美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見

   2018年1月10號,美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示,美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策,其將讓自動化運輸系統,包括,車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。

  為了達成上述目的,且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分,並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集,讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。

  該意見徵集主要分為四項,第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管,針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。

  第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。

  最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管,針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7986&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/17)
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日本推進超級城市系統帶動區域創新

日本推進超級城市系統帶動區域創新 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年06月15日 壹、事件摘要 一、超級城市推動背景   數位技術躍升,驅動了產業創新的勃發。然而,現行社經體制與結構卻凸顯出創新速度與監理政策步伐間的落差,繼而牽動二者衝突,影響技術的擴散與創新產業的發展。   面對翻轉傳統框架之創新產業,國際間漸識「區域」居於主導創新發展之重要性,轉而嘗試從地方政府在區域規劃權限出發,尋求以區域創新作法突圍。換言之,區域創新需求的引力將能觸發創新產品或服務之供給,從而誘發法規(暫時)豁免或是鬆綁,為產業創新提供彈性空間。期能藉由法規鬆綁、開放創新的支援手段,通過特定區域作為數位創新技術在社會實踐的實驗室,檢驗與探索創新技術與社會體制之最佳解方。   而日本在區域創新搭配規範特例措施(規制の特例措置)已行之有年,包含有構造改革特區(構造改革特区)、綜合特區(総合特区)及國家戰略特區(国家戦略特区)。渠等皆係以地方政府(或區域)為核心,依其區域發展特性與創新佈建規劃並搭配規範特例措施推行。從既有制度以觀,構造改革特區無涉補助或租稅優惠措施,其推行上以重建財政為重,意即以地方自發性依其地區特性規劃,搭配規範特例措施推行都市再生、經濟上自立,並改善地區發展不均現象。但在此模式下,僅從地方角度出發,審查不符合當地情況之個別法規,難具全面性,整體效益並不顯著;綜合特區同樣以區域為主,設計上除規範特例措施外,另提供綜合性資助,包含稅收、財政上的支援,期望利用區域特定資源打造出可振興地方經濟的模式,立意良善卻無法阻止以綜合性資助為目的的情形;至於國家戰略特區,則是汲取過往經驗,改從國家角度出發,由內閣總理大臣主導,以促進國內外投資與鼓勵創業為旨,審查地方政府所提國家戰略特區計畫,並通過規範特例措施排除適用法規,允許產業在其中進行創新運用。   只是,在推動的過程中,日本漸發現除創新技術應用的特例措施外,資料協作亦至關重要。為精準解決日本的區域問題,必須尋求能夠在居民日常中運用資料協作實施先進技術的方法。在2019年超級城市/智慧城市論壇中,時任總理安倍晉三就此特別提及,資料正是新世代成長的動能,將與人工智慧等先進技術共同實現社會5.0願景。而超級城市所構築的資料流通規則與框架將能支持日本未來新時代的建設[1]。亦即,超級城市將是日本未來發展資料協作的基礎。 二、超級城市型國家戰略特區介紹   如前所述,資料協作成為產業創新不可避免的挑戰。其首要課題當屬完備資料之流通環境。也就是,需要建立一個資料共享基礎設施,促進多元進階服務間的資料蒐集、清洗和提供[2]。而日本注意到串接不同服務所利用之API(Application Programing Interface),本質上應非單純的技術,而是系統。延續此一概念,也直接表彰了日本所構想的超級城市,並非指直接於法律中引入超級城市定義,或直接建立超級城市,而是指開發一種能夠實現超級城市概念的系統(亦有稱其為城市操作系統/OS)[3],藉由系統的實施形塑超級城市型國家戰略特區。為此,日本於2019年啟動《國家戰略特別區域法》修法,以促進資料協作基礎的建立,引動統一且全面的監管改革。   2020年5月27日,《國家戰略特別區域法》一部修正(別名為超級城市法案)正式通過參議院會議,同年6月3日正式公告修正版本法規,9月1日正式施行。緊接著,2020年10月30日更一部修正《國家戰略特區基本方針》,增加有關超級城市區域之指定標準。其後亦陸續進行完備超級