新興經濟體之創新創業機制特色初探

刊登期別
第27卷第09期,2015年09月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 新興經濟體之創新創業機制特色初探, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7036&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/31)
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美國眾議院通過專利改革法案,引發各界關注

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日本通過法案 明確列出無人機禁止飛行範圍

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澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架

澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).

日本《第6期科學技術基本計畫方向》建言

  日本《科學技術基本計畫》為依據其科學技術基本法之要求,以每5年為期擬定,目的在於建構一立基於長期性觀點且體系化的科學技術政策,並以之為施政框架,目前實施之科學技術基本計畫,為規劃自2016年至2020年期間施行之第5期科學技術基本計畫。而為形成下一階段之科學技術基本計畫,日本學術會議現公布了「第6期科學技術基本計畫方向」建言,為日本學術會議所屬之學者委員會學術體制分科會經審議後,就上述科學技術基本計畫之擬定發表意見,預計會於內閣府召開之綜合科學技術與創新會議(総合科学技術・イノベーション会議)中提出,作為訂定第6期科學技術基本計畫之重要參考。   本建言除了持續強調投資基礎科學研究的重要性,亦關注學術多元發展與提升整合性,強調優越學術基礎的建構、發展、以及用以解決問題之能力提升,繫諸各領域、地區、個人所關切議題與思考方式之不同所帶出的多元性,而為克服現代社會面臨的各種課題,應注重自然科學與人文社會科學之跨域合作以形成具統合性的知識基礎,同時須平衡投入各學門的研究預算,避免科學技術投資過分集中於特定的學術領域。具體的方向上,本建言主要提供了4個規劃面向:(1)強化對博士生就學的經濟上支援,並增加相關就業機會,如增加大學終身教職員額與高階技術人才職位等;(2)為進一步促成前述的學術多元發展,重新檢討並建構政府資助各類研究之制度藍圖,除了持續資助基礎研究及應用研究之外,強化對年輕學者的補助,亦期待能對需持續性進行之研究(如生命科學等需長時間蒐集並保存資料之領域)提供長期或無限期的支援;(3)追求科研參與者的多元化(如鼓勵女性、外國人、身障者的投入),以實現科學家社群之多元發展;(4)促成科學家社群以個人身分或透過組織參與科學技術政策形成,避免相關政策的擬定與施行未能切合研究實務之需求。

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