淺談創新應用服務(OTT)之創新與規範課題
科技法律研究所
法律研究員 蔡博坤
2015年05月26日
隨著資通訊科技快速的發展,例如網際網路、雲端運算、智慧聯網、巨量資料、4G/5G等等,創新應用服務(Over-the-top, OTT)已逐漸包含各種基於網際網路之服務與內容。此科技應用的服務應如何在現行法律規範體系下被論及,其本身以及衍生的議題復為何,均為所欲介紹的核心,本文係以美國作為觀察之對象,希冀對於我國未來在OTT領域之法制有所助益。
壹、美國FCC對於創新應用服務(OTT)的態度觀察
在美國,聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)係美國境內主管電信與通訊領域聯邦層級的主管機關,對於網際網路上之新興應用服務,為鼓勵新興技術的發展,一向以避免管制為原則,也因此一些OTT TV或VoIP之商業模式,近年來無論係在美國境內抑或境外,皆有著長足的發展。另一方面,隨著科技快速變遷,FCC亦與時俱進持續透過公眾諮詢,尋求是否有調整相關定義,抑或擴張規範管制之必要。例如,2014年12月,FCC發布一個法規修訂公開意見徵集的通知(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM),希冀更新目前於1934年通訊法(Communications Act of 1934)下之相關規範,以反映目前透過網際網路所提供的影音服務,特別將更新對於Multichannel Video Programming Distributor(MVPD)一詞定義。
貳、關鍵之法制課題
由於FCC在創新應用服務(OTT)領域市場管制者(market regulator)的角色乃至關重要,同時,提供此應用服務的業者,無論係電信業者還是新興科技業者,其彼此間相互且複雜之法律關係,所衍生之法制議題,實有必要探討以及釐清,謹就兩個層面的問題概述如下:
關於第一個層次網路中立(Net Neutrality)的議題,從相關案例實務判決觀察,2014年2月,美國有線寬頻業者Comcast即以頻寬有限資源,以及確保網路流量充足的理由,說服Netflix服務營運商,同意因此付費給Comcast,而雙方所進行之合作,也引起所謂網路中立性的爭議課題。今(2015)年2月,FCC於最新通過的Open Internet Order,有別於過往命令僅能有限度地適用於行動網路服務業者(mobile broadband),新的命令將能全面性地適用於固網以及行動網路業者,反應近年來在無線寬頻網路科技之快速進展,將擴張保護消費者近取網際網路的方式。
其次,觀察目前美國境內OTT的業者,包括Now TV、Netflix、Ditto TV、Whereever TV、Hulu、Emagine、myTV等,均有建置整合平台,俾利提供消費者新型態的商業服務,從知名Netflix公司所建構的平台政策,相關重要的規範課題包含資料的蒐集、處理與利用,也提到對於安全性的重視與兒少保護等。在相關隱私權議題面向,其指出,由於使用者得通過不同的媒介透過網際網路近取相關服務,誠是些來源皆有各自獨立之隱私權聲明、注意事項與使用規約,除了提醒用戶應盡相關的注意義務外,相關衍生的責任亦會予以劃清。
參、簡評
從上述可得知,創新應用服務(OTT)整體之發展,係與網際網路(Internet)相關推動工作係一體的,因此,我國未來如欲推動OTT相關創新服務,相關網際網路所衍生的議題,例如網路中立等,勢必將成為重要的法制層面所亟需探究之課題。
在我國,如同美國聯邦通訊委員會(FCC)角色之行政主管機關係國家通訊傳播委員會(NCC),在主管的法令中,目前依據電信法相關規範,電信事業應公平提供服務,除另有規定外,不得為差別處理(第21條);無正當理由,第一類電信事業市場主導者不得對其他電信事業或用戶給予差別待遇,抑或不得為其他濫用市場地位或經主管機關認定之不公平競爭行為(第26-1條)。
相關法律條文規範是否可因此援引作為討論創新應用服務(OTT)之法源基礎,復如何調和第一類電信事業市場主導者與新興應用服務科技業者之關係,仍存在著灰色地帶。從鼓勵產業創新之觀點出發,謹初步建議從正面的立場,鼓勵相關創新應用發展,宜避免逕就OTT服務過度管制。
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。
美國聯邦貿易委員會(FTC)有權監督管理企業資料處理方式2015年8月24日,美國第三巡迴法院做出判決,宣告美國聯邦貿易委員會(the Federal Trade Commission, FTC)本於聯邦貿易委員會法第5章(Section 5 of the Federal Trade Commission Act)之規定,對於侵害個人資料隱私及未盡資料保護安全責任的相關案件有管轄權。未來若經FTC認定有違反資料安全規定的事實,該委員會針對企業違法事實的判定將產生法律效力。 案件起因於2008年及2009年間,飯店集團Wyndham Worldwide Corporation共遭到3次駭客入侵,導致大約60萬筆的客戶資料外洩。FTC介入調查並指控Wyndham Hotels內部缺乏資訊安全管理控制措施才會造成資料被駭客入侵,使客戶權益受損。Wyndham Hotels不服並上訴,表示FTC只有提供企業資料安全保護措施的建議權,無權決定企業是否違反相關法令。Wyndham Hotels還主張FTC並沒有告知該公司何謂正當利用個人資料的判斷標準。 第三巡迴法院駁回Wyndham Hotels提出的2點主張。在此判決中,第三巡迴法院確立了FTC除了有一般建議權外,也有權對於企業利用個人資料的方式、以及企業是否有盡到資料安全保護責任進行監督與管理。另外,第三巡迴法院也表示Wyndham Hotels無權要求FTC提供逐條釋義。換句話說,FTC僅需負一般性的告知義務。 此判決大幅擴張FTC監督管理企業資料安全保護措施的權力,對於廣大個人資料本人而言,可說是一大保障。
