在一片低迷的全球經濟成長中,2015年11月11日世界智慧財產權組織(WIPO),公布了最新的「世界智慧財產報告:突破創新與經濟成長( World Intellectual Property Report: Breakthrough Innovation and Economic Growth)」,探討知識產權的角色與創新及經濟成長之關連,並鎖定在突破性創新之影響。該報告除討論具代表性歷史創新技術,另也探討當今具有潛在突破性發展之創新技術,同時敦促各國政府及企業,應增加此三領域創新技術相關之投資。
在過去300年來的創新技術發展,已經觸及人類活動的各個層面,並改變了世界的經濟結構。依據2015年WIPO報告,顯示出三領域歷史創新技術如何觸發當時新的企業活動:即飛機、抗生素和半導體。該報告考量到創新驅動成長及未來展望,另探究了三領域具有潛在突破性發展之當今技術:即3D列印、奈米和機器人技術。調查報告也顯示,日本和美國正帶領著一小群國家,推動此三領域創新技術進行突破研究,正因此三領域前瞻技術,掌握著推動未來經濟增長之潛力。
朝向工業化發展的新興中等收入國家中國大陸,自2005年以來在3D列印和機器人領域的專利申請量占全球四分之一以上,為全球國家中比率最高;在奈米技術方面,中國大陸專利申請人占全球近15%,是第3大申請國,但與其他資深創新國家不同的是,中國大陸的大學和公立研究機構申請案所占比例相當高。
WIPO報告強調,創新生態系統的成功要素有三:政府資助科學技術研究,並協助具前景技術從實驗室走到商品化階段;透過充滿活力的金融市場和健全的法規,以及鼓勵企業創新來加強市場競爭力;促進公、私部門創新單位的連結溝通流暢。
該報告亦說明大學和公立研究機構與創新如何日形密切,和傳統飛機、抗生素和半導體領域相較,學研機構在3D列印、奈米技術和機器人領域的專利申請所占比例較高,尤其是在奈米技術領域,全球的學術機構申請人約占四分之一。另外著作權在技術創新也變得更加常見且緊密相關,包括電腦軟體納入著作權保護標的,及3D物品設計和電腦IC晶片設計等的任何形式數位表達之保護。
WIPO「世界智慧財產報告」每兩年發行一次,每期的重點放在不同的IP領域新趨勢,先前的報告已探討「品牌在全球市場的角色(the role that brands play in a global marketplace)」及「不斷變化的創新(the changing face of innovatio)」。
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。
FCC決定將限縮頻率拍賣規範美國政府為因應數位匯流趨勢,自 2004 年起開始逐漸釋放新的頻率執照,以供網路多媒體服務或新興通訊業者申請。不過因為先前的拍賣方式是採匿名制,並將頻率切割成小頻段拍賣,而導致競標者間共謀串連,造成拍賣價格過低的情形屢見不鮮。另一方面,由於頻率交易制度( trading )盛行,使無線網路業者為了湊足足夠頻段,必須花費更多的成本去租用或購買頻段來經營業務。以上二個因素使頻率的拍賣出現缺乏競爭的現象。 為使頻率的拍賣能夠達到競標的目的, FCC 決定更弦易轍改變拍賣的方式。 2006 年 4 月 11 日 美國聯邦通訊委員會( FCC )投票通過在 6 月 29 日 將舉辦的拍賣,除了取消以往的匿名性競標,將例外以較大的頻段進行公開拍賣,讓更多的有意願經營業務的競標者參加。 目前有部分消費者團體贊同這項決定,認為為可以終結盲目拍賣( blind bidding )的亂象,以及杜絕大企業壟斷頻段的情形。
美國食品藥物管理局(FDA)為落實食品安全現代法案公布食品安全查檢與風險管理相關規定 日本內閣閣議決定2023年度朝向數位社會實現之重點計畫,強化活用數位技術之法規整備2023年6月9日,日本內閣閣議決定2023年度「朝向數位社會實現之重點計畫」(デジタル社会の実現に向けた重点計画)。該計畫是針對數位社會之實現,明確記載日本政府應迅速且重點性實施的政策及各行政機關於整體社會結構改革(こうぞうかいかく)、個別施行政策之努力,並做為日本向世界提出建言時的羅盤。 其中,值得關注的是日本對於為活用數位技術所做之法規整備。根據2022年12月日本數位廳轄下的數位臨時行政調查會(デジタル臨時行政調査会)的調查,確認與實地檢查、定期檢查、文件閱覽等相關之法律條文內含過時概念,以致於會對數位轉型之發展造成阻礙的條文(下稱過時法律)約有一萬條。對此,數位臨時行政調查會表示,數位改革與法律改革之間的關係為一體兩面,為了最大化發揮數位化的效果,法律改革的相關檢討亦應一併執行。各法律之相關行政機關應依照「基於數位原則對過時法律所作之修正工程表(デジタル原則を踏まえたアナログ規制の見直しに係る工程表)」對各過時法律做出相關檢討,並以2024年6月修正各過時法律為目標。 舉例來說,為實現民事判決的全面數位化,2022年5月18日,日本參議院通過了民事訴訟法等法律的部分修正案,其中最值得關注的部分為當事人可以透過網路向法院提起訴訟、提出準備資料,以及透過網路受領法院送達之相關訴訟文書等。該修正案亦包含訴訟中程序之修正,以言詞辯論程序為例,當事人可透過線上會議之方式進行言詞辯論程序,惟施行期間預計於公告後2年內開始實施。 台灣於2015年7月就智慧財產行政訴訟事件正式啟用線上起訴系統,同年9月開放稅務行政訴訟事件使用,並於2016年開放民事訴訟事件使用。該系統與日本體系不同之處在於,日本目前僅就民事訴訟事件開放線上起訴系統之使用。不過,日本2022年針對刑事訴訟法數位化之部分做出相關報告書,可預期日本將來也會將線上起訴及審理系統導入刑事訴訟法之領域。未來可以持續觀察日本就線上起訴及審理系統之訂定及政策施行方向,作為我國之參照。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)