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。
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。
新加坡國會於2020年11月通過個人資料保護法之修正案新加坡通訊暨資訊部（Ministry of Communications and Information, MCI）於2020年11月2日發布新聞稿表示，新加坡國家議會（Parliament of Singapore）通過個人資料保護法（Personal Data Protection Act, PDPA）修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, PDPC）擔任執行與管理機關，而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。 新加坡通訊暨資訊部特別強調，該個人資料保護法於2013年1月生效，而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變，隨著資料量急遽增長，企業組織利用個人資料進行創新，成為了社會、經濟和生活的一部分，此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展，使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢，同步維護消費者在數位經濟中的權益，更加符合國際框架，使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時，有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新，希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險，以取得平衡，修訂重點整理如下： 透過組織問責制度，加強消費者之信任； 加強組織使用個人資料開發創新產品，提供個人化服務、提高組織之營運效率； 資料外洩時的強制性通知規定、責任（可參見26A條以下）； 提高企業造成資料外洩時的罰款最高額度，當企業組織年營業額超過1000萬美金者，可處以該組織在新加坡年營業額的10%，或100萬新加坡幣（約62萬歐元），以較高者為準（可參見48J條以下）； 強化個人資料保護委員會的執法權限，提高執法效率； 為了強化消費者的自主權（consumer autonomy）、對其個資的控制權，規範資料可攜義務（data portability obligation），使個人能要求將其個人資料的副本傳輸到另一個組織（可參見26F條以下）； 允許企業在特定合法利益（legitimate interests）、業務改善（business improvement purpose）之目的情況下，對於個資之蒐集、使用、揭露，得例外不經當事人同意，意即不需經當事人事先同意，即可蒐集、利用或揭露消費者個資，例如開發改善產品和進行市場調查研究、在支付系統中進行異常檢測以防止詐欺或洗錢、改善營運效率和服務等目的。（可參見附表一第三、第五部分） 允許關聯企業（related corporations）間，在基於「明確定義相關限制」（clearly defined limits）之相同目的前提下，例如透過具有拘束力的公司規則（binding corporate rules）施以一定限制時，可在彼此內部間蒐集、揭露個人資料。（可參見附表一第四部分） 針對「視為同意」（deemed consent）之相關規定，包含告知後同意（consent by notification）做進一步修訂，將允許企業組織在具契約必要性等特定情形下，在未明確徵得當事人同意之下，向另一個組織或外部承包商（contractors）揭露其個人資料，以利履行契約（fulfil contracts），但該組織與該當事人之間的契約中需有明示條款（express terms）。（可參見15A條以下）
美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會（Tax Foundation）於2025年12月19日發布資料中心（Data Centers）租稅分析報告，說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張，資料中心投資規模持續提升，各州為吸引大型科技企業進駐，普遍透過銷售稅（Sales Tax）與財產稅（Property Tax）減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免，並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言，各州租稅制度設計差異顯著，形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入，若適用一般銷售稅規範，將提高初期投資成本。因此，多數州透過銷售稅制度提供減免措施，主要類型如下： （一）設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍，例如維吉尼亞州（Virginia）明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 （二）投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，例如亞利桑那州（Arizona）以最低投資金額為標準，投資人須達一定資本額或就業人數，始得適用銷售稅減免。 （三）用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅（Sales and Use Tax）減免範圍，例如北卡羅來納州（North Carolina）對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本，此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業，若依一般財產稅計算方式課徵，地方政府可獲得穩定稅收來源。然而，多數州允許地方政府提供財產稅減免，財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定，內容包括減免期間與減免比例，有助於提升投資誘因，也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠，州際間形成租稅競爭現象，若優惠措施缺乏明確成本效益評估，可能造成公共資源配置失衡。此外，資料中心自動化程度高，營運階段實際創造之就業機會有限，若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準，而未評估其對地方產業帶動效果，未必能確保長期經濟外溢效果，如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施，各州透過租稅制度吸引投資，有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而，租稅優惠涉及財政問題，須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本，但若缺乏統一標準，各州或各地方政府設計差異過大，企業可能基於租稅差異進行選址，而非基於能源結構或網路品質等長期條件，此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議，建設期間可創造短期就業，營運階段實際人力需求有限，若優惠期間過長，地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張，資料中心能源消耗與電力需求持續增加，未來制度設計宜結合永續發展目標，建立明確評估機制。 綜合而言，美國各州資料中心租稅政策差異顯著，對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響，此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而，政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益，方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。