日本IPA/SEC公佈「IoT高信賴化機能編」指導手冊
日本獨立行政法人情報處理推進機構（IPA/SEC）於2016年3月公佈「聯繫世界之開發指引」，並於2017年5月8日推出「IoT高信賴化機能編」指導手冊，具體描述上開指引中有關技術面之部份，並羅列開發IoT機器、系統時所需之安全元件與機能。該手冊分為兩大部份，第一部份為開發安全的IoT機器和關聯系統所應具備之安全元件與機能，除定義何謂「IoT高信賴化機能」外，亦從維修、運用角度出發，整理開發者在設計階段須考慮之系統元件，並依照開始、預防、檢查、回復、結束等五大項目進行分類。第二部份則列出五個在IoT領域進行系統連接之案例，如車輛和住宅IoT系統的連接、住家內IoT機器之連接、產業用機器人與電力管理系統之連接等，並介紹案例中可能產生的風險，以及對應該風險之機能。IPA/SEC希望上開指引能夠作為日後國際間制定IoT國際標準的參考資料。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國際貿易委員會(International Trade Commission, ITC)於日前(2009月4月10日)做出對船井電機(Funai Electric Co.) 有利的禁制令，禁止美國高畫質電視公司VIZIO的侵權產品進入美國。這項禁制令將於60天後開始生效，除非美國總統歐巴馬的覆審推翻了ITC的此項決定，亦或是位於華盛頓州一專門於專利法的聯邦上訴法院對此專利侵權紛爭做出覆審。於此同時VIZIO 公司若仍執意要繼續將係爭電視產品進口美國，則必須為每台電視付出$2.5美元的抵押金(bond) 。VIZIO 公司的業務與行政部門副總裁 Rob Brinkman表示他們將會利用各種管道對該禁制令抗爭到底。 北美電視大廠 VIZIO位於美國加州爾灣（Irvin, California），於去年第四季在北美地區銷售1.2百萬台高畫質電視，銷售量僅次於當地銷售第一大廠三星 (Samsung Electronics) 。VIZIO 公司的高畫質電視皆由台灣的母公司瑞軒科技（AmTRAN）所製造。 船井電機與VIZIO之間的專利訴訟纏鬥始於2007年3月，船井電機在美國加州中部聯邦地方法院 (Central California District Court)控告Vizio等14家公司侵權，並於同年10月於美國國際貿易委員會以侵害其數位電視相關專利權提起侵權訴訟。然而美國專利局卻於2008年9月19日初步判定訴訟中的專利6,115,074號無效，而專利5,329,369號則於2009年2月9日被美國專利局第二次駁回。VIZIO公司在這場智財攻防戰中除了以專利無效來解除侵權訴訟之外並乘勝追擊，在專利無效判決最終確定後，於加州中部聯邦地方法院提出船井電機反托拉斯和不公平競爭訴訟。至於美國總統的覆審將僅只於考量以公眾的利益(public interest)來看是否要推翻該禁令。
諾基亞採用蘋果開放軟體手機大廠諾基亞（ Nokia ）將在下一代智慧手機的瀏覽器中，採用蘋果電腦的開放原始碼軟體。其預定在今年六月推出 Series 60 智慧手機軟體包，其中的瀏覽器將整合數個同於蘋果 Safari 網路瀏覽器的開放原始碼科技– WebCore 和 JavaScriptCore 。 Safari 是以開放原始碼 K Desk Environment 之 Konquerer 瀏覽器的 KHTML 與 KJS 為基礎。 諾基亞表示，採用開放碼軟體後，將更方便開發商修改定作其新瀏覽器，並將提供新的使用者功能。諾基亞並且表示，未來仍將與蘋果電腦合作開放原始碼軟體，並積極投入開放原始碼社群。諾基亞對開放原始碼的興趣，在瀏覽器部門特別明顯。兩年前，該公司投資 Mozilla 基金會的 Minimo 計劃，創造一種根據 Mozilla Gecko 翻譯引擎的電話瀏覽器。 Minimo 團隊準備在今夏推出針對微軟 Windows CE 作業系統的 0.1 版瀏覽器。
世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告，責任規則為最重要之關鍵政策因素世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告，責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統：世衛組織歐洲區域準備情況報告」（Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region）[1]，本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧（AI for health care）調查結果，借鑒50個成員國之經驗，檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況，探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則（liability rules）之建立，為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素，因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任，透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略（national health-specific AI strategy），顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面，46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處；54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統；惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準（liability standards for AI in health），更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知，成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用，而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下，可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決，或者相反地過度依賴AI，從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面（health data governance for trustworthy AI），66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略，76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架，66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心（health data hub），30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引（the secondary use of health data），30%成員國已制定規則，促進以研究為目的之跨境共享醫療資料（cross-border sharing of health data for research purposes）。依此，許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展，惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯，這些資料問題仍需解決，以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙，有高達86%之成員國認為，最主要之障礙為法律之不確定性（legal uncertainty），其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性（financial affordability）；依此，雖AI之採用具有前景，惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制；而財務上之資金障礙，包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及，特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素，有高達92%之成員國認為是責任規則（liability rules），其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此，幾乎所有成員國皆認為，明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素，且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引，也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素，為促進AI應用，本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任，並建立相應機制，以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任，此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務，責任透明，並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益；以及可利用監管沙盒，使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作，從而於監管監督下，於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題，同時促進創新。 此外，WHO歐洲區域官員指出，此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始，惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進，因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]： 1.應有目的性地管理AI：使AI安全、合乎倫理與符合人權； 2.應投資人才：因科技無法治癒病人，人才是治癒病人之根本； 3.需建構可信賴之資料生態系：若大眾對資料缺乏信任，創新就會失敗； 4.需進行跨國合作：AI無國界，合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展，就歐洲之調查可知，目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立，據以推動與監管AI醫療科技之發展，惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全，因此絕大多數國家皆同意，真正影響AI於醫療領域利用之因素，為責任規則之建立，然而，調查結果顯示，實際上已建立醫療領域AI之責任標準者，卻僅有8%之成員國（50個國家中僅有4個國家已建立標準），意味著其為重要之真空地帶，亟待責任法制上之發展與填補，以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉，亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是，當有明確之責任歸屬規則，各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會，新興AI醫療科技才能真正被信任與利用，而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值，此項結論應不僅得適用於歐洲，對於世界各國亦應同樣適用，未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展，對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).
英國資料倫理與創新中心提出「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告英國資料倫理與創新中心（Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI）於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告（Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation），指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外，其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽，故CDEI指出有必要採取相關因應措施，包含： 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造，例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用，美國國會亦有相關審議中草案。然而，縱有法律規範，政府仍無法輕易的辨識影片製造者，且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用，並導致言論自由之侵害，故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年，其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象，以認定特定證物是否經竄改，包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼，或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義，惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識，例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育，提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識，然而報告指出其成效仍有待觀察。