美國法院於 8 月 9 日判決「隱私權合理期待不及於網際網路用戶資訊」
法院認為在美國憲法修正條文第四條之意旨下，網路使用者不能合理期待其用戶資訊為其隱私權所及範圍，主要理由為當網路使用者申請使用服務前，用戶本身已在其本身知悉之情況下將其資訊提供給 ISP 業者，使該 ISP 業者得以提供相關服務，且 AOL 已在其使用合約中註明，倘於其用戶或他人受有人身威脅 (physical threat) 之個別案例之情況下 ( 如同本案例事實 ) ， AOL 將提供用戶資訊，而「電子通訊隱私權法案 (The Electronic Communications Privacy Act) 」第 2510 條以下條文亦規定，於有人身損害之虞 (the risk of physical injury) 之情況下，用戶資料之揭露即具正當性。
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。
美國聯邦航空總署公布《無人機遠端識別最終規則》美國聯邦航空總署（Federal Aviation Administraiton, FAA）於2020年12月28日公布「無人機遠端識別最終規則（Final Rule on Remote Identification of Unmanned Aircraft）」，針對250克以上無人機的遠端身分識別操作規則進行規範： (1)標準配備有遠端識別的無人機： 無人機需透過wifi或藍芽等技術廣播（broadcast）其遠端識別資訊，包含無人機ID，即無人機序號（serial number）或交談識別碼（session ID）；無人機的速度、經緯度和海拔高度；控制站的經緯度和海拔高度；緊急狀況的狀態和時間戳記（time mark）。該規則要求無人機廣播範圍內大多數的個人無線裝置（wireless device）都可取得無人機的遠端識別訊息，但序號、交談識別碼以及註冊資料庫僅限FAA和被授權人員可於特定情況下取得。 (2)額外加裝遠端識別廣播模組的無人機： 廣播模組可能為與無人機連線的獨立裝置，或以加裝於無人機內部的形式存在，此類無人機必須於視距內操作，並透過wifi或藍芽等技術廣播其遠端識別資訊，包含模組的序號；無人機的速度、經緯度和海拔高度；起飛地點的經緯度、海拔高度和時間戳記。 (3)於FAA認可之識別區域（FAA-Recognized Identification Areas, FRIA）中飛行： 在FRIA區域中，無人機可不具備遠端識別飛行，但無人機操作需處於視距內與FRIA區域界線內。 該最終規則已送至美國聯邦公報辦公室（Office of the Federal Register），且會在公告後60天生效，預計於2021年1月公告。
日本全球首度針對物聯網技術創立新的專利分類近年來，物聯網（Internet of Things, IOT）技術快速發展，隨著大勢所趨掀起一波專利申請熱潮。申請量增加的同時，亦代表相關技術的智財權使用者對於該領域的專利資訊需求大幅增加。然而，目前全球還沒有與此領域相關的專利分類系統協助大眾搜尋這些技術資訊。 有鑑於此，日本特許廳（Japan Patent Office，簡稱JPO）在今(2016)年11月14日針對物聯網技術領域全球首創新的專利分類ZIT。自2017年起，將可透過JPO的J-PlatPat系統利用此專利分類，檢索及分析物聯網相關的專利資訊。此專利分類能夠協助專利申請者更有效地檢索相關先前技術，亦能同時讓相關業者及專業人士了解當前物聯網技術的發展趨勢。 JPO不僅針對日本當地，亦努力與其他專利局合作。在世界五大專利局（簡稱IP5）：包含歐洲專利局（European Patent Office，簡稱EPO）、韓國智慧財產局（Korean Intellectual Property Office，簡稱KIPO）、中國大陸知識產權局（the State Intellectual Property Office of the People’s Republic of China，簡稱SIPO）、美國專利商標局（The United States Patent and Trademark Office，簡稱USPTO）及JPO的專利局首長會議，以及世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization，簡稱WIPO）的國際會議上，JPO積極鼓勵各國多加使用ZIT專利分類。 因應日本政府今年提出第四次産業革命戰略，瞄準三大核心技術其中亦包含了物聯網技術，JPO現在首創新的專利分類ZIT，更能提升物聯網的相關技術研發，為物聯網產業劃下重要里程碑。
歐盟提出智慧醫院防禦網路攻擊建議歐盟網路與資訊安全局於2016年11月（ENISA）提出醫院導入智慧聯網技術因應資訊安全之研究建議，此研究說明智慧醫院之ICT應用乃以風險評估為基礎，聚焦於相關威脅與弱點、分析網路攻擊情節，同時建立使用準則供醫院遵守。由於遠端病患照護之需求，將使醫院轉型，運用智慧解決機制之際，仍須考量安全防護問題，且醫院可能成為下一階段網路攻擊之目標，醫院導入智慧聯元件的同時，將增加攻擊媒介使醫院面對網路攻擊更加脆弱，因此，報告建議如下： 1.醫療照護機構應提供特定資訊安全防護，要求智慧聯網元件符合最佳安全措施。 2.智慧醫院應確認醫院內之物件及其如何進行網路連結，並根據所得資料採取相應措施。 3.設備製造商應將安全防護納入現有資安系統，並在設計系統與服務之初邀請健康照護機構參與。 在我國部分，2016年9月行政院生技產業策略諮議委員會議中即提到，強調將建立智慧健康生活創新服務模式，提供民眾必要健康資訊及更友善支持環境，同時結合ICT與精密機械及材料，發展智慧健康服務的模式。2016年11月，行政院推動「生醫產業創新推動方案」，藉由調適法規等方式統整醫療體系與運用ICT技術及異業整合，其中在智慧聯網應用下之資訊安全防護議題實屬重要。