所謂「大學共同利用機關法人」,係指日本於《國立大學法人法》(国立大学法人法)中,以設置大學共同利用機關為目的,依該法之規定設置之法人。而所謂「大學共同利用機關」,依該法之規定,則係指有關在該法所列舉之研究領域內,為促進大學學術研究之發展而設置,供大學院校所共同利用之實驗室。日本利用大學共同利用機關法人之設置,將大型研發設施設備,以及貴重文獻資料之收集及保存等功能賦予大學共同利用機關,並將其設施及設備,提供予與該大學共同利用機關進行相同研究之大學教職員等利用。
目前登錄於日本文部科學省之大學共同利用機關法人包括了「大學共同利用機關人類文化研究機構」(大学共同利用機関法人人間文化研究機構)、「大學共同利用機關自然科學研究機構」(大学共同利用機関法人自然科学研究機構)、「大學共同利用機關高能量加速器研究機構」(大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構),以及「大學共同利用機關資訊與系統研究機構」(大学共同利用機関法人情報・システム研究機構)等四者。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月04日 生成式AI快速普及,惟其輸出之品質、安全與可信賴程度如何檢驗,各國迄今尚無公認之測試標準。新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)與新加坡企業發展局(Enterprise Singapore, EnterpriseSG)於2026年4月第17屆ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智慧分技術委員會全體會議[1]中,公開《人工智慧—AI測試—第8部分:運用生成式AI之提示型文字對文字系統品質評估》(ISO/IEC AWI TS 42119-8)提案,並將其定位為全球首部就生成式AI系統測試方法而設之國際標準[2]。 壹、事件摘要 新加坡提出之ISO/IEC 42119-8,係運用其AI Verify與全球AI保證沙盒(Global AI Assurance Sandbox)累積之測試成果,以基準測試(benchmarking)與紅隊測試(red teaming)做為兩大檢測手段,所擬訂之生成式AI提示型文字對文字系統品質評估方法。該標準與同系列第7部分(ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282相互銜接,於2025年9月已在ISO登錄,現處經核准工作項目(Approved Work Item)之準備階段,尚未定發布日期[3]。會議期間,新加坡並與美國國家標準協會、ISO國際組織及AI Verify基金會合作舉辦工作坊與交流會議,促其標準推進於國際間凝聚共識[4]。 貳、重點說明 一、ISO/IEC 42119系列以「AI測試」為主軸,第8部分處理生成式AI之品質評估 ISO/IEC 42119係ISO/IEC JTC 1/SC 42就AI系統之測試與保證新近規劃之AI測試共通方法系列標準[5]。該系列第8部分聚焦運用生成式AI之提示型文字對文字系統,涵蓋以紅隊測試進行之安全性檢測,並就評估結果之分析與記錄提供指引,並與同系列第7部分(紅隊測試,ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282(自然語言處理系統評估方法)相互銜接。依主辦之IMDA與EnterpriseSG所述,該標準以提升測試結果之可重複性與可比較性為目標,藉基準測試與紅隊測試,使不同組織評估AI輸出品質時,結果更具一致性與可比較性,從而強化各界對AI系統之保證與信任[6]。 二、AI Verify以11項治理原則為基準,併行流程檢核與技術檢測 AI Verify係新加坡IMDA主導、由AI Verify基金會於2023年推動之開源測試框架,用以填補AI治理原則與可供稽核證據之間之落差。其以透明、可解釋、可重複、安全、資安、穩健、公平、資料治理、當責、人為監督,以及包容性成長(Inclusive Growth)、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-being)11項治理原則為基準[7]。 AI Verify之檢驗分為流程檢核(Process Checks)與技術檢測(Technical Testing)。流程檢核依「原則、預期成效、流程、證據」(Principle, Outcome, Process, Evidence)四層展開檢核事項[8],要求擬測機構以文件證據佐證其治理流程確有落實,所需文件例如治理政策、模型與資料處理紀錄、內部審查程序等。各檢核項目中,於可解釋、安全、穩健、公平四項原則之部分檢視項目,並列有進行技術檢測的項目[9]。 三、以Project Moonshot工具對應生成式AI AI Verify基金會的AI Verify框架原係以傳統AI為對象,為因應大型語言模型的檢測,其推出Project Moonshot做為前述技術檢測於生成式AI的主要測試工具。Moonshot提供逾100組基準資料集供進行基準測試,以分級評分評估模型在多種能力上的表現,例如語言與語境理解。Project Moonshot 亦提供自動化紅隊攻擊模組,可同時測試多個大型語言模型應用程式,節省時間與資源也確保模型效能的全面評估。Project Moonshot 的網頁介面並提供優化的測試流程,因應不同應用程式的多元需求,引導使用者只辨識並執行最相關的測試,使用者也可以利用自訂資料集調整測試,以評估模型是否符合其獨特使用情境[10]。 四、全球AI保證試點與沙盒媒合測試,以實測經驗作為標準前導 新加坡以全球AI保證機制(Global AI Assurance)串接前述工具與國際標準,由IMDA與AI Verify基金會共同主導,先後推出「試點(Global AI Assurance Pilot)」與「沙盒(Global AI Assurance Sandbox)」兩個措施。前者媒合生成式AI應用之開發者與專業測試業者(如Resaro、LatticeFlow AI、Advai等),就幻覺、不當內容、對抗弱點等風險進行技術測試。試點自2025年2月啟動,至同年5月彙整成果,已媒合17家應用部署者與16家測試業者[11]。後者則將試點之媒合做法予以常態化與擴大,使其自階段性試辦轉為長期運作之機制[12]。此機制屬軟性之自願測試,新加坡政府並不直接強制監管,而係以實作指引與測試媒合降低採用障礙、蒐集資料作為技術測試標準之前導、扶植AI保證服務市場[13]。 