美國專利訴訟和解程序分析美國專利訴訟和解程序分析 資策會科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 104年11月2日 一、美國民事訴訟和解程序 通常民事訴訟當事人有自主權,可以在訴訟進行的任何時段在庭外或者法官面前達成和解,亦即可在證據開示程序開始前、在開示中或預審會議時、在審理庭甚至在審理後、上訴完成前隨時達成。 1.庭外和解 當事人在雙方律師的主持下達成庭外和解,根據美國聯邦民事訴訟規則第41條規定,向法院提出雙方當事人簽署的撤回訴訟的書面協定,從而終結訴訟程序;當事人雙方在和解協議中自行約定能否就同一事項再次提出訴訟。 2.訴訟上和解 美國聯邦民事訴訟規則第69條規定,在審理前或裁判責任金額前,任一方當事人可向法院申請合意判決,以協議金額為判決內容,與普通判決一樣具有強制執行力,禁止就合意判決標的重複起訴。 二、美國專利訴訟和解協議方式 美國專利侵權訴訟,為避免被告提出專利無效抗辯或提出反訴,亦即向法院請求宣告原告專利權無效、或是拿自己的專利反控原告。美國專利訴訟案件大多以和解收場;而和解方式多協議以專利授權並由被告支付授權金、原告被告以彼此專利交互授權、或簽署免訴條款(covenant not to sue),向法院提出雙方當事人簽署的撤回訴訟的書面協定,從而終結訴訟程序。 所謂免訴條款協議,常用於侵權訴訟中。根據該協議,訂約時有訴權的一造同意不行使訴權起訴對造。這種協議並不消滅訴因;而且即使當事人在協議中沒有作特別保留,他也可以繼續追究其他共同侵權人的責任。 三、免訴條款之範圍與效果 美國訴訟和解如前所述,雙方需達成書面協議,根據美國聯邦憲法第3條,司法體系不得在沒有法律紛爭的情況下決定法律問題或對於法律提出意見。根據該條規定,向法院提出救濟的當事人須證明其有「當事人適格」,而當免訴條款簽署證明紛爭已經消滅,或當事人對於判決的結果無法獲得實質利益時,法院認為該紛爭已經消滅使判決無實益(moot)不得受理。 2009年Nike公司於美國地方法院主張[1]Already公司侵害並稀釋其商標,Already公司拒絕停止銷售同時提出Nike公司商標無效之訴,2010年Nike公司發布免訴條款,載明Nike公司不再針對現在或未來近似的Already公司產品提出商標侵權訴訟,要求撤銷訴訟並撤銷Already公司的無效之訴,然而Already公司拒絕撤銷。地方法院與之後接受上訴的聯邦法院一致同意免訴條款表示紛爭已歸於消滅,駁回Already公司的無效之訴。 免訴條款雖非證明和解協議唯一方式,但美國司法判例上曾將拒絕簽署免訴條款,作為法院接受對造提起確認專利無效之訴的理由之一。美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)於Prasco案[2],認為專利權人拒絕簽署免訴條款協議,並配合其他客觀一切情狀,認定對造具備提起專利不侵權之確認訴訟,法院有司法管轄權。 四、結論 立約免訴條款並非美國訴訟和解協議要件,和解僅需證明雙方並無爭議事項,則法院判決已無實益。至於雙方無爭議事項之證明方式,包含和解書與合意判決,而專利訴訟和解書的協議方式,可能為授權金、交互授權、以及免訴條款等協議。 根據美國聯邦巡迴法院先例,針對訴訟和解方式,授權與免訴條款之效果並無二致[3](whether the language is couched in terms of a license or a covenant not to sue; effectively the two are equivalent.)。惟針對兩造日後得訴訟範圍,包括是否對於權利人再授權的第三人有約束力,於授權或免訴條款的協議中皆可議定。至於以免訴條款協議之好處,在於權利人得一次取得賠償金,可立即認列為權利人當年度獲利;授權協議則多以一定期間或符合一定條件後分階段取得權利金。 [1] Already, LLC d/b/a YUMS v. Nike, Inc., 105 U.S.P.Q.2d 1169 (2013). [2] Prasco, LLC, v. Medicis Pharmaceutical Corp., 537 F.3d 1329, 1341(Fed. Cir. 2008) [3] TransCore, LP v. Elec. Transaction Consultants Corp., 563 F.3d 1271 (Fed. Cir. 2009)
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。