澳洲詮釋自動駕駛「恰當駕駛」內涵
澳洲國家交通委員會（National Transport Commission, NTC）2017年11月提出「國家自駕車實施指南（National enforcement guidelines for automated vehicles）」，協助執法單位適用目前道路駕駛法規於自駕車案例上。由於澳洲道路法規（Australian Road Rules）第297條第1項規範「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制（A driver must not drive a vehicle unless the driver has proper control）」，此法規中的「恰當控制」先前被執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。因此本指南進一步針對目前現行法規適用部分自動駕駛系統時，執法機關應如何詮釋「恰當駕駛」內涵，並確認人類駕駛於部分自動駕駛系統運作時仍應為遵循道路駕駛法規負責。
本指南僅提供「恰當控制」之案例至SAE J2016第一級、第二級和第三級之程度，而第四級與第五級之高程度自動駕駛應不會於2020年前進入市場並合法上路，因此尚未納入本指南之詮釋範圍之中。本指南依照採取駕駛行動之對象、道路駕駛法規負責對象（誰有控制權）、是否應將一隻手放置於方向盤、是否應隨時保持警覺以採取駕駛行動、是否可於行駛中觀看其他裝置等來區分各級自動駕駛系統運作時，人類駕駛應有之恰當駕駛行為。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
柯亦儒
組長 編譯整理
澳洲國家交通委員會針對駕駛法規之修正進行公眾諮詢，聚焦自駕系統實體法律義務
https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=7919&no=64
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).
歐盟「未來工廠」發展計畫歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會，並展示目前資助的研究與創新成果，透過本計畫將協助歐盟內製造業，特別是中小企業，將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合，達到整體製造業升級。 計劃具體目標如下：(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程，增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產，及保有高度靈活性，以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程，提升產品質量，並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析，提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈，從而善用優秀人才的潛力。 我國為整合新創能量，以創造製造業下一波成長動能，今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」，以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線，透過雲端及網路與消費者快速連結，打造下世代工廠與聯網製造服務體系。
日本經濟產業省發布《運用AI民事責任之解釋適用指引》，促進AI普及運用日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引（AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き），旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配，提升責任可預見性，促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任，並針對AI運用型態進行分類，提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下： 1.輔助與支援型AI：指AI僅作為判斷之輔助或支援，最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI，並不影響AI使用者應負之注意義務，AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下，AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險，並對AI使用者難以預見的風險，採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI：指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動，並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時，AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動，轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性，對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計，並向AI使用者進行相關說明。
英國Ofcom提出「促進智慧聯網之投資與創新」報告並對英國智慧聯網管制應補強之方向提出建議英國電信主管機關Ofcom於2015年1月提出「促進智慧聯網之投資與創新」報告（Promoting investment and innovation in the Internet of Things），對英國智慧聯網（Internet of things, IOT）之管制發表意見。Ofcom認為就英國發展智慧聯網之現況而言，在商業上確實已經進行智慧聯網發展並投資之，然，並未對複雜的發展做好準備；Ofcom亦承認英國在基礎設施和政府管制架構上，尚未具備適當的發展。於此報告中，Ofcom提出四方向的建議，分別為資料隱私與消費者認識、網路安全與防護、智慧聯網可用之頻譜和電話號碼與網址管理等四項。 首先在資料隱私與消費者認識部分，Ofcom認為以現有管制保護智慧聯網下之隱私的效果有限，因此建議英國「資訊專員辦公室」（Information Commissioner's Office , ICO）需要發展未來隱私保護議題之解決方法，並且與政府及其他管制機關就資料隱私之法制議題共同進行，包括將現有之資料保護管制之範圍進行評估，考量是否需涵蓋到所有智慧聯網設施，和訂定智慧聯網資料共享之原則。 第二，在網路安全與防護管理上，Ofcom指出英國2003年通訊法（Communication Act 2003）已就服務提供者所提供之公眾可使用的網路與服務，課與特定安全與防護責任；例如網路與服務提供者必須採取適當的手段管理安全風險，尤其需將對終端使用者之影響降至最低、網路提供者必須採取所有適當的程序，盡可能的保護網路安全。然，Ofcom認為智慧聯網並未直接規定於現有的管制中，例如智慧電網設施之高度安全與防護範圍應涵括私人網路；故，應評估必須規定於法律中的智慧聯網網路與服務種類，以達完善防護。 再者，關於智慧聯網可用之頻譜議題，著重於用於智慧聯網之技術須改進。目前使用之頻譜在2.4和5GHz（此頻譜亦用於Wi-Fi服務）；而未來的設施也可能使用到1GHz以下的頻譜，同時Ofcom也說明其將來僅會監視頻譜的利用，而不會開放新的可用頻譜。 最後，在電話號碼與網址管理方面，就智慧聯網設施之網際網路協定，未來可能會從IPv4發展成為IPv6也是相當重要的。Ofcom認為未來智慧聯網可能會發展成一個「相當大數量且顯著的設施」，故採用IPv6將顯得更為重要；然，就目前而言，英國採用IPv6之情況系落後於其他國家的。 Ofcom現正致力於發展新的頻譜管制、數據隱私、網路安全與網址等管制，殊值得繼續觀察以俾利我國智慧聯網管制與發展。