為落實美國食品安全現代化法有關食品追溯與風險控管安全認證規定,美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)於2015年11月13日公布「農產品安全規則」(The Produce Safety rule)、「第三方審核機構進行食品安全認證規則」(The Accredited Third-Party Certification rule)與「外國供應商審核規則」(The Foreign Supplier Verification Programs, FSVP)等三項實行細則。其中,「農產品安全規則」首次針對美國境內生產農場建立強制性安全標準,為種植、收獲、包裝和保存農產品建立基於科學的標準(包括水質、員工健康和衛生、野生和家養動物、動物源生物土壤改良劑以及設備、工具和建築物等各種要求)。
而在「第三方審核機構進行食品安全認證規則」與「外國供應商審核規則」主要係確保進口食品符合美國境內生產食品相同之安全認證標準,確保與美國食品追溯制度構聯。食品藥品管理局採用多管齊下的策略,包括與外地監管機關建立夥伴合作關係、檢查出口國的設施、要求進口商就進口食品安全負責,以及對進口食品進行針對性的檢測。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,簡稱OECD)於2022年11月7日發布《2022年氣候行動監測 幫助各國邁向淨零碳排》(The Climate Action Monitor 2022 Helping Countries Advance Towards Net Zero),係由國際氣候行動計畫(International Programme for Action on Climate,簡稱IPAC)團隊撰擬,提供全球氣候行動的重要見解。 IPAC提出之分析方法係本於OECD與聯合國環境規劃署(United Nations Environment Programme,簡稱UNEP)的「壓力–狀態–回應」(Pressure-State-Response,簡稱PSR)環境指標模型。與政策回應相關的潛在限制與障礙,可區分為四個關鍵領域:1、治理:有效率的執行脫碳政策或需有新的治理框架;2、關鍵材料:脫碳政策需使用的關鍵材料如銅、鋰等;3、技能、技術與創新:回應氣候變遷政策需個人和機構有新的能力和技術;4、財政:以政策回應需有充足的資金。 推動淨零在科學技術上面臨的挑戰為關鍵材料的應用。相較於化石燃料,綠能技術需更多的材料;特別是應用於電力系統的銅和鋁,或應用於電池的鋰、鈷和石墨。稀土對於風力發電機、電動與混合動力汽車、行動電話、電腦硬體、平面顯示器和電視機為重要材料。惟此些關鍵材料的取得集中於極少數的國家,以致於供應鏈易受單邊衝擊的影響,而使價格飆升,阻礙轉型。原材料占綠色技術大部分的成本,而緊張的材料市場可能會阻止對綠色技術的使用。氣候計畫與公告需考量關鍵技術的風險,實踐可信且穩定的淨零碳排,需於全球開發新的資源、新型的加工製程,與加速投資。並藉由新技術,與發展特定材料的回收鏈,以減緩對取得材料的依賴。 OECD提出「福祉透視」(the Well-Being Lens)的流程,以協助各國確認與考量淨零轉型的優先政策。此過程的步驟為:1、預設若為運作良好的系統所能達成的成果;2、理解現行系統無法達成的原因,以及如何重組和設計系統;3、確認行動與政策對於改善系統運作具有潛力。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
.Akamai 一案改變了邦巡迴法院認定間接侵權的判斷2014年Akamai Technologies針對最高法院提起上訴,因此發回聯邦巡迴法院重審,而後上訴法院認為Limelight Networks確實侵害Akamai的專利,Akamai並獲得$ 45.5萬美元的損害賠償。 2006年,Akamai Technologies公司(下稱Akamai)在美國馬薩諸塞州地方法院起訴Limelight Networks(下稱Limelight),指控Limelight侵害Akamai美國專利號6108703。原告Akamai的專利是有效傳送網頁內容的方法專利。而被告Limelight是經營伺服器網路的公司,和Akamai該專利的差別在於Limelight指示用戶完成其中一個修改的步驟。 本案從2006年一直持續到2014年向最高法院上訴為止,都是依據美國專利法第271條規定直接和間接侵權的概念。在原審認為「實施該方法專利」的侵權行為,是要求實施方要獨立完成該侵權行為,所以Limelight不能被視為直接侵權。又因為Limelight公司並沒有滿足單一實體規則(single-entity rule),控制或指示(control or direction)其實施方完成其他的專利之方法步驟,所以不用負共同侵權責任。 但上訴聯邦巡迴法院一致贊成Akamai被侵權,並指出如果被告 Limelight知道並使用專利權人Akamai的專利,而且執行大部分的步驟,只保留一項步驟未執行,進而引誘用戶執行該方法專利的最後一個步驟,且用戶真的執行了該最後一步驟, Limelight就構成美國專利法271(b)間接侵權中的引誘侵權。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。
瑞典首次針對ISP業者發出阻斷連線禁制令由於網際網路之普及造成違法侵權著作廣泛流通,迫使著作權利人將矛頭轉向ISP業者,請求法院對網路服務業者(以下簡稱:ISP)發出阻斷網路連線禁制令,使用戶無法接近侵權著作。 瑞典Svea法院(Patent- och marknadsöverdomstolen)於今年2月13日就一上訴案件中向ISP發出禁制令(föreläggande),推翻斯德哥爾摩地方法院(Stockholms tingsrätt)於前年11月27日之決定。成為瑞典法院第一次針對ISP業者發出阻斷網路連線禁制令之確定判決(Domen går inte att överklaga)。該案是由華納、新力、聯合音樂、北歐電影與瑞典電影中心聯合提起,請求法院命一瑞典ISP(Bredbandsbolaget)阻斷二個涉及著作權侵害之網站連結(The Pirate Bay, Swefilmer)。 本案原告於一審主張,被告ISP向其使用者提供網路連接到侵害著作權網站之行為,已構成侵害行為的參與(medverkar),據此請求法院發出禁制令以禁止被告繼續參與侵害行為。一審法院未採納原告請求,認為所謂參與必須是瑞典刑法客觀上對侵權行為人有幫助行為,而ISP單純提供其顧客網路連結到侵權網站並非參與侵權行為。惟上訴審Svea法院認為所謂著作權法上之參與侵權行為認定,需考量歐盟法(Infosoc-directivet)下之解釋。而依據歐盟法院現行實務認定,在歐盟資訊社會指令下(Infosocdirektivet 2001/29/EG),即使ISP只提供網路連結到侵權網站,仍得向ISP發出禁制令,非以刑法上對侵權行為人有幫助行為為要件。因此法院認定本案已具備發出禁制令之條件而推翻一審認定。 然而目前法院發出禁制令之作法仍存有諸多問題。其一,禁制令是否真得能夠達成使ISP用戶不接近違法內容之目的,其有效性仍待考驗。其二,法院禁制令是否需就阻斷措施為指定,或是可委由ISP自行決定,只要ISP能達成阻斷目的即可,目前此問題仍有爭論。