巴西通過網際網路公民權法案
2014年3月25日，巴西下議院通過編號2126/2011號法案，稱為網際網路公民權力法案（Marco Civil da Internet），是國際少見針對網際網路基本權利的立法例。該法律包含網際網路使用者權利、網路服務業者（ISP）責任、保障網際網路言論自由、保障隱私權、資料所有權及網際網路的普及化。
在數個月前，美國國家安全局被揭露監控全球網路流量的作法，引起國際間的軒然大波。許多國家均表達對於美國侵害其隱私及資訊安全，感到非常不滿。巴西政府自2011年以來，便逐步推動網路網路基本權利保障之立法，經過多年的程序，終於完成此次具代表意義的立法。該法律的規範對象涵蓋使用網際網路之個人、政府及企業，主要目的在保障網際網路的開放性、可接取集中立性。其主要規範重點在言論自由、網路中立性、隱私及個資保護、網路中介者責任等四部分。
在基本言論自由部分，該法律承諾保障言論及表達的自由，促進網路企業的競爭，維護公民使用網際網路的權利，促進網路服務的普及化；在網路中立性方面，則規範ISP不得對於網路內容及應用之傳輸有差別待遇，除非基於安全或技術支援的情形，而ISP進行差別待遇時，必須告知使用者；而在個人資料及隱私保護上，除了配合巴西既有的個資法處理資料收集、分析、處理及利用外，尚規範資訊保存與資訊所有權，對於ISP所保留有關使用者的資訊，除明訂各種隱私資料的保存期限外，也規範必須經過法院授權才能加以調閱，使用者對其資料也擁有所有權，ISP對於使用者資料必須嚴格保密；最後則是網路中介機構的責任，當發現網路上有侵害著作權之傳輸行為時，必須透過法院授權，ISP業者才能加以阻斷或刪除，而相對的，ISP業者只要遵守法院授權，便無需為網路上的侵權行為負擔連帶賠償責任，避免了業者因為用戶的侵權行為而連帶受到賠償責任。
巴西本次制訂的網際網路法律在國際上相對少見，例如其中的網路中立性規範也是屬於國際上少數將網路中立性加以明文規範的國家，對於網際網路上自由的維護可以說是非常的具有示範性。目前，國際上針對網際網路的規範模式也一直爭執未定，加強管制或放鬆管制的聲音也不斷的拉鋸，此次巴西的創新立法也可說相當具有參考性。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 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]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。
WhatsApp因違反GDPR遭愛爾蘭資料保護委員會開罰2.25億歐元愛爾蘭資料保護委員會（Data Protection Commission，DPC）於今（2021）年9月宣告WhatsApp Ireland Limited（下稱WhatsApp）違反歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation，GDPR）並處以高額裁罰。 DPC自2018年12月起主動調查WhatsApp是否違反GDPR下的透明化義務，包括WhatsApp透過其軟體蒐集用戶與非用戶的個人資料時，是否有依GDPR第12條至第14條提供包括個資處理目的、法律依據等相關資訊，以及該資訊有無符合透明化原則等，其中又以WhatsApp是否提供「如何與其他關係企業（如Facebook）分享個資」之相關資訊為調查重點。 歷經長時間的調查，DPC作為本案領導監管機關（lead supervisory authority），於2020年12月依GDPR第60條提交裁決草案予其他相關監管機關（supervisory authorities concerned）審議。惟DPC與其他相關監管機關就該裁決草案無法達成共識，DPC復於今年6月依GDPR第65條啟動爭議解決程序，而歐洲資料委員會（European Data Protection Board）在同年7月對裁決草案中的疑義做出有拘束力之結論，要求DPC提高草案中擬定的罰鍰金額。 DPC最終在今年9月2日公布正式裁決，認定WhatsApp未依第12條至第14條提供資訊予「非軟體用戶」之資料主體，而「軟體用戶」的部分也僅有41%符合規範，嚴重違反GDPR第5(1)(a)條透明化原則。據此，以母公司Facebook全集團營業額作為裁罰基準，DPC對WhatsApp處2.25億歐元之罰鍰，為GDPR生效以來第二高的裁罰，並限期3個月改善。
