨識並執行最相關的測試，使用者也可以利用自訂資料集調整測試，以評估模型是否符合其獨特使用情境[10]。 四、全球AI保證試點與沙盒媒合測試，以實測經驗作為標準前導 新加坡以全球AI保證機制（Global AI Assurance）串接前述工具與國際標準，由IMDA與AI Verify基金會共同主導，先後推出「試點（Global AI Assurance Pilot）」與「沙盒（Global AI Assurance Sandbox）」兩個措施。前者媒合生成式AI應用之開發者與專業測試業者（如Resaro、LatticeFlow AI、Advai等），就幻覺、不當內容、對抗弱點等風險進行技術測試。試點自2025年2月啟動，至同年5月彙整成果，已媒合17家應用部署者與16家測試業者[11]。後者則將試點之媒合做法予以常態化與擴大，使其自階段性試辦轉為長期運作之機制[12]。此機制屬軟性之自願測試，新加坡政府並不直接強制監管，而係以實作指引與測試媒合降低採用障礙、蒐集資料作為技術測試標準之前導、扶植AI保證服務市場[13]。 依IMDA的全球AI保證沙盒報告說明，其全球AI保證試點（Global AI Assurance Pilot）的AI測試焦點已從「基礎模型安全」移到「實際應用之端到端可靠性」，鑑於將基礎模型與現有資料來源、流程及系統整合的複雜度較高，生成式AI風險評估很大程度上取決於使用情境。該報告並歸納提出四個生成式AI評測的實務建議：測試優先序應依應用之風險輪廓調整，風險愈高者測試愈嚴；適格之測試資料集須由人與AI共同產製，兼顧代表性與品質；除最終輸出外，尚應檢視模型運作之中間流程節點；可運用大型語言模型協助評測，但須有人工校準，以免評分失真[14]。 五、AI測試業者認可計畫（AI TAP）：從沙盒媒合走向測試供給端之制度化 前述試點與沙盒雖已媒合開發者與測試業者，惟受媒合之測試業者其資格良窳，仍多賴個案判斷。AI Verify Foundation爰於2026年5月19日發布「AI測試業者認可計畫」（AI Tester Accreditation Programme, AI TAP），規劃就測試業者本身設計認可基準，並建立合格測試業者名單，使企業採用外部測試服務時得有所依循[15]。 認可方式採取五個評估面向，包括測試AI風險之技術能力、營運信譽（含實績）、財務永續性、營運量能，以及所宣稱業務範圍與實際能力相符[16]。該計畫預計於2026年第三季開放；現已有Advai、AIDX、安永（Ernst & Young）、Knovel Engineering、資誠（PwC）、Resaro、Vulcan等業者表達早期參與意願[17]。 參、事件評析 我國在AI評測上，已由數位發展部成立AI產品與系統評測中心（AIEC），就語言模型訂定安全性、可解釋性、彈性、公平性、準確性、透明性、當責性、可靠性、隱私與資安等10項評測指標[18]。針對語言模型之準確性、可靠性、資安、隱私、公平性進行技術評測，納入「臺灣價值觀」評測項目，以建立貼合本土社會脈絡之評測標準；規劃於2026年、2027年分別通過財團法人全國認證基金會（Taiwan Accreditation Foundation, TAF）認證[19]。 新加坡將其AI Verify評測方法提案成為ISO標準草案，並於前述國際會議中舉辦相關工作坊與研討活動，可見其認為任何AI評測須能成為國際共通接受之結果，始能在AI國際合規議題上達到評測之最大價值，因此其搶佔先機於ISO/IEC 42119系列中提出生成式AI之評測標準。我國AIEC之評測指標目前並未與數發部本身之風險分類框架相銜接，而數發部本身之風險分類框架亦可能與將來之國際標準存在落差。如AIEC測評結果須著眼於我國AI產品或服務之國際市場發展，即須追蹤觀測相關標準草案之進程，並同時就我國評測指標設計進行及時調整。 就測試方法而言，我國AIEC測評目前雖納入「臺灣價值觀」評測，但尚未就無法量化項目進行流程評測，亦無法對不同應用情境、代理AI動態運作過程進行風險評估。新加坡全球AI保證沙盒之報告已指出，生成式AI應用之測試須依風險輪廓調整、須檢視中間流程節點，此亦為我國AIEC測試做法須規劃補完之缺口。而新加坡推動AI測試業者認可計畫，則呈現其扶植本國AI測試服務業者、協助打開國際市場之思路；我國若欲就測試服務建立產業，則AIEC本身應設計成政府主導、建立標準、形成方法、認可適格業者之機制，同時由政府運用相關法令、獎補助、採購等方式提供市場誘因，將有助於落實我國AI基本法發展可信賴AI之宏旨。 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://www.tips.org.tw） [1]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [2]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 3, 2026). [3]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)（該案於2025年9月13日登錄於ISO/IEC JTC 1/SC 42工作計畫，現為Stage 20.00「準備階段」／開發中，尚未定發布日期）。 [4]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [5]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)（42119-8屬ISO/IEC 42119「AI測試」系列，並銜接同系列42119-7與ISO/IEC 23282）。 [6]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [7]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)（該框架第2頁明列前開11項治理原則）。 [8]What Is AI Verify, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/ (last visited Aug. 3, 2026). [9]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。其中標示「Technical Testing」者計五項流程，分屬可解釋（第14頁）、安全（第29頁）、穩健（第61頁）、公平（第71、72頁）四原則；框架本身未另作總結性列舉。 [10]Project Moonshot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/project-moonshot/ (last visited Aug. 3, 2026). [11]Singapore Unveils Insights from the World's First Technical Testing of Real-World Applications of GenAI, IMDA, May 29, 2025, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2025/sg-unveils-insights-from-worlds-first-technical-testing-of-real-world-applications-of-genai (last visited Aug. 3, 2026)；Global AI Assurance Pilot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance-pilot/ (last visited Aug. 3, 2026). [12]Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance/ (last visited Aug. 3, 2026). [13]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [14]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [15]Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [16]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026)；Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)（該計畫就技術能力、營運信譽、財務永續、營運量能、業務範圍相符五面向評估測試業者）。 [17]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026)；Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, 但截至 2026/8/4 仍尚未見開放，https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [18]〈數位發展部「AI產品與系統評測中心」啟動 推動我國AI評測制度與可信任AI環境發展〉，數位發展部數位產業署，2023年12月6日，https://moda.gov.tw/ADI/news/latest-news/9295（最後瀏覽日：2026/07/16）；〈數位部AI評測中心啟動 語言模型納10項目評分〉，中央社，2023年12月6日，https://www.cna.com.tw/news/ait/202312060129.aspx（最後瀏覽日：2026/07/16）。 [19]〈AIEC首創「臺灣價值觀」評測指標 42款模型競爭揭示AI在地化關鍵〉，資安人科技網，2025年10月，https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=12311（最後瀏覽日：2026/07/16）。
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。
「何謂行動健康?」行動健康是指利用行動應用程式與智慧手機、平板、或無線裝置等行動裝置結合，運用這些裝置的核心功能，如聲音、簡訊、定位系統、藍芽、或3G、4G行動通信技術等，作為健康照護用途，以提升傳統照護品質與管理健康，減少醫療成本耗費。倘若行動應用程式具有醫療用途，可用於診斷、治療、預防疾病等，則屬於醫療器材，且該應用程式通常為醫療器材之附件，或與行動裝置結合使用而成為醫療器材，對此則稱之為行動醫療。 隨著智慧聯網(IoT)的應用，國際間對於行動健康與醫療的發展日益著重，除了鼓勵創新研發之外，也紛紛制訂法規政策因應，包括美國食品藥物管理局(FDA)在2013年9月公布行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Application, Guidance For Industry and Food and Drug Administration Staff)，並於2015年2月修訂；歐盟2012年提出eHealth 行動計畫(eHealth Action Plan 2012-2020)，並在2014年4月針對行動健康的管理規範議題開放各類相關人士進行公共諮詢，後續在2015年1月公布諮詢結果。我國亦在2015年4月公布醫用軟體分類參考指引，以提供產業開發產品、申請查驗登記之參考。 未來，行動健康與醫療的發展將持面臨挑戰，相關問題包括行動健康與行動醫療之區分標準、行動醫療應用程式與傳統醫療軟體之監管差異、行動健康應用程式開發使用之自律性規範、使用者或病人隱私與個人資料保護、以及在研發過程中涉及的研究倫理等議題。