美國雅虎公司面臨垃圾訊息的團體訴訟
美國芝加哥地方法院於2016年01月04日肯認關於美國雅虎公司(Yahoo Inc)因於2013年3月對美國行動服務斯普林特公司(Sprint Corp)用戶散發垃圾訊息的團體訴訟。本件原為2014年由原告Rachel Johnson提訴，芝加哥地方法院法官Manish Shah認定本件原告已經充分主張本件團體訴訟的共通性，往後所有在2013年被發送該等訊息的用戶，都能加入本件訴訟集團提訴。而根據法院的文書資料，未來將會有超過50萬的斯普林特公司用戶能加入本件訴訟。
原告主張雅虎的簡訊服務向其以及其他斯普林特用戶寄發垃圾訊息而違反1991制定的電信消費者保護法(The Telecom Consumers Protection Act of 1991)。該等簡訊服務會將發信者的線上即時訊息轉為簡訊寄送至受信者的行動電話，同時系統會自動加入預設的「歡迎」訊息。依照電信消費者保護法規定，禁止以自動系統向使用者發送未得同意的簡訊、傳真或是撥打電話，違反者每一行為將被求償500~1500美元。因此本件若主張成立，雅虎將面臨每則訊息最高1500美元的損害賠償。
雅虎雖然主張該等訊息並非電信消費者保護法所禁止的擾人、極端巨量的通信，僅為對接收者已經收到來自其他發送者訊息的提醒而已。同時雅虎也主張若肯認該等團體訴訟，將導致損害賠償數額與原告所受損害不相當，而引發後續訴訟。法院並不接受雅虎的主張。現階段雅虎對法院的決定拒絕評論。
吳柏凭
法律研究員 編譯整理
Yahoo Faces Class-Action Suit Over Spam Texts, http://www.wsj.com/articles/yahoo-faces-class-action-suit-over-spam-texts-1452025558 （last visited Feb 27, 2016）
Yahoo must face class action over text messages: U.S. judge, http://www.reuters.com/article/us-yahoo-classaction-idUSKBN0UI21R20160105（last visited Feb 27, 2016）
美國聯邦最高法院（Supreme Court of the United States）於2020年6月30日以8票對1票之決定，肯認網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊。 本案之爭點在於，「通用名稱.com（generic.com）」是否亦會被認定為通用名稱而無法取得商標註冊。過去美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）認為，當通用名稱與通用頂級域名（如「.com」）組合時，所得到之組合仍會被認定具有通用性（generic），因為僅在通用名稱中加入「.com」，如同加入「公司」一詞，無法藉此傳達任何可識別來源之意義。就「booking.com」而言，由於 「Booking」一詞意指旅行預訂，「.com」一詞表示其為一個商業網站，故消費者觀諸「booking.com」此一用語，會認為其是提供旅遊住宿之線上預訂服務。且即便認為「booking.com」屬於描述性商標，其亦缺乏第二意義而無法註冊。 惟聯邦最高法院認為，因為同一時間僅有一個實體可占用一特定網域名稱，因此「generic.com」一詞可向消費者傳達與特定網站之關聯。且對於通用性之認定原則主要有三：首先，通用性係指商品或服務之類別，而非該類別之特定示例；其次，對於複合用語而言，其識別性之認定應以整體觀之，非個別隔離觀察；最後，應視用語之相關意涵對於消費者之意義而定。基於該等原則，「booking.com」是否具有通用性，取決於該用語是否整體上向消費者表示為線上旅館預定服務之類別，例如：消費者是否會認為另一家提供相似服務之Travelocity也是一種「booking.com」；但消費者並非以此種方式來認知「booking.com」用語，因此，由於「booking.com」對於消費者而言並非通用名稱，其未具通用性。 USPTO另認為基於政策考量，其反對如「booking.com」之「generic.com」之商標註冊，因此種商標保護將使商標權人對於其他應保持自由使用之相似文字擁有過度控制權，例如可能會妨礙競爭者使用「booking」用語或「ebooking.com」、「hotel-booking.com」等域名。聯邦最高法院指出，USPTO顧慮之情形其實也會出現於任何描述性商標。事實上，除非可能造成消費者混淆，競爭者之使用並不會侵害商標權。「booking.com」是識別性較弱的商標，較難導致消費者混淆，且booking.com公司亦自承「booking.com」之註冊不會阻止競爭者使用「booking」之用語來描述其之服務。因此，聯邦最高法院最終認定「booking.com」之註冊不會使商標權人壟斷「booking」此一用語。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》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。
由Meta案看數位資料商業化面臨之跨國問題於2023年5月22日愛爾蘭資料保護委員會（Ireland's Data Protection Commission, DPC）對於Facebook的母公司Meta將歐盟境內資料傳輸到美國的行為做出開罰12億歐元的決定，並暫停資料跨境傳輸行為，再次引起了各界對於資料跨境傳輸的關注。 針對跨國提供網路服務的企業，如何確保企業處理資料的方式可以符合多國的法規要求，向來是一困難的問題。自從2015年「安全港隱私準則」（Safe Harbour Privacy Principles）被歐盟法院宣告失效後，美國與歐盟試圖就資料跨境傳輸重新達成一個可符合雙方要求的框架，包含2020年被歐盟法院宣告無效的「隱私盾框架」（EU-US Privacy Shield Framework），而2022年3月雙方達成原則性同意的歐盟美國資料隱私框架（EU-U.S. Data Privacy Framework, DPF），惟就美國於同年10月發布用以實施之行政命令（EO 14086），亦於2023年5月被歐洲議會認為對於歐盟境內資料的保護不足。 2023年6月8日英國跟美國共同發布建立英美資料橋（UK-US data bridge）的聯合聲明，以建立起英美之間的資料流動機制，但該英美資料橋是基於歐盟美國資料隱私框架做進一步的擴展，能否符合歐盟對於資料保護的要求，目前尚無法預期。 目前的商業模式中資料跨境傳輸是難以避免的現實困境，各國亦就資料跨境傳輸建立框架，企業需持續關注自身營業所在地之法規變化，以即時因應調整自身管理機制。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
開放科學（open science）開放科學的基本理念，泛指在數位時代的背景下，各類型實驗測量機器獲得大量數據，以及網路行為累積的人類活動記錄，使各領域的研究活動趨向側重資料處理，結合分析工具後，以可閱讀的形式呈現並發表。 開放科學概念應用於行政與制度建立上，主要有兩個面向，其一為政府資助產出科學期刊論文等研究成果的開放取用（open access），意圖解決期刊雜誌訂閱費用過高，導致研究成果流通困難的問題，屬於早期開放科學關注的重點；其二則係使用官方研究資金進行研發時，於研究過程中取得的實驗、觀測及調查之研究資料開放運用，為近期政策與制度性倡議所聚焦，目的為使科學界、產業界以及一般社會大眾得以廣為接收並利用該些研究結果，令政府資金運用的一切成果均能充分回饋給國民與社會，期望藉由研究資料的公開，進一步深化該領域的研究進程、推展跨域研究或企業的產品與服務開發、以及創新活動。 舉例而言，日本內閣府於2018年提出的「統合創新戰略（統合イノベーション戦略）」第二章內，建構了國內開放科學下研究資料管理開放政策之基礎框架，關注伺服器空間內的研究資料保存與管理，與外國研究資料連動以建構巨量知識泉源，讓所有人得以廣泛活用該些研究資料，促成與加速跨領域與跨國境的新創。