韓國科學及資通訊部發布「韓國科學技術主權藍圖」韓國科學及資通訊部（Ministry of Science and ICT, MSIT）於2024年8月26日發布第一次國家戰略技術發展計畫「韓國科學技術主權藍圖」（Blueprint for National S&T Sovereignty）（下稱科技主權藍圖），以促進國家戰略技術（national strategic technology）之發展。 韓國於2022年10月發表〈國家戰略技術培育計畫〉（National Strategic Technology Nurture Plan），選定12個國家戰略技術。本次發布之科技主權藍圖，旨在為國家戰略技術提供中長期之支援政策，主要政策與預期效果如下： 1. 支持國家戰略技術商業化：MSIT將在5年內投資30兆韓元（約7200億台幣）於國家戰略技術之研發，並推出「顛覆性差距特殊上市程序」（super-gap special listing procedure），為具顛覆性之新技術提供融資、租稅優惠等支援，加速其商業化。 2. 增強韌性：韓國將加強與戰略夥伴之合作，觀察國際趨勢，定期更新國家戰略技術清單，以利其對國家戰略技術保持良好的應變能力。另一方面，韓國希望保持半導體記憶體（semiconductor memory）、蓄電池與顯示器技術之領先，並積極發展人工智慧半導體、尖端生物技術與量子技術等三大顛覆性領域，以期在國際上建立韓國主導之戰略技術標準化體系。 3. 建立任務導向的研發體系：MSIT將建立任務和目標績效管理體系，並搭建創新平台，鼓勵戰略技術之研發，目標為創造15家以上的戰略技術獨角獸公司（unicorn start-up），以引領韓國未來戰略技術之發展。
美國參議院於2015年4月針對patent troll提出PATENT Act法案美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案，該法案名為the Protecting American Talent and Entrepreneurship (PATENT) Act。希望能制止美國近年來濫用美國專利系統制度，造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。 該法案指出，許多濫用之專利訴訟案不僅發生在大公司，許多中小公司也受到patent troll的侵擾，也許即使不著名的專利訴訟案也會花費被告方非常大筆之金額。法案內容指出，提起專利訴訟方需要清楚定義該專利的聲明(claim)及何種產品或是過程侵權，及其侵權之方法等。另外，勝訴方可以提出敗訴方在訴訟過程中所花費的費用並不客觀上合理等聲明。美國政府於2015年5月初表示支持該項提案，且認為該法案是合理且可理解的法案(common-sense legislation)，並希望能於今年簽訂通過該法案於國家專利法中，讓美國專利法系統不受到patent troll的氾濫使用。 美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案做出修正，希望在打擊專利蟑螂時，又不至於過度保護AIA，而造成專利權人泛濫使用AIA保護而矯枉過正。主要的法案修正內容包括： 1.限制PTAB過度檢視專利有效性的範圍。PTAB為了防止過多的專利訴訟，對於專利的有效性較謹慎檢視，因而相對的判定許多專利無效。此法案要求PTAB的審查標準需與地方法院檢視專利有效性的標準相同，以避免過度不合理的專利無效決定。 2.專利權人若要聲訴原告的專利無效需具有大量且具體的證明，證明專利的無效性。若專利權人提出無理由的專利訴訟，即造成濫用專利權人權利的情形，該法案規定，其可對其律師相關的懲罰。 3.若專利權人像PTAB提出對方的專利無效，PTAB僅需一個成員來決定是否構成審視該專利有效性的決定。 提出這些修改法案，主要希望在打擊專利訴訟濫用的同時，又不會過度的保護專利權人而可能夠成不中立的結果。