新興網路運輸業的異軍崛起-UBER風潮
科技法律研究所
2014年09月06日
壹、前言
分享經濟(sharing economy)的概念,伴隨科技技術的進步和社群媒體的活絡,逐漸成為新興商業模式的關鍵元素,並創造出巨大的利潤。Uber便是成功媒合閒置車輛、司機與消費者的新興科技產業典範,然而破壞式創新的成功,反面而來的是全球各地的傳統產業-計程車業的激烈抗爭,政府也隨之發現現有交通監管法規無法妥適因應該新興產業的崛起,而可能對於社會秩序維護、市場公平競爭、爭議處理、人民生命、身體安全之保護有所欠缺。
Uber由卡拉尼克(Travis Kalanick)創立於2009年,起源於舊金山這個難以叫車的城市,目前已進駐超過42個國家,2012年被富比士雜誌評選為全球前十大科技公司,2013年7月引進臺灣[1]。Uber本身不擁有車輛和司機,而是利用先進的app軟體,扮演媒合閒置車輛與消費者的角色,該app軟體同時具有計算費率、顯示出車資訊及預估抵達時間、信用卡付費和車資平分服務等多重功能。由於Uber對司機的服務品質設有嚴格控管和淘汰機制,深受消費者信賴與好評。
Uber的商業模式不斷更新,從原本主打的賓士高級轎車外,開始提供一般的小轎車和休旅車的平價車款服務,並吸引計程車司機的加入、淡化計程車業抗議的問題。在紐約,與Uber聯手的計程車司機,平均收入從300美元提高至700美元[2]。
原本Uber主攻客群是高消費的商務人士,起跳費用和費率比計程車高[3],約莫貴五成到一倍左右[4],故對計程車業影響較小,但Uber隨後推出的平價「菁英優步」方案起跳價是50元,使得臺灣的計程車業者產生激烈的反彈浪潮[5]。透過科技創新研發而誕生的新興網路運輸業,不僅模糊了租車業與計程車業的界線,甚至可能會無「法」可管,惟在鼓勵創新創業的政策推動下,對於新興科技產業的管制,是否真能確保市場之公平競爭與維護社會秩序,抑或會過度偏袒傳統產業而扼殺了新型態商業模式的活絡和成長,殊值探究。在美國,已經有許多城市因計程車業的抗議而開始正視該新興產業的異軍崛起,並逐步發展出相應合理之管理制度,殊值我國參考[6]。
貳、Uber在美國
一、緣起
Uber發跡於舊金山,在瞬間擄獲美國各大城市消費者的芳心,但也直接衝擊傳統交通運輸業的生意而造成反彈[7],2012年10月,芝加哥計程車業及汽車服務業提起訴訟,認Uber商業模式違反芝加哥對計程車營運管理交通法規[8],隨後,舊金山、華盛頓等地區也有大規模計程車業的街頭抗議行動,認為Uber這種以應用程式為工具的車輛共乘服務 (app-based ride sharing)造成不公平競爭[9],各州政府,最初為因應抗爭和可能無法管理等問題,採取保守的反對態度。
擁有嚴格交通法規的紐約市首先禁止Uber停業,接著是芝加哥、麻薩諸塞州[10]和維吉尼亞州[11]等地陸續跟進,華盛頓特區和波士頓也引發一系列訴訟[12],提出uber等共乘車輛服務的科技公司是不合法的計程車業等控訴。
從Uber營運模式觀之,由於其本身未擁有司機和車輛,而是和租車公司和私人合作,最初被歸類為車輛租賃業(hire-a-car business),然而,在其營運模式下卻又與計程車業相似卻不同類,因而處於交通法規管制之灰色地帶之中。備受爭議之處如:對於不同地區的收費採動態定價、利用具GPS定位功能的app作為哩程計費器(meter)、而未遵循當地交通運輸業主管機關訂定的收費基準;違反當地地交通法規有關不允許計程車利用電子裝置提供駕駛服務或預約的極短程(少於半小時)搭乘服務(prearranged rides);不接受路邊隨機接客;不接受現金付款(如奧克拉荷馬州塔爾薩市(Tulsa)法規規定計程車業必須以現金的方式向乘客收費);透過自動化機器直接將小費包含在服務費用裡(美國約定俗成的慣例是,乘客須付司機1~2塊美元或車費10%的小費)以及某些地區如維吉尼亞州僅允許非營利的共乘行為、對費率過高的不滿及Uber有阻礙合法計程車使用app叫車的試驗計畫進展之虞等[13]。
