日本內閣官房提出未來投資戰略報告加速機器人實用及活化
日本內閣官房日本經濟再生總合事務局（内閣官房日本経済再生総合事務局）在2017年6月9日第10次「未來投資會議」中提出未來投資戰略2017報告（未来投資戦略2017~Society 5.0 の実現に向けた改革~），在成長的戰略成果（5）日本第四次產業革命及新經濟的展開中，分別對於機器人實用、物聯網（IOT）、大數據（BIG DATA）、人工智慧（AI）等提出成果及未來計畫。
機器人加速實用化：首先，機器人廣泛利用在商業設施、機場等日常生活空間，於2016年9月羽田機場設置機器人實驗室「Haneda Robotics Lab」，利用機器人改善服務並補充勞動力。有關打掃清潔、協助移動、查詢服務等17種機器人，將進行實證實驗。而路面協助行走型機器人「RT.1」已經完成，於2015年生活協助型機器人之安全性得到國際認證，其後發展之「RT.2」將使用於長期照顧層面。其次，開發農業使用之自動駕駛拖車，並提供工作實際狀況和土壤狀況之電子管理服務。今年6月開始商業化之自動駕駛顯示器，可以監控自動駕駛耕作機器進行自動耕作等。在物流管理方面，於2018年將於山間部等地區進行無人機的包裹遞送，2020年將在都會區全面無人包裹遞送。預計將與日立等相關公司，進行物流管理系統之開發及活用福島機器人測試場域。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
一、緣起與目標 「依賴制度（reliance）」指一國有效利用他國的審查結果，而減少重複作業、提升效率，並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此，國際醫療器材法規管理論壇（International Medical Device Regulators Forum, IMDRF）於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》（Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs）草案，協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」，而須由各國自行決定如何利用依賴制度，並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材（含體外診斷器材）或輔具，並涵蓋產品生命週期各階段（如技術文件審查或品質管理系統驗證等）。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明： 1.工作共享（Work-sharing）：指多國協作進行監管任務，可為聯合評估、聯合檢查，或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」，訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準，使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查（Abridged Review）：以他國完整的審查成果作為基礎，僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認（Recognition）：正式接受他國監管決策結果作為判斷依據，可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」，而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略，加強協作與資源共享，進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織（如歐盟、東協、非洲聯盟發展署）越加重視各國監管法規的一致性，並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中，此監管趨勢值得我國持續關注。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
何謂「Sitra」？芬蘭創新研究發展基金(Finnish Innovation Fund, Sitra) 成立於1967年，是由芬蘭國會直接監督及管理的獨立性公共部門，為芬蘭第一個以科技為主旨的創業投資基金。Sitra設立主要目的是提供對創新企業或風險性專案提供無償資助或貸款，專門研究如何在芬蘭全方位各領域以創新帶動社會發展，使其在國際市場更具競爭力。Sitra為初創公司提供所需資金的15%到40%，待支持的項目成功後，獲取的回報即可再用於擴大投資，創造正向循環的投資環境。與芬蘭國家技術創新局(Tekes)相比，Sitra主要投資於公司和創業公司以創造有利可圖的新興業務；而Tekes為芬蘭經濟及就業部之一部分，主要資助大學、研究單位或私人公司進行科技研發，是芬蘭科技產業創新研發重要支柱。
澳洲財政部發佈群眾募資法制框架選項之諮詢文件2014年12月澳洲財政部就股權式群眾募資(Crowd-Sourced Equity Funding, CSEF)對外發佈政策框架選項的諮詢文件，為使新創企業容易對廣大的中小投資者籌集資金，該稿件承認政府需要採取行動，以克服現有的監管障礙，以利在澳洲廣泛的使用群眾募資這項工具。 提出討論文件的三個政策選項包括： 一、 公司和市場諮詢委員會（CAMAC）在2014年6月提出的法制框架。 二、 在2014年4月份於紐西蘭生效施行的紐西蘭模式(New Zealand model)的法制框架。 三、 維持現狀。 上述方案各具特色及優缺點，在公司和市場諮詢委員會(CAMAC)的提案中，建議專注於修改聯邦公司法，創造一類特殊的豁免上市公司(不需召開年度股東大會、提供經審計之財務報告等)，且限制符合條件之小型企業才能納入，此外，設定200萬美元的募資上限，並可在12個月內在此範圍內提高募資；在中介機構部分，需持有澳大利亞金融服務執照(AFSL)，對於盡職調查(Due diligence)所承擔的責任要求較低，須提供風險警告予參與群眾募資的投資者，且禁止提供其投資諮詢和貸款；對於投資者之規定，則設有個案均僅能投資2,500澳幣的上限以及12個月內投資股權式群眾募資，總金額不得超過10,000澳幣的限制。 若選擇第二方案，即使用已於2014年4月生效的紐西蘭法制框架，與第一方案相較具有諸多相似之處。然而，兩制間也存有顯著的差異，包括紐西蘭模式並未特別創設一類豁免上市公司、也未將進行股權式群眾募資的公司限制於小企業；對中介機構平台的收費標準不設限制，資訊揭露要求亦較低；而對參加投資者的投資金額限制原則上是近乎相同的。 如果選擇第三個維持現狀方案，在現行法制下意味著群眾募資起始時將面臨50名非員工股東的上限、股份公開報價禁令的限制，設立後須負擔如定期發佈經查核之財報等較一般私有企業更繁重的公司治理要求，此外，中介機構如群眾募資平台等也必須擁有澳大利亞金融服務執照(AFSL)。 諮詢文件訂立2014年12月8日至2015年2月6日這段期間內，向大眾公開徵求建議，並要求各利害關係人如中介機構，包括創投基金與群眾募資平台之意見。以推動群眾募資法制化，並尋求進一步的磋商出可能的立法草案，在確保減少監管障礙與保持充足投資者保護之間取得適當的平衡。可預期的未來這一年群眾募資的法制架構將在澳洲逐漸明朗化。