美韓兩國反托拉斯法主管機關共同簽署反托拉斯備忘錄
為了促進美國、韓國兩國之間的反托拉斯法主管機關合作。今年9月8日，美國司法部(Department of Justice,DOJ)、美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)與韓國公平貿易委員會( Korea Fair Trade Commission,KFTC)於華盛頓特區簽訂一反托拉斯備忘錄(memorandum of understanding,MOU) ；該備忘錄係由美國司法部反托拉斯署助理檢察總長Bill Baer與聯邦貿易委員會女主席Edith Ramirez及韓國公平交易委員會 Jeong Jae-chan共同簽署。本備忘錄於簽署後立即生效。
反托拉斯署助理檢察總長Bill Baer表示:「具有坦誠和建設性對話之執法合作對於美國、韓國及全世界各地之競爭市場維持皆極其重要。本備忘錄標示了一直以來美國與韓國公平貿易委員會之間的合作關係；並展現出我們在未來日子中，欲持續加強該合作關係的企圖心。」該備忘錄的重點包含:
- 反托拉斯合作重要性的相互承認，包括在進行共同執法時，互相協調的重要性。
- 闡明了美國反托拉斯執法機關與韓國公平貿易委員會之間溝通的重要性。
- 承諾保護另一方所提供訊息之機密性；並承諾在法規不允許的情況下，禁止分享資訊。
自韓國1981年通過其反托拉斯法後，美國反托拉斯主管機關和韓國公平貿易委員會之合作關係越來越緊密；其中包括政策意見的交換，並視情況進行合作開展調查。本次所簽訂之備忘錄旨在進一步推動這些合作關係。
解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展 科技法律研究所 2013年12月04日 壹、前言 2013上半年度報載「新北市成為全球首個雲端安全認證之政府機構」[1]，新北市政府獲得國際組織雲端安全聯盟( Cloud Security Alliance, CSA )評定為全球第一個通過「雲端安全開放式認證架構」之政府機構，獲頒「2013雲端安全耀星獎」（2013 Cloud Security STAR Award），該獎項一向是頒發給在雲端運用與安全上具有重要貢獻及示範作用之國際企業，今年度除了頒發給旗下擁有年營業額高達1200億台幣「淘寶網」的阿里巴巴集團外，首度將獎項頒發給政府組織。究竟何謂雲端認證，其背景、精神與機制運作為何？本文以雲端運算相關資訊安全標準的推動為主題，並介紹幾個具有指標性的驗證機制，以使讀者能瞭解雲端運算環境中的資安議題及相關機制的運作。 資訊安全向來是雲端運算服務中最重要的議題之一，各國推展雲端運算產業之際，會以提出指引或指導原則方式作為參考基準，讓產業有相關的資訊安全依循標準。另一方面，相關的產業團體也會進行促成資訊安全標準形成的活動，直至資訊安全相關作法或基準的討論成熟之後，則可能研提至國際組織討論制定相關標準。 貳、雲端運算資訊安全之控制依循 雲端運算的資訊安全風險，可從政策與組織、技術與法律層面來觀察[2]，涉及層面相當廣泛，包括雲端使用者實質控制能力的弱化、雲端服務資訊格式與平台未互通所導致的閉鎖效應（Lock-in）、以及雲端服務提供者內部控管不善…等，都是可能發生的實質資安問題 。 在雲端運算產業甫推動之初，各先進國以提出指引的方式，作為產業輔導的基礎，並強化使用者對雲端運算的基本認知，並以「分析雲端運算特色及特有風險」及「尋求適於雲端運算的資訊安全標準」為重心。 一、ENISA「資訊安全確保架構」[3] 歐盟網路與資訊安全機關（European Network and Information Security Agency, ENISA）於2009年提出「資訊安全確保架構」，以ISO 27001/2與BS25999標準、及最佳實務運作原則為參考基準，參考之依據主要是與雲端運算服務提供者及受委託第三方（Third party outsourcers）有關之控制項。其後也會再參考其他的標準如SP800-53，試圖提出更完善的資訊安全確保架構。 值得注意的是，其對於雲端服務提供者與使用者之間的法律上的責任分配（Division of Liability）有詳細說明：在資訊內容合法性部分，尤其是在資訊內容有無取得合法授權，應由載入或輸入資訊的使用者全權負責；而雲端服務提供者得依法律規定主張責任免除。而當法律課與保護特定資訊的義務時，例如個人資料保護相關規範，基本上應由使用者與服務提供者分別對其可得控制部分，進行適當的謹慎性調查（Due Diligence, DD）[4]。 雲端環境中服務提供者與使用者雙方得以實質掌握的資訊層，則決定了各自應負責的範圍與界限。 在IaaS（Infrastructure as a Service）模式中，就雲端環境中服務提供者與使用者雙方應負責之項目，服務提供者無從知悉在使用者虛擬實體（Virtual Instance）中運作的應用程式（Application）。應用程式、平台及在服務提供者基礎架構上的虛擬伺服器，概由使用者所完全主控，因此使用者必須負責保護所佈署的應用程式之安全性。實務上的情形則多由服務提供者協助或指導關於資訊安全保護的方式與步驟[5]。 在PaaS（Platform as a Service）模式中，通常由雲端服務提供者負責平台軟體層（Platform Software Stack）的資訊安全，相對而言，便使得使用者難以知悉其所採行的資訊安全措施。 