2013年的最後一天,加州舊金山發生一起交通事故,Uber司機撞死一名人行道上的6歲女童,但Uber聲稱當時車內沒有乘客亦非在接客途中,非屬執行職務,依加州公共事業委員會(Claifornia Public Utilities Commission, CPUC)之規定,並不在商業保險理賠的範圍內。女童家屬提起民事訴訟,指控司機依賴手機應用程式作為接客平台違反交通法規、保險責任存有漏洞等(該車輛屬於司機自有車,並沒有投保商業責任保險);若換成是計程車業,計程車司機縱使是已下班在返家途中、或在接客途中,都受到商業責任保險範圍的保障[14]。這件事情激起引發了各界劇烈討論。新興網路運輸業的崛起,除了影響計程車業市場行情和工作機會之外,相關的交通監管規範、司機對乘客或行人造成傷害及交通事故發生時的責任歸屬及商業保險範疇等,從各地交通法規觀之,產生許多模糊或三不管地帶;在各地主管機關提出因應之道前,Uber自行在 2014年2月宣布將擴大保險範圍,以涵蓋司機個人保險範圍不足部份[15]。
二、發展近況
2014年初,美國各地行政機關開始著手規範此類藉由科技技術進入交通運輸業的新興產業,此類新興產業在各地稱呼不同,諸如「網路運輸業(Transportation Network Company,下稱TNC)」或「車輛共乘服務業(ride-sharing service)」[16],多數的共識是,政策上應開放、鼓勵Uber等新興網路運輸產業活絡發展,以帶動當地就業市場和刺激消費,也能提供消費者更多選擇機會;但新興網路運輸產業不適合被直接歸入計程車業或汽車租賃業的法規下去管制,而應按其特性重新設立另一套監管機制。同時;也宜逐步緩慢放寬對計程車業的管制(relenting pressure from the taxi industry),緩和其在營運上所遭受的衝擊。不過也有地區仍處於觀望中,以下僅列舉數州及城市之發展狀況:
(一)加州是最早針對TNC立法的地區,加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)新增「網路運輸業(TNC)」產業類別,針對 Uber、Sidecar、Lyft等車輛共乘服務業(ride-sharing services)等新興租車服務業,在2013年9月通過監管規定,內容包括:必須取得CPUC核發的營業許可、司機前科背景調查、建立司機職業訓練計畫、執行禁止吸毒與酗酒政策、19項車輛檢查項目以及針對每件交通事故至少要投保100萬美元以上金額的商業責任保險,使乘客、司機和第三人於遭遇意外事故時均能獲得合理賠償,該保險金額的要求高於對于豪華轎車之規範[17]。CPUC的立意在使新興和傳統的交通運輸業能在合理的基礎上公平競爭,並確保提供消費者更多元且安全的叫車服務,同時不阻礙新興產業之發展。
(二)科羅拉多州參議院下屬商業、勞動力及技術委員會(Senate business labor and technology committee)亦將Uber此類新興服務歸類為「網路運輸業(Transportation Network Company)」並訂定「規範機動車輛交通運輸規則-網路運輸業規則」(Transportation Network Company Rules of the Rules Regulating Transportation By Motor Vehicle),於2014年7月8日正式施行[18],主管機關為州政府公用事業委員會(Public Utilities Commission),規範對象範圍包括網路運輸業者、網路運輸業者的雇員和司機。網路運輸業被認定為一獨立業別,有專屬的申請許可程序及要件;網路運輸業者應投保強制汽車責任保險,賠償範圍包括人身健康與財產損害;在安全維護責任部份,則參酌聯邦法規訂定,當司機一旦加入Uber並使用其app執業,則需要通過背景調查、健康檢查和車輛檢查[19],司機的工作時數也受到限制,以登入網路運輸業數位網路(digital network)起算,連續工作12小時候便應登出至少8小時、連續8天工作累計80小時者亦同,網路運輸業者有義務管理並保存六個月內司機的使用記錄,並保證記錄的真實性[20]。
(三)維吉尼亞州在2014年8月和Uber、Lyft等網路運輸業者達成協議,在相關業者遵守州法、擴大對司機的背景調查並淘汰有重罪、詐欺、性騷擾、暴力犯罪和曾有藥物濫用經驗者、持續監督司機工作狀況並嚴格化投保要求等條件下,撤銷先前的停業禁止命令(cease and desist order),允許他們繼續執業,同時間維吉尼亞州也開始擬具相關法規草案,希望能因應此類提供共乘服務(ride-sharing service)的新興產業之特性、同時考量到傳統計程車業之衝擊影響,發展合宜、長久性的管理規範[21]。
