何謂「孤兒著作」?

  「孤兒著作」係指仍在著作權保護期間,但是著作權人不明知著作。依著作權法第10條規定,著作人於著作完成時享有著作權,而著作權之保護期間依著作權法第30條第1項存續於著作權人之生存其間及其死亡後之50年。

  在網路普及資訊流通快速之現代,經過不斷的轉載,許多著作權人不明,但是仍受著作權法保護,所謂之「孤兒著作」在市面上不斷流通。此時若與利用孤兒著作,但是不知道著作權人是誰,無法取得授權之情形下,要怎麼辦才不會觸法?

  此時依文化創意發展法第24條,想要利用孤兒著作之人,得在盡力尋找著作權人未果後(不知著作權人為何或是著作權人聯繫資訊不明知情形),向智財局說明無法取得授權之原因,並提存一定金額,取得智財局之許可授權後,於許可範圍內利用該著作。又須提存之金額應與一般著作經自由磋商所應支付合理之使用報酬相當。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂「孤兒著作」? , 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7586&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/07/23)
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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。

英國衛生部發布基因檢測與保險自律行為準則

  英國衛生部(Department of Health and Social Care)於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則(Code on genetic testing and insurance-A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance),該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定,旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」(Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance)文件,並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。   準則中列出八項承諾,此八項承諾為ABI代表其成員議定: 承諾一:保險業者(Insurers)會公平對待要保人(applicants)。保險業者不會要求或迫使任何要保人進行預測性或診斷性基因檢測;若要保人已進行預測性基因檢測,保險業者亦不會對其作出差別待遇,除非有如下之情況。 承諾二:列入附錄一之疾病類型並超過以下金額之保單,保險業者始得要求要保人提供預測性基因檢測之結果: 人壽保險-500,000英鎊 /人。 重大疾病險-300,000英鎊 /人。 收入保障險-30,000英鎊 /年。 目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症(Huntington’s disease)之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。 承諾三:保險業者不會要求要保人提供:  要保人或被保險人於承保期間所進行之預測性基因檢測結果。 非為要保人或被保險人本人(如要保人或被保險人血親)之預測性基因檢測結果。 於科學研究背景下獲得之要保人或被保險人預測性基因檢測結果。 承諾四:若保險業者基於承諾二之規定要求要保人提供預測性基因檢測結果,亦不會針對該結果制定過於苛刻(disproportionate)的條款或條件。 承諾五:保險業者須於要保人簽約前提供明確之訊息,以說明:      根據本準則,要保人在何種情況下必須或無須提供相關預測性基因檢測結果。 若要保人自願提供對其有利的預測性基因檢測結果,保險決策將如何被影響。 承諾六:若要保人基於意外或自願向保險業者提供預測性基因檢測結果,保險業者可考量要保人之利益調整保單內容;若檢測結果對要保人不利,除非符合承諾二之情形,否則保險業者將忽略該檢測結果。 承諾七:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將:      每年向ABI報告其遵守本準則之情況。 根據本準則問答部分之詳細資訊,建立投訴程序(complaints procedure)。 每年向ABI報告與本準則運作上相關之投訴情形。 承諾八:販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將指定至少一名經培訓之基因核保人(Nominate Genetics Underwriter, NGU),負責與遺傳資訊(genetic information)及遵守本準則相關之事項,且NGU之人數應與業務規模成比例。

澳洲通過2024年網路安全法,期望強化社會整體網路安全保障

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 2024年11月底,澳洲政府通過了2024年網路安全法(Cyber Security Bill 2024),期許藉由制定專法,保護澳洲現在與未來的網路環境。 2024年網路安全法主要包含以下內容: 1. 制定並落實全境智慧型裝置之最低網路安全標準。過往澳洲智慧型裝置不受任何強制性網路安全標準或法規約束,該法通過後,將能有效提升消費者網路安全。 2. 研搜對抗網路勒索軟體活動之資訊。澳洲政府不鼓勵企業在遭遇勒索軟體攻擊時支付贖金,因為支付贖金不僅鼓勵網路犯罪,更不能保證資料的恢復或機密性。然目前澳洲政府並未立法禁止支付贖金之行為,僅於2024年網路安全法要求關鍵基礎設施或營業額達定一定門檻之企業,假若不幸遭受勒索軟體攻擊,並決定支付贖金,須於72小時內向主管機關通報。 該通報義務是為幫助主管機關即時掌握勒索活動資訊,快速制定應對策略,並開發有利業界執行網路防禦的工具和資源,破壞勒索軟體獲利模式。依目前規定,報告內容將包含勒索金額、支付對象、支付方法等資訊。 3. 鼓勵企業分享網路安全資訊。2024年網路安全法為鼓勵企業與政府共享網路安全事件資訊,限制國家網路安全人員存取前揭資訊之目的,如不得利用企業自願提供之網路安全事件資訊調查企業違規行為,除非符合2024網路安全法規定之例外情況。 4. 建立網路事件審查委員會(Cyber Incident Review Board)。該委員會作為獨立機構,負責對重大網路安全事件進行有無過失之事後審查,並為政府和產業提供建議,以確保各方利害關係人能夠從網路安全事件中吸取教訓。 2024年網路安全法的制訂,顯示澳洲政府為強化網路安全付出諸多努力,該國政府期許透過該法保護澳洲人免受網路安全威脅。

印度民航局發布無人機規則草案

  印度民航局(Directorate General of Civil Aviation,以下簡稱DGCA)在禁止公眾使用無人機多年後,終於在2017年11月1日發布無人機使用規則(草案),並於網站上公開徵求意見。民航局部長P Ashok Gajapathi Raju表示,草案將於接下來的30日內,與所有利益相關者進行交流,一旦協商完成,將會確定無人機監管框架。預計今年12月底前完成訂定無人機使用管理規範,包含商業用途無人機。   根據規則草案,無人機依照最大起飛重量將其分為五類,分別為: 奈米(nano)無人機:重量小於250克; 微型(micro)無人機:重量在250克和2公斤之間; 迷你無人機(mini):重量介於2公斤至25公斤; 小型無人機:重量25公斤至150公斤; 大型無人機:重量150公斤以上。   除了飛行能力不超過50英尺高度的奈米無人機,所有無人機必須依照DGCA規定取得識別碼(Unique Identification Number)。針對2公斤以上的無人機需有無人機操作員許可證(Unmanned Aircraft Operator Permit),任何無人機的遙控飛行員必須年滿18歲,且需受過規定的培訓。   另,基於安全考量,草案規定禁止飛行無人機之區域,例如:機場範圍半徑5公里內、國際邊界50公里範圍內、戰略區域500公尺以內的國家重地、人口稠密地區、影響公共安全或正在進行緊急行動的地區、移動式平台(如:汽車、飛機或輪船)、及國家公園和野生動物保護區等生態敏感區域(eco-sensitive areas)等,違規者將依印度刑法之規定起訴。

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