在SaaS（Software as a Service）模式中，雲端服務提供者所能掌控的資訊層已包含至提供予使用者所使用的應用程式（Entire Suite of Application），因此該等應用程式之資訊安全通常由服務提供者所負責。此時，使用者應瞭解服務提供者提供哪些管理控制功能、存取權限，且該存取權限控制有無客製化的選項。 二、CSA「雲端資訊安全控制架構」[6] CSA於2010年提出「雲端資訊安全控制架構」（Cloud Controls Matrix, CCM），目的在於指導服務提供者關於資訊安全的基礎原則、同時讓使用者可以有評估服務提供者整體資訊安全風險的依循。此「雲端資訊安全控制架構」，係依循CSA另一份指引「雲端運算關鍵領域指引第二版」[7]中的十三個領域（Domain）而來，著重於雲端運算架構本身、雲端環境中之治理、雲端環境中之操作。另外CCM亦將其控制項與其他與特定產業相關的資訊安全要求加以對照，例如COBIT與PCI DSS等資訊安全標準[8]。在雲端運算之國際標準尚未正式出爐之前，CSA提出的CCM，十分完整而具備豐富的參考價值。 舉例而言，資訊治理（Data Governance）控制目標中，就資訊之委託關係（Stewardship），即要求應由雲端服務提供者來確認其委託的責任與形式。在回復力（Resiliency）控制目標中，要求服務提供者與使用者雙方皆應備置管理計畫（Management Program），應有與業務繼續性與災害復原相關的政策、方法與流程，以將損害發生所造成的危害控制在可接受的範圍內，且回復力管理計畫亦應使相關的組織知悉，以使能在事故發生時即時因應。 三、日本經產省「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」[9] 日本經濟產業省於2011年提出「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」，此指導原則之目的是期待藉由資訊安全管理以及資訊安全監督，來強化服務提供者與使用者間的信賴關係。本指導原則的適用範圍，主要是針對機關、組織內部核心資訊資產而委託由外部雲端服務提供者進行處理或管理之情形，其資訊安全的管理議題；其指導原則之依據是以JISQ27002（日本的國家標準）作為基礎，再就雲端運算的特性設想出最理想的資訊環境、責任配置等。 舉例而言，在JISQ27002中關於資訊備份（Backup）之規定，為資訊以及軟體（Software）應遵循ㄧ定的備份方針，並能定期取得與進行演練；意即備份之目的在於讓重要的資料與軟體，能在災害或設備故障發生之後確實復原，因此應有適當可資備份之設施，並應考量將備份措施與程度的明確化、備份範圍與頻率能符合組織對於業務繼續性的需求、且對於儲存備份資料之儲存媒體亦應有妥善的管理措施、並應定期實施演練以確認復原程序之有效與效率。對照於雲端運算環境，使用者應主動確認雲端環境中所處理之資訊、軟體或軟體設定其備份的必要性；而雲端服務提供者亦應提供使用者關於備份方法的相關訊息[10]。 参、針對雲端運算之認證與登錄機制 一、CSA雲端安全知識認證 CSA所推出的「雲端安全知識認證」（Certificate of Cloud Security Knowledge, CCSK），是全球第一張雲端安全知識認證，用以表示通過測驗的人員對於雲端運算具備特定領域的知識，並不代表該人員通過專業資格驗證（Accreditation）；此認證不能用來代替其他與資訊安全稽核或治理領域的相關認證[11]。CSA與歐盟ENISA合作進行此認證機制的發展，因此認證主要的測試內容是依據CSA的「CSA雲端運算關鍵領域指引2.1版（英文版）」與ENISA「雲端運算優勢、風險與資訊安全建議」這兩份文件。此兩份文件採用較為概略的觀念指導方式，供讀者得以認知如何評估雲端運算可能產生的資訊安全風險，並採取可能的因應措施。 二、CSA雲端安全登錄機制 由CSA所推出的「雲端安全登錄」機制（CSA Security, Trust & Assurance Registry, STAR），設置一開放網站平台，採取鼓勵雲端服務提供者自主自願登錄的方式，就其提供雲端服務之資訊安全措施進行自我評估（Self Assessment），並宣示已遵循CSA的最佳實務（Best Practices）；登錄的雲端服務提供者可透過下述兩種方式提出報告，以表示其遵循狀態。 (一)認知評價計畫（Consensus Assessments Initiative）[12]：此計畫以產業實務可接受的方式模擬使用者可能之提問，再由服務提供者針對這些模擬提問來回答（提問內容在IaaS、PaaS與SaaS服務模式中有所不同），藉此，由服務提供者完整揭示使用者所關心的資訊安全議題。 (二)雲端資訊安全控制架構（CCM）：由服務提供者依循CCM的資訊安全控制項目及其指導，實踐相關的政策、措施或程序，再揭示其遵循報告。 資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失，美國南卡羅萊納州稅務局（South Carolina Department of Revenue）2012年發生駭客攻擊事件，州政府花費約2000萬美元收拾殘局，其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控，其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。 