(四)華盛頓州西雅圖市議會原本為了保障傳統計程車業,在2014年3月立法,首創三家新興網路運輸業Uber、Lyft、Sidecar在同一時間執業的司機數量之規定,每家門檻為150名,比業者自行估計出來的2000名執業數量差了不止一星半點;又原本西雅圖的計程車職業執照自1990年就不再核發,但為平息傳統計程車業的抗議,將再加發200張執照[22]。不過,網路運輸業者旋即在4月時推動公投運動(referendum campaign)阻止法令生效,同年7月市議會妥協並通過修正案,取消網路運輸業執業人數的門檻,但提高網路運輸業的投保責任,至核發200張執照給傳統計程車業部份不變,並就所有新取得許可營運的運輸業抽取10美分的費用,作為採購身障人士專用車輛的預算[23]。
(五)德州休斯頓市早在2013年年初便提出新興汽車運輸服務條例(new vehicle-for-hire ordinance)草案[24],市議會歷經16個月的討論,終於同年8月6日通過市政府法規第46章修正案[25],肯認網路運輸業(TNCs)的合法性,並將其和所有機動車輛派遣服務業(mobile dispatch services)納入交通監管規範,修正重點在如何落實消費者保護、相類似產業公平競爭、身心障礙者使用權益及商業責任保險,以建立良好的商業環境,找到鼓勵創新商業模式、支持自由市場和建立公平公正商業環境的平衡點[26]。
(六)德州聖安東尼奧市(San Antonio)市議會公共安全委員會(City Council Public Safety Committee )在2014年8月13日拒絕同意汽車運輸服務業(vehicle-for-hire)修正草案,認為應持續研議相關議題,預計11月時再次會商討論。修正草案係為使Uber等TNCs合法化,而預計在城市法令第33章(Code of Ordinances Chapter 33)新增條文,其規範類似對計程車業與汽車租賃業之規定,要求需申請許可、司機背景調查、提交年度及隨機抽查之汽車檢驗報告及強制投保等。但反對者認為網路運輸業對於當地觀光產業以及公共安全是有害的,且修正草案欠缺公平性。舉例而言,網路運輸業同特定共乘服務公司(ride-share companies)僅被要求承擔100萬美元的商業責任保險,但其保險責任應更重;計程車及禮車服務公司,每一車輛的年許可費為440美元,但網路運輸業卻只要160美元;又現行修正案並未限制網路運輸業的營運車輛數目,以及允許網路運輸業自行設定動態費率等,這些都將嚴重打擊計程車業的營運[27]。
參、Uber在臺灣
一、Uber之亂:台北市計程車業者包圍交通部抗議
2013年7月引進臺灣時並沒有未引起太多關注,但2014年5月平價車款服務「菁英優步」的推動,其跳表價為50元,費率比計程車便宜,因此引爆計程車業的恐懼[28],在計程車業眼中,Uber雖然主張所配合的是合法租車公司,但營運模式並非一般的日租或月租,而是同計程車班以距離來計算收費,卻又不受計程車客運業相關法規限制,明晃晃就是非法計程車,違反租賃業營業規範,不僅定價未經費率制訂委員會核定,司機也不需要有執業登記證,影響乘客安全[29]。我國交通部初步認定,Uber是提供預約租車並代僱駕駛的服務,需遵守小客車租賃業相關規定;若要與計程車客運業或個人計程車合作,則需符合計程車客運服務業申請核准經營辦法,收費也需要依照各縣市核定的計程車費率[30]。
政府到底應該如何看待與用什麼樣的思維管理創新服務?科技進步速度必然快過法規修訂速度,政府應該要保持彈性的態度,開闊的胸襟。臺灣15年來沒有改變的計程車費表,如今在Uber所提供的便利、有效率、高品質司機、立即的客訴處理的叫車服務下,計程車業者還希望能調高費率實是值得思考,是否傳統計程車業的載客服務和品質,已不符合消費者的需求[31]。
二、新興網路運輸業在法律關係上之定位
Uber所提供的服務其實是一個媒合閒置車輛及駕駛和消費者的叫車平台,在臺灣受限於法令規範,目前合作對象是小客車租賃業,交通部目前肯認其並無違法事由,但由於其商業模式-提供類似卻品質更好的乘車服務,因而對傳統計程車產業產生強大的衝擊,使得主管機關不得不正式回應計程車業者要求公平競爭、放寬駕駛年齡上限及推動新式計費表等訴求[32]。
若逕就Uber本身商業模式觀之,實際上較類似為我國的「計程車客運服務業」,依交通部依據公路法第56條第1項授權訂定之計程車客運服務業申請核准經營辦法第2條及第3條,計程車客運服務業得接受委託辦理「車輛派遣」服務業務,所稱派遣,係指接受消費者提出之乘車需求後,指派消費者搭車所在地同一營業區域內特定計程車前往載客之營運方式。至與Uber合作之小客車租賃業是否有違反法規之虞?
