日本經產省預計向國會提出「不正競爭防止法」修正草案進行審議
何亦婕
法律研究員 編譯整理
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。
英國運輸部向議會提交《2023年公共充電樁規則》草案，規範充電樁規格標準英國運輸部（Department for Transport）2023年7月11日向議會提交《2023年公共充電樁規則（Public Charge Point Regulations 2023）》草案，希望改善電動車駕駛的充電體驗。草案是根據《2018自動與電動車法（Automated and Electric Vehicles Act 2018）》授權，規定一系列充電樁營運商必須遵守的充電樁規格標準，充電樁營運商若未遵守相關規定，最高可處以每座充電樁1萬英鎊之罰鍰： 一、定價及費用透明：充電樁營運商必須清楚標示每時段定價，以便士/瓩時（p/kWh）作為計價單位。每次充電後必須顯示充電總費用。 二、須提供24小時免費客服專線：充電點營運商須提供免費24小時專線，支援客戶服務。同時將客戶所提出的問題、解決方式和時間做成紀錄。 三、開放資料：充電樁營運商必須遵守開放式充電協議（Open Charging Point Interface, OCPI），建構開放式充電網絡，消除漫遊服務資料存取的障礙，免費公開充電樁位置、充電狀態、功率等充電樁相關資料。 四、感應式支付：所有新的8瓩以上公共充電樁，及現有快速公共充電樁必須提供消費者零接觸、無現金支付選項。 五、99%可靠性：所有快速公共充電樁，可靠性要求必須高達99％（即99% 的時間可以正常使用），並在網站公開充電樁可靠性資料。 六、充電漫遊支付服務（Payment roaming）：充電樁營運商必須至少和一家第三方充電漫遊服務供應商（roaming provider）進行合作，使消費者可以透過漫遊服務，使用同一APP或具RFID感應功能的卡片，支付不同充電樁營運商的充電費用。
歐盟與美國宣布就新的跨大西洋資料傳輸框架達成原則性協議歐盟委員會與美國白宮於2022年3月25日發布聯合聲明，宣布雙方已就新的跨大西洋資料傳輸框架達成原則性協議。此舉旨在因應2020年7月歐盟法院（Court of Justice of the European Union）於Schrems II案的判決中宣告「歐盟—美國隱私盾協定」（EU-US Privacy Shield Framework）不符合歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）而無效。依照該聯合聲明，新的框架將在雙方間資料流動的可預測性、可監督性、可信賴性以及可救濟性等方面進行補強，以充分維護公民的隱私與自由權利。 目前，該框架仍處於原則性協議的階段，具體細節仍有待後續談判。聯合聲明指出，美國在下列三個方面做出了「重大承諾」： 加強控管美國的情報活動，以確保所追求國家安全目的適法，且所採取的手段係在必要範圍內，而未過度侵犯公民的隱私與自由。 建立具有約束力且獨立的多層次救濟機制，其中包含一個由非政府人員所組成的「個人資料保護審查法院」，並賦予該組織完全的審判權。 針對情報活動強化分層且嚴格的行政監督機制，以確保其合乎隱私與自由的新標準。 上述原則性協議的達成，表面上無疑是一項好消息，將有助於解決雙方跨境資料傳輸的法源爭議，並避免持續演變成嚴重的歐美貿易爭端。然而，美國政府能否順利將新框架轉化為具有約束力的國內行政命令，仍存在相當多的不確定因素。若結果為否，則最終亦難以達成取得歐盟根據GDPR所為「適足性認定」（adequacy decision）的政策目標。
加拿大可能推動更嚴格的身份盜用法律加拿大的身份盜用問題嚴重，根據Canadian Council of Better Business Bureaus估計，每年因身份盜用所造成的經濟整體損失超過二十億加幣。此外，去年十一月Ipsos-Reid的調查顯示，73％的加拿大人擔心身份盜用問題，且28%的加拿大人曾親身遭遇、或是有周遭認識之人因此受害。 然而，與身份盜用猖獗的現況相較，加拿大個人資料和隱私保護法制一直飽受批評，被認為無法遏止此一問題擴散。加拿大資料安全之基礎規範為「個人資訊保護與電子文件法」（Personal Information Protection and Electronic Documents Act），但以具有重要嚇阻效果的刑法而言，卻只處罰濫用他人身份資訊，如身份詐欺、冒用、偽造等行為，但對於初步蒐集、處理和盜賣身份資訊之行為，卻難以透過現行刑法規範。 身份盜用可能造成的影響層面相當廣泛，例如個人的財務和信用損失、商業或財金產業的損失，甚至是整體納稅人的傷害。 職是之故，加拿大勞工部、魁北克經濟發展部等政府首長乃宣布，聯邦政府有意推動刑法之修改，使檢警對於先期身份盜用（或違法資料蒐集）之行為，有更大的調查和追訴空間，並希望此一政策方向能獲得國會的後續支持。