另一方面，使用者也可以到此平台審閱服務提供者的資訊安全措施，促進使用者實施謹慎性調查（Due Diligence）的便利性並累積較好的採購經驗。 三、日本-安全・信頼性資訊開示認定制度 由日本一般財團法人多媒體振興協會（一般財団法人マルチメディア振興センター）所建置的資訊公開驗證制度[13]（安全・信頼性に係る情報開示認定制度），提出一套有關服務提供者從事雲端服務應公開之資訊的標準，要求有意申請驗證的業者需依標準揭示特定項目資訊，並由認證機關審查其揭示資訊真偽與否，若審查結果通過，將發予「證書」與「驗證標章」。 此機制始於2008年，主要針對ASP與SaaS業者，至2012年8月已擴大實施至IaaS業者、PaaS業者與資料中心業者。 肆、雲端運算資訊安全國際標準之形成 現國際標準化組織（International Organization for Standardization, ISO）目前正研擬有關雲端運算領域的資訊安全標準。ISO/IEC 27017（草案）[14]係針對雲端運算之資訊安全要素的指導規範，而ISO/IEC 27018（草案）[15]則特別針對雲端運算的隱私議題，尤其是個人資料保護；兩者皆根基於ISO/IEC 27002的標準之上，再依據雲端運算的特色加入相應的控制目標（Control Objectives）。 [1]http://www.ntpc.gov.tw/web/News?command=showDetail&postId=277657 (最後瀏覽日:2013/11/20) [2]European Network and Information Security Agency [ENISA], Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security 53-59 (2009). [3]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework (2009), available at http://www.enisa.europa.eu/activities/risk-management/files/deliverables/cloud-computing-information-assurance-framework . [4]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 7-8 (2009). [5]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 10 (2009). [6]CSA, Cloud Controls Matrix (2011), https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [7]CSA, CSA Guidance For Critical Areas of Focus in Cloud Computing v2 (2009), available at https://cloudsecurityalliance.org/research/security-guidance/#_v2. (last visited Nov. 20, 2013). [8]https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [9]日本経済産業省，クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン（2011），http://www.meti.go.jp/press/2011/04/20110401001/20110401001.html，（最後瀏覽日：2013/11/20）。 [10]日本経済産業省，〈クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン〉，頁36（2011）年。 [11]https://cloudsecurityalliance.org/education/ccsk/faq/（最後瀏覽日：2013/11/20）。 [12]https://cloudsecurityalliance.org/research/cai/ （最後瀏覽日：2013/11/20）。 [13]http://www.fmmc.or.jp/asp-nintei/index.html （最後瀏覽日：2013/11/20）。 [14]Information technology - Security techniques- Security in cloud computing (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27017.html (last visited Nov. 20, 2013). [15]ISO/IEC 27018- Information technology -Security techniques -Code of practice for data protection, controls for public cloud computing services (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27018.html (last visited Nov. 20, 2013).