我國計程車客運業和小客車租賃業均屬汽車運輸業,依公路法第79條第5項由交通部訂定申請資格、程序、營運許可內容與限制等事項之規則。兩者行業性質相近,均屬特許行業,但小客車租賃業進入門檻並不嚴苛,屬完全競爭市場,業務來源包括短期個人商務市場、家庭短期旅遊市場及公務機關長租等,尚未出現營運困難的聲浪;而Uber所提供的媒合服務,進一步地減少小客車租賃業的車輛閒置時間、給予代僱司機額外工作收入和提高業者獲利空間[33]。依現行法規,並未禁止小客車租賃業利用類似計程車的營運模式。
而計程車業因立法者預設為維護消費者隨機叫車伴隨而來的安全考量,對計程車業有較多管制規範,計程車駕駛人除了職業小客車執照外尚須申請營運小客車執業登記證[34],對於車輛數量則係用牌照予以限制數量[35]。計程車費率則由公(工)會提案送交各該交通主管機關,再由費率審議委員會審議[36];計費表之設定標準和檢驗之主管機關為經濟部標準檢驗局[37]。然而計程車業一直有許多問題存在,如對於駕駛人資格限制、品質和服務態度的規範、工時與勞動條件管理等[38],此次以Uber而起的抗議活動,可發現計程車司機們的訴求,主要是來自於收入過低[39]。 計程車司機的生計困境,或許可藉由放寬進入門檻與降低成本作為手段,但不應以限制競爭、排斥提供更好服務的對手做為解決之道-當計程車業要求提高計程車費率卻又抗議Uber的平價服務,已經顯現出傳統運輸業缺乏競爭力卻又不願改革的陳舊思想。
肆、評析
根據Uber內部的數據統計,Uber每個月可以創造出2萬個工作機會,並且能有效改善交通狀況和減少酒駕事故[40]。在美國,與Uber合作的司機,年薪水高出一般計程車司機的三倍,且因媒合機率極高,司機可享有工時上的彈性,將提供乘車服務當作業餘工作,Uber則透過車牌號碼和司機的手機號碼對他們進行監督,一旦表現不好將剔除之,這樣的規範在新興的點對點科技服務(peer-to-peer tech service)是非常受歡迎且成功的營運模式,相同的商業模式也使用於e-Bay和Airbnb等公司[41]。
Uber利用成本更低廉的科技技術,所提供的方便叫車系統、便利的信用卡付費、確實的司機評鑑制度及極佳的媒合率,來自於創新的新興商業模式,並受到消費者的信賴與肯定。反觀我國計程車的現行市場生態,反映政府的政策決定及管制措施上,並無法提升計程車司機的收入和良好的載客品質,國內計程車市場並不乏已轉用科技技術平台的車隊,如台灣大車隊、Easy Taxi等,但整體的服務素質顯然欠缺足夠的競爭力,新興網路運輸業的誕生,實有助於計程車業加速開拓進取。我國政府確實應查核新興網路運輸業的商業模式,是否符合相關法規的管理要求,但管制目的上應係為兼顧消費者權益、公共安全、公平競爭及創新鼓勵,但絕不宜為了鞏固傳統產業的利益,而以法規扼殺新興網路運輸業的成長,犧牲消費者的使用需求和選擇權。
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[27] Cory Smith, Council delays changes to vehicle-for-hire ordinance, KSAT, Aug.13, 2014, http://www.ksat.com/content/pns/ksat/news/2014/08/13/council-delays-changes-to-vehicle-for-hire-ordinance.html (last visited Aug 14,2014).