依IMDA的全球AI保證沙盒報告說明,其全球AI保證試點(Global AI Assurance Pilot)的AI測試焦點已從「基礎模型安全」移到「實際應用之端到端可靠性」,鑑於將基礎模型與現有資料來源、流程及系統整合的複雜度較高,生成式AI風險評估很大程度上取決於使用情境。該報告並歸納提出四個生成式AI評測的實務建議:測試優先序應依應用之風險輪廓調整,風險愈高者測試愈嚴;適格之測試資料集須由人與AI共同產製,兼顧代表性與品質;除最終輸出外,尚應檢視模型運作之中間流程節點;可運用大型語言模型協助評測,但須有人工校準,以免評分失真[14]。 五、AI測試業者認可計畫(AI TAP):從沙盒媒合走向測試供給端之制度化 前述試點與沙盒雖已媒合開發者與測試業者,惟受媒合之測試業者其資格良窳,仍多賴個案判斷。AI Verify Foundation爰於2026年5月19日發布「AI測試業者認可計畫」(AI Tester Accreditation Programme, AI TAP),規劃就測試業者本身設計認可基準,並建立合格測試業者名單,使企業採用外部測試服務時得有所依循[15]。 認可方式採取五個評估面向,包括測試AI風險之技術能力、營運信譽(含實績)、財務永續性、營運量能,以及所宣稱業務範圍與實際能力相符[16]。該計畫預計於2026年第三季開放;現已有Advai、AIDX、安永(Ernst & Young)、Knovel Engineering、資誠(PwC)、Resaro、Vulcan等業者表達早期參與意願[17]。 參、事件評析 我國在AI評測上,已由數位發展部成立AI產品與系統評測中心(AIEC),就語言模型訂定安全性、可解釋性、彈性、公平性、準確性、透明性、當責性、可靠性、隱私與資安等10項評測指標[18]。針對語言模型之準確性、可靠性、資安、隱私、公平性進行技術評測,納入「臺灣價值觀」評測項目,以建立貼合本土社會脈絡之評測標準;規劃於2026年、2027年分別通過財團法人全國認證基金會(Taiwan Accreditation Foundation, TAF)認證[19]。 新加坡將其AI Verify評測方法提案成為ISO標準草案,並於前述國際會議中舉辦相關工作坊與研討活動,可見其認為任何AI評測須能成為國際共通接受之結果,始能在AI國際合規議題上達到評測之最大價值,因此其搶佔先機於ISO/IEC 42119系列中提出生成式AI之評測標準。我國AIEC之評測指標目前並未與數發部本身之風險分類框架相銜接,而數發部本身之風險分類框架亦可能與將來之國際標準存在落差。如AIEC測評結果須著眼於我國AI產品或服務之國際市場發展,即須追蹤觀測相關標準草案之進程,並同時就我國評測指標設計進行及時調整。 就測試方法而言,我國AIEC測評目前雖納入「臺灣價值觀」評測,但尚未就無法量化項目進行流程評測,亦無法對不同應用情境、代理AI動態運作過程進行風險評估。新加坡全球AI保證沙盒之報告已指出,生成式AI應用之測試須依風險輪廓調整、須檢視中間流程節點,此亦為我國AIEC測試做法須規劃補完之缺口。而新加坡推動AI測試業者認可計畫,則呈現其扶植本國AI測試服務業者、協助打開國際市場之思路;我國若欲就測試服務建立產業,則AIEC本身應設計成政府主導、建立標準、形成方法、認可適格業者之機制,同時由政府運用相關法令、獎補助、採購等方式提供市場誘因,將有助於落實我國AI基本法發展可信賴AI之宏旨。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [2]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 3, 2026). [3]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(該案於2025年9月13日登錄於ISO/IEC JTC 1/SC 42工作計畫,現為Stage 20.00「準備階段」/開發中,尚未定發布日期)。 [4]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [5]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(42119-8屬ISO/IEC 42119「AI測試」系列,並銜接同系列42119-7與ISO/IEC 23282)。 [6]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [7]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該框架第2頁明列前開11項治理原則)。 [8]What Is AI Verify, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/ (last visited Aug. 3, 2026). [9]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。其中標示「Technical Testing」者計五項流程,分屬可解釋(第14頁)、安全(第29頁)、穩健(第61頁)、公平(第71、72頁)四原則;框架本身未另作總結性列舉。 [10]Project Moonshot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/project-moonshot/ (last visited Aug. 3, 2026). [11]Singapore Unveils Insights from the World's First Technical Testing of Real-World Applications of GenAI, IMDA, May 29, 2025, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2025/sg-unveils-insights-from-worlds-first-technical-testing-of-real-world-applications-of-genai (last visited Aug. 3, 2026);Global AI Assurance Pilot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance-pilot/ (last visited Aug. 3, 2026). [12]Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance/ (last visited Aug. 3, 2026). [13]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [14]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [15]Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [16]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該計畫就技術能力、營運信譽、財務永續、營運量能、業務範圍相符五面向評估測試業者)。 [17]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, 但截至 2026/8/4 仍尚未見開放,https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [18]〈數位發展部「AI產品與系統評測中心」啟動 推動我國AI評測制度與可信任AI環境發展〉,數位發展部數位產業署,2023年12月6日,https://moda.gov.tw/ADI/news/latest-news/9295(最後瀏覽日:2026/07/16);〈數位部AI評測中心啟動 語言模型納10項目評分〉,中央社,2023年12月6日,https://www.cna.com.tw/news/ait/202312060129.aspx(最後瀏覽日:2026/07/16)。 [19]〈AIEC首創「臺灣價值觀」評測指標 42款模型競爭揭示AI在地化關鍵〉,資安人科技網,2025年10月,https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=12311(最後瀏覽日:2026/07/16)。
歐盟公布2016年歐洲創新計分板報告為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020),歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估,據此研提創新競爭力排名,並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016),可歸納以下三項要點: (一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩 由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下,相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計,今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。 (二) 2016創新研發先驅仍為瑞典,部分國家仍有大幅度之成長 而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上,第一名仍為瑞典,其次則為丹麥,芬蘭,德國和荷蘭。而相較於去年之排名,拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。 (三) 在個別指標項目中,會員國創新表現亦有不同 此外,獨立創新指標項目中,各會員國亦有不同之創新表現,例如:在「創新人力資源」及「學術研究項目」中,由瑞典榮獲最具競爭力之國家;而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭;「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中,則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
防疫也須防弊!美國加州檢察總長針對醫療照護機構遭受勒索軟體攻擊提出適當措施與事故通報指引由於近日頻傳醫院遭受勒索軟體攻擊(ransomware attacks),美國加州檢察總長於2021年8月24日發布官方公告(bulletin):在加州州法「醫療資訊保密法」(Confidentiality of Medical Information Act, CMIA)與聯邦法「健康保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)規範下,蒐集、處理和利用醫療健康資料的醫療照護機構,有採取適當措施與事故通報的義務,以維護醫療健康資料保密性。 針對「採取適當措施」的內容,美國加州檢察總長於本次官方公告中,提出明確指引(guidance):醫療照護機構須至少採取下列5項防範措施(preventive measures),以避免勒索軟體威脅: 確保所有存取醫療健康資料的作業系統與軟體,均升級至最新版本; 安裝防毒軟體,並維護其運作; 定期為員工舉辦教育訓練,包含教導員工不要點擊可疑網址和防範釣魚電子郵件(phishing email); 限制員工下載、安裝和運作未經批准的軟體; 維護和定期測試資料備份與救援計畫,以便於事故發生時,控制對資料和系統的影響範圍及程度。 此外,針對「資料外洩事故通報義務」(breach notification obligations),美國加州檢察總長指出:依據「加州民法」(California Civil Code)第1798.82條,擁有或經授權使用含有個人資料的「電腦化資料」(computerized data)的醫療照護機構,於發生,或可合理確信發生,影響超過500位加州居民的資料外洩事故時,即負有將該事故通報檢察總長辦公室的義務。
世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。 由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟: 1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。 2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。 3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。 4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。