新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月04日 生成式AI快速普及，惟其輸出之品質、安全與可信賴程度如何檢驗，各國迄今尚無公認之測試標準。新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）與新加坡企業發展局（Enterprise Singapore, EnterpriseSG）於2026年4月第17屆ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智慧分技術委員會全體會議[1]中，公開《人工智慧—AI測試—第8部分：運用生成式AI之提示型文字對文字系統品質評估》（ISO/IEC AWI TS 42119-8）提案，並將其定位為全球首部就生成式AI系統測試方法而設之國際標準[2]。 壹、事件摘要 新加坡提出之ISO/IEC 42119-8，係運用其AI Verify與全球AI保證沙盒（Global AI Assurance Sandbox）累積之測試成果，以基準測試（benchmarking）與紅隊測試（red teaming）做為兩大檢測手段，所擬訂之生成式AI提示型文字對文字系統品質評估方法。該標準與同系列第7部分（ISO/IEC 42119-7）及ISO/IEC 23282相互銜接，於2025年9月已在ISO登錄，現處經核准工作項目（Approved Work Item）之準備階段，尚未定發布日期[3]。會議期間，新加坡並與美國國家標準協會、ISO國際組織及AI Verify基金會合作舉辦工作坊與交流會議，促其標準推進於國際間凝聚共識[4]。 貳、重點說明 一、ISO/IEC 42119系列以「AI測試」為主軸，第8部分處理生成式AI之品質評估 ISO/IEC 42119係ISO/IEC JTC 1/SC 42就AI系統之測試與保證新近規劃之AI測試共通方法系列標準[5]。該系列第8部分聚焦運用生成式AI之提示型文字對文字系統，涵蓋以紅隊測試進行之安全性檢測，並就評估結果之分析與記錄提供指引，並與同系列第7部分（紅隊測試，ISO/IEC 42119-7）及ISO/IEC 23282（自然語言處理系統評估方法）相互銜接。依主辦之IMDA與EnterpriseSG所述，該標準以提升測試結果之可重複性與可比較性為目標，藉基準測試與紅隊測試，使不同組織評估AI輸出品質時，結果更具一致性與可比較性，從而強化各界對AI系統之保證與信任[6]。 二、AI Verify以11項治理原則為基準，併行流程檢核與技術檢測 AI Verify係新加坡IMDA主導、由AI Verify基金會於2023年推動之開源測試框架，用以填補AI治理原則與可供稽核證據之間之落差。其以透明、可解釋、可重複、安全、資安、穩健、公平、資料治理、當責、人為監督，以及包容性成長（Inclusive Growth）、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-being）11項治理原則為基準[7]。 AI Verify之檢驗分為流程檢核（Process Checks）與技術檢測（Technical Testing）。流程檢核依「原則、預期成效、流程、證據」（Principle, Outcome, Process, Evidence）四層展開檢核事項[8]，要求擬測機構以文件證據佐證其治理流程確有落實，所需文件例如治理政策、模型與資料處理紀錄、內部審查程序等。各檢核項目中，於可解釋、安全、穩健、公平四項原則之部分檢視項目，並列有進行技術檢測的項目[9]。 三、以Project Moonshot工具對應生成式AI AI Verify基金會的AI Verify框架原係以傳統AI為對象，為因應大型語言模型的檢測，其推出Project Moonshot做為前述技術檢測於生成式AI的主要測試工具。Moonshot提供逾100組基準資料集供進行基準測試，以分級評分評估模型在多種能力上的表現，例如語言與語境理解。Project Moonshot 亦提供自動化紅隊攻擊模組，可同時測試多個大型語言模型應用程式，節省時間與資源也確保模型效能的全面評估。Project Moonshot 的網頁介面並提供優化的測試流程，因應不同應用程式的多元需求，引導使用者只辨識並執行最相關的測試，使用者也可以利用自訂資料集調整測試，以評估模型是否符合其獨特使用情境[10]。 四、全球AI保證試點與沙盒媒合測試，以實測經驗作為標準前導 新加坡以全球AI保證機制（Global AI Assurance）串接前述工具與國際標準，由IMDA與AI Verify基金會共同主導，先後推出「試點（Global AI Assurance Pilot）」與「沙盒（Global AI Assurance Sandbox）」兩個措施。前者媒合生成式AI應用之開發者與專業測試業者（如Resaro、LatticeFlow AI、Advai等），就幻覺、不當內容、對抗弱點等風險進行技術測試。試點自2025年2月啟動，至同年5月彙整成果，已媒合17家應用部署者與16家測試業者[11]。後者則將試點之媒合做法予以常態化與擴大，使其自階段性試辦轉為長期運作之機制[12]。此機制屬軟性之自願測試，新加坡政府並不直接強制監管，而係以實作指引與測試媒合降低採用障礙、蒐集資料作為技術測試標準之前導、扶植AI保證服務市場[13]。 依IMDA的全球AI保證沙盒報告說明，其全球AI保證試點（Global AI Assurance Pilot）的AI測試焦點已從「基礎模型安全」移到「實際應用之端到端可靠性」，鑑於將基礎模型與現有資料來源、流程及系統整合的複雜度較高，生成式AI風險評估很大程度上取決於使用情境。該報告並歸納提出四個生成式AI評測的實務建議：測試優先序應依應用之風險輪廓調整，風險愈高者測試愈嚴；適格之測試資料集須由人與AI共同產製，兼顧代表性與品質；除最終輸出外，尚應檢視模型運作之中間流程節點；可運用大型語言模型協助評測，但須有人工校準，以免評分失真[14]。 五、AI測試業者認可計畫（AI TAP）：從沙盒媒合走向測試供給端之制度化 前述試點與沙盒雖已媒合開發者與測試業者，惟受媒合之測試業者其資格良窳，仍多賴個案判斷。