[28] 郭芝蓉,〈uber引戰計程車,只有破壞沒有創新?〉,數位時代,2014/07/11,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/33003 ;甘芝萁、林嘉琪,〈叫車App搶生意,計程車公會怒控非法〉,自由時報,2014/06/25,http://news.ltn.com.tw/news/life/paper/790343/print(最後瀏覽日:2014/08/15)。
[29] 甘芝萁、林嘉琪,〈北北基費率15年未調,Ube 又搶客/千輛小黃後天交通部抗議〉,自由時報,2014/07/05,http://news.ltn.com.tw/news/life/paper/793243 ;蘇文彬,〈交通部將調查Uber是否有違法〉,iThome,2014/07/09,http://www.ithome.com.tw/news/89285 (最後瀏覽日:2014/08/15)。
[30] 〈各界對於UBER進軍臺灣市場相關疑問回應說明〉,中華民國交通部,http://www.motc.gov.tw/ch/home.jsp?id=15&parentpath=0,2&mcustomize=multimessages_view.jsp&dataserno=201407250001&toolsflag=Y (最後瀏覽日:2014/08/15)。
[31] 董福興,〈小黃為何不試著超越Uber?〉,聯合新聞網,2014/07/23,http://mag.udn.com/mag/digital/storypage.jsp?f_ART_ID=525933 ;經濟日報,〈擁抱新科技,化危機為商機〉,2014/07/25,http://udn.com/NEWS/OPINION/OPI1/8826676.shtml ;許子謙,〈uber的行銷秘密〉,數位時代,2014/07/21,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/33101 (最後瀏覽日:2014/08/15)。
[32] 蘇文彬,〈交通部將調查Uber是否違法〉,iThome,2014/07/09,http://www.ithome.com.tw/news/89285 (最後瀏覽日:2014/08/15)。
[33] 周茂林,〈全力打拼爭權益,成果與業界共享-專訪中華民國小客車租賃商業同業公會全國聯合會〉,《工商會務季刊》,(2011),http://198.55.121.69/cgi-bin/big5/k/37a2?q1=dp1&time=17:24:42&q27=20110719141556&q35=&q65=2006003&q22=20 (最後瀏覽日:2014/08/15)。
[34] 計程車駕駛人職業登記管理辦法。
[35] 汽車運輸管理規則第91條之2。
[36] 汽車管理運輸規則第10條。
[37] 度量衡法第3條,度量衡器形式認證管理辦法第2條,度量衡器檢定檢查辦法第3條。
[38] 相關文獻如:交通部運輸研究所,計程車共乘試辦計畫(2009),http://www.iot.gov.tw/public/data/96414235571.pdf;張學孔,〈九十七年度台北地區計程車營運情形調查期末報告〉,台北市政府交通局與台北縣政府交通局共同委託研究,(2008);張學孔,〈計程車在臺北市大眾運輸政策中的角色與定位之研究〉,臺北市政府研考會委託研究,(2008);周文生,〈計程車駕駛職前與在職教育訓練制度之規劃與建立(I)〉,交通部運輸研究所委託研究,(2008);周文生、王穆衡、王晉元,「計程車客運業營業區域檢討調整之研究」,(2002 年)(最後瀏覽日:2013/10/25)。
[39] 計程車業者主要訴求為:放寬計程車駕駛年齡限制;放寬一輛計程車只能加入一家計程車客運服務業的限制(計程車客運服務業申請核准經營辦法第16條);取締白牌計程車;提高費率。請參〈北市計程車公會建請持續摧生新式計費器制度與規劃各方費率攤提問題〉,台北市商業會,http://www.tpecoc.com.tw/cgi-bin/big5/k/174m?q1=dp1&q27=174m&q35&q65=a019759&q22=20140730175343&q13=x ;台北市計程車客運商業同業公會臉書社團,https://www.facebook.com/notes/%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E8%A8%88%E7%A8%8B%E8%BB%8A%E5%AE%A2%E9%81%8B%E5%95%86%E6%A5%AD%E5%90%8C%E6%A5%AD%E5%85%AC%E6%9C%83/%E8%B7%AF%E6%94%BF%E5%8F%B8%E5%B0%8D103%E5%B9%B47%E6%9C%887%E6%97%A5%E5%85%A8%E8%81%AF%E6%9C%83%E9%99%B3%E6%83%85%E6%9B%B8%E5%9B%9E%E8%A6%86/432941536845711 ;交通部路政司路臺營字第1030408497號函;台北市公共運輸處北市運般字第10332038400號函;交通部交路字第1030405420號函。
[40] Uber, http://blog.uber.com/davidplouffe (last visited Aug.8,2014) .
[41] Can Uber taxi protests stop technology’s advance?, 4 News, July.1, 2014, http://www.channel4.com/news/uber-app-taxi-cab-drivers-protests-washington-dc-technology ; Christopher Mathias, Half of NYC UberX Make More Than $ 90000, Uber Claims, May.27, 2014, http://www.huffingtonpost.com/2014/05/27/uberx-new-york-city-drivers-salaries_n_5397387.html (last visited Aug.8,2014) .
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).
歐盟執委會提出資料治理與資料政策歐盟執委會提出資料治理與資料政策 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年10月12日 歐盟執委會(European Commission,以下簡稱執委會)於2020年7月提出「資料治理與資料政策」(Data Governance and Data Policies at the European Commission)[1],旨在說明歐盟執委會將如何透過資料治理及相關政策,轉型為資料驅動型組織(data-driven organization),並提供一致的方向或原則,促進執委會下各政務總署(Directorate-General)及事務部門(Service Department)(以下簡稱相關部門機構)之資料共享。 壹、背景目的 「促成歐洲適應數位時代,並使執委會成為完全數位化、具敏捷性、靈活性與透明性的歐盟組織」是執委會現任主席Ursula von der Leyen所提出的2019年至2024年政策願景之一[2]。隨著數位化發展,透明(transparent)、循證式(evidence-based)的決策需運用人工智慧資料分析技術,「資料」是直接影響人工智慧運用於政策決定的關鍵要素。欲提升人工智慧運用結果被信賴的程度,首先必須有可查找(findable)、可近用(accessible)、可互通(interoperable)、安全(secure)且高品質(high-quality)的資料。歐盟機構內部資料、資訊與知識的共享與治理,有助於此願景之達成。 因此,執委會提出「資料治理與資料政策」,建立執委會統一的資料治理架構與政策原則,幫助執委會轄下相關部門機構共同遵循資料管理(data management)、資料近用、資料保護、智慧財產權、資訊安全等相關法律與監理要求。同時,執委會亦期能藉此優化資料建立(creation)、蒐集(collection)、取得(acquisition)、存取(access)、利用(use)、處理(processing)、共享(sharing)、保存(preservation)與刪除(deletion)等資料生命週期必經流程,改善資料品質,提升資料管理及共享之效率。 貳、內容摘要 「資料治理與資料政策」的適用範圍為執委會及其相關部門機構所擁有、利用或再利用的資料集,包括政策決定所使用的資料、行政資料與個人資料。在「資料治理與資料政策」的執行上,則導入「遵守或解釋」(comply-or-explain)原則,除非法律明示規定為選擇性適用,否則執委會轄下相關部門機構皆需遵守;倘未遵守,則需就無法遵守的原因提出解釋。以下分別就「資料治理」與「資料政策」兩大部分重點說明。 一、資料治理 主要目的在建構執委會統一的資料治理架構,釐清相關角色的責任與相互依賴關係。依角色與任務的不同,執委會將資料治理分為三層級,並由秘書總署集體治理團隊(Secretariat-General corporate governance team)支援三層級的執行工作。 (一)策略層級(strategic level) 由資訊管理指導委員會(Information Management Steering Board, IMSB),處理資料治理與資料政策相關議題,界定長期推動願景、提供政策方向、監督推動與執行之進程,並作出策略決定。 (二)管理階層(managerial level) 由資料議題相關的組織、委員會、團體所組成之資料協調小組(data coordination groups)、各地區資料聯絡窗口(local data correspondent)、執委會各相關部門機構下的資料治理委員會(data governance board),以及策略層級就各資料集所指定之資料擁有者(data owner),依策略層級所提出之願景與政策方向,在各處建立並執行資料政策、監督執行進度,並向策略層級報告執行進度及任何超出其決策權限之問題。 (三)運作階層(operational level) 由資料擁有者選出或指派資料管理員(data steward),並與資料利用者(data user)實際執行資料政策,必要時將相關議題提到管理層級解決。 二、資料政策 就資料管理(data management)、資料互通性與標準(data interoperability and standards)、資料品質(data quality)、資料保護與資訊安全(data protection and information security)等核心面向,建立上位原則。 