AI Verify Foundation爰於2026年5月19日發布「AI測試業者認可計畫」（AI Tester Accreditation Programme, AI TAP），規劃就測試業者本身設計認可基準，並建立合格測試業者名單，使企業採用外部測試服務時得有所依循[15]。 認可方式採取五個評估面向，包括測試AI風險之技術能力、營運信譽（含實績）、財務永續性、營運量能，以及所宣稱業務範圍與實際能力相符[16]。該計畫預計於2026年第三季開放；現已有Advai、AIDX、安永（Ernst & Young）、Knovel Engineering、資誠（PwC）、Resaro、Vulcan等業者表達早期參與意願[17]。 參、事件評析 我國在AI評測上，已由數位發展部成立AI產品與系統評測中心（AIEC），就語言模型訂定安全性、可解釋性、彈性、公平性、準確性、透明性、當責性、可靠性、隱私與資安等10項評測指標[18]。針對語言模型之準確性、可靠性、資安、隱私、公平性進行技術評測，納入「臺灣價值觀」評測項目，以建立貼合本土社會脈絡之評測標準；規劃於2026年、2027年分別通過財團法人全國認證基金會（Taiwan Accreditation Foundation, TAF）認證[19]。 新加坡將其AI Verify評測方法提案成為ISO標準草案，並於前述國際會議中舉辦相關工作坊與研討活動，可見其認為任何AI評測須能成為國際共通接受之結果，始能在AI國際合規議題上達到評測之最大價值，因此其搶佔先機於ISO/IEC 42119系列中提出生成式AI之評測標準。我國AIEC之評測指標目前並未與數發部本身之風險分類框架相銜接，而數發部本身之風險分類框架亦可能與將來之國際標準存在落差。如AIEC測評結果須著眼於我國AI產品或服務之國際市場發展，即須追蹤觀測相關標準草案之進程，並同時就我國評測指標設計進行及時調整。 就測試方法而言，我國AIEC測評目前雖納入「臺灣價值觀」評測，但尚未就無法量化項目進行流程評測，亦無法對不同應用情境、代理AI動態運作過程進行風險評估。新加坡全球AI保證沙盒之報告已指出，生成式AI應用之測試須依風險輪廓調整、須檢視中間流程節點，此亦為我國AIEC測試做法須規劃補完之缺口。而新加坡推動AI測試業者認可計畫，則呈現其扶植本國AI測試服務業者、協助打開國際市場之思路；我國若欲就測試服務建立產業，則AIEC本身應設計成政府主導、建立標準、形成方法、認可適格業者之機制，同時由政府運用相關法令、獎補助、採購等方式提供市場誘因，將有助於落實我國AI基本法發展可信賴AI之宏旨。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [2]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 3, 2026). [3]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)（該案於2025年9月13日登錄於ISO/IEC JTC 1/SC 42工作計畫，現為Stage 20.00「準備階段」／開發中，尚未定發布日期）。 [4]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [5]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)（42119-8屬ISO/IEC 42119「AI測試」系列，並銜接同系列42119-7與ISO/IEC 23282）。 [6]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [7]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)（該框架第2頁明列前開11項治理原則）。 [8]What Is AI Verify, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/ (last visited Aug. 3, 2026). [9]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。其中標示「Technical Testing」者計五項流程，分屬可解釋（第14頁）、安全（第29頁）、穩健（第61頁）、公平（第71、72頁）四原則；框架本身未另作總結性列舉。 [10]Project Moonshot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/project-moonshot/ (last visited Aug. 3, 2026). [11]Singapore Unveils Insights from the World's First Technical Testing of Real-World Applications of GenAI, IMDA, May 29, 2025, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2025/sg-unveils-insights-from-worlds-first-technical-testing-of-real-world-applications-of-genai (last visited Aug. 3, 2026)；Global AI Assurance Pilot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance-pilot/ (last visited Aug. 3, 2026). [12]Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance/ (last visited Aug. 3, 2026). [13]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [14]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [15]Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [16]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026)；Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)（該計畫就技術能力、營運信譽、財務永續、營運量能、業務範圍相符五面向評估測試業者）。 [17]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026)；Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, 但截至 2026/8/4 仍尚未見開放，https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [18]〈數位發展部「AI產品與系統評測中心」啟動 推動我國AI評測制度與可信任AI環境發展〉，數位發展部數位產業署，2023年12月6日，https://moda.gov.tw/ADI/news/latest-news/9295（最後瀏覽日：2026/07/16）；〈數位部AI評測中心啟動 語言模型納10項目評分〉，中央社，2023年12月6日，https://www.cna.com.tw/news/ait/202312060129.aspx（最後瀏覽日：2026/07/16）。 [19]〈AIEC首創「臺灣價值觀」評測指標 42款模型競爭揭示AI在地化關鍵〉，資安人科技網，2025年10月，https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=12311（最後瀏覽日：2026/07/16）。
因應ChatGPT人工智慧趨勢，為企業提出營業秘密管理建議2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT，提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題，雖營業秘密不需絕對保密，惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」？ 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定，ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」，提供ChatGPT反饋，強化ChatGPT進行有效的學習，讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前（上次訓練是在2021年9月），此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答，此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5（a）條之單方保密義務規定：「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』，但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊，不得向第三方揭露該機密資訊，且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司（1）指定的非公開資訊，或（2）合理情況下，被認定為機密資訊者，比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享，不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」，考量訓練數據量大，秘密性取決於周遭環境與揭露性質，例如： 1.揭露的資訊類型，比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境，比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題，以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性，建議企業採取的管理策略如下： 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施，並留意尊重員工隱私，比如限制接觸某些網站或應用程式，應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化，如透過公司培訓、新人入職教育訓練，定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
歐盟智慧聯網研發推動平台報告，物聯網共創價值的六大支柱成功的物聯網（IOT）平台生態系統取決於多種因素，2017年4月3日歐盟智慧聯網研發推動平台（ European Research Cluster on the Internet of Things）在物聯網活動平台分析（Analysis on IoT Platforms Adoption Activities）中提出六個成功的重要因素： 策略與利害關係人的參與（Strategy & Stakeholder Engagement）：成功物聯網平台除了要製定良好的願景外，並讓主要利害關係人適當的參與系統策略，與整體政策格局保持一致性。 社群的支持（Community Support）：社群支持程度決定了物聯網系統的吸引力，透過適當的的機制和工具，以有效地減少參與的障礙。 開放性（Ecosystem Openness）：非常封閉的物聯網系統，吸引較少參與者。透過適當的開放以鼓勵利害關係人之參與，並減少進入之障礙。 技術的進步程度（Technology Advancement）：越是被廣泛使用的技術及技術特徵，越可以顯著增加物聯網系統的吸引力，除了提高績效以外，並增加系統存續之可能性。 市場機制（Marketplace Mechanisms）：透過市場機制可以取得用戶間的信任感，以增加參與的可能性，透過參與者價值交流進一步鼓勵參與。 包容性（Technology Inclusivity）：物聯網系統很少是孤立的，必須考慮許多外部因素，如架構技術、物聯網設備、服務等。物聯網生態系統越包容其他流行技術，越有可能被使用者接受。