其中關於「資料管理」部分,又依資料生命週期細分。例如在「資料集建立、蒐集或取得」方面採取一次性原則,故執委會轄下相關部門機構在建立、蒐集或取得資料之前,需探詢必要資料或資訊是否已存在,避免重複取得。主要需求資料集的部門機構,應協助讓其他執委會相關部門機構或歐盟機構也獲得使用該資料集之權利。又例如「資料集存取、使用與共享」方面,除非歐盟相關的執委會決定、指令或規則另有規定[3],否則以「需要共享」(need to share)或「預設共享」(share by default)為原則,並使用一致化的資料管理與視覺化工具或資料平台。 針對「資料互通性與標準」與「資料品質」兩部分,著重在執委會內部的共通一致性,包括資料格式、資料相關詞彙、資料品質的定義與量測等。而在「資料保護與資訊安全」方面,則強調「歐盟機關個人資料保護規則」[4]相關義務,以及歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)所提相關指引之遵循。 參、簡析 觀察歐盟執委會的「資料治理與資料政策」,可知其資料治理架構與相關政策,是以形成一個資料共享再利用生態系為藍圖。除了強調資料一次性建立及資料預設共享等原則,更從組織管理角度,界定不同單位或角色的任務與責任,並凸顯資料治理管理組織的建構,對資料政策執行之重要性。 我國政府長期致力於數位國家之發展,在政府資料開放政策推動上已有不少成果,例如建立政府資料開放平台、訂定各級機關資料開放作業原則、統一資料開放格式等。為持續厚植數位國家的資料應用能量,建議未來可進一步完善政府資料治理構面,兼納「政府對民眾之資料開放」及「公務機關間之資料共享」等面向,借鏡歐盟執委會之作法,確立資料共享再利用之管理架構及原則,提升政府資料應用的效率與效能。 [1] EUROPEAN COMMISSION, Data Governance and Data Policies at the European Commission (2020), https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/summary-data-governance-data-policies_en.pdf (last visited Oct. 5, 2020). [2] See Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political-guidelines-next-commission_en.pdf (last visited Oct. 8, 2020). [3] 例如歐盟執委會決定Commission Decision 2011/833/EU、歐盟規則Regulation (EC) No 1049/2001及歐盟指令Directive (EU) 2019/1024等,有關近用歐盟資料之例外規定。 [4] Regulation on the Protection of Natural Persons with regard to the Processing of Personal Data by the Union Institutions, Bodies, Offices and Agencies and On the Free Movement of Such Data, and Repealing Regulation (EC) No 45/2001 and Decision No 1247/2002/EC, Council Regulation 2018/1725, 2018 O.J. (L295) 39.
日本經產省發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》,以加速資安情資共享日本經濟產業省(下稱經產省)於2023年11月22日發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》(サイバー攻撃による被害に関する情報共有の促進に向けた検討会の最終報告書),主張共享資安攻擊受害資訊,掌握資安攻擊全貌,防止損害範圍擴大。經產省提出具體建議如下: 1.促進各專門組織間之資訊共享:藉由專門組織間的資訊共享,及早採取適當因應措施,避免損害持續擴大,並降低受害成本。所謂專門組織包含資安廠商、資安監控中心(Security Operation Center, SOC)營運商、防毒廠商,與依法令成立從事資安事件諮詢與分析之非營利組織,例如:一般社團法人日本電腦網路危機處理暨協調中心(一般社団法人JPCERTコーディネーションセンター),以及一般財團法人日本網路犯罪對策中心(一般財団法人日本サイバー犯罪対策センター)等。 2.共享無從識別受害組織之資訊:為加快資訊共享,經產省建議將資料去識別化至無從識別受害組織之程度,即可不經受害組織同意而共享資訊。 3.提出《攻擊技術資訊處理與活用指引草案》(攻撃技術情報の取扱い・活用手引き(案)):為提升專門組織共享資訊成效,經產省於指引中彙整受害組織資料去識別化作法,以及各專門組織間共享攻擊技術資訊之具體策略。 4.於保密協議中加入免責條款:經產省建議於受害組織與專門組織簽訂之保密協議中,加入專門組織免責條款,使專門組織具有利用或揭露攻擊技術資訊裁量權,對於利用或揭露資訊,致生受害組織被識別等損害時,非因故意或重大過失不須負擔法律責任,以利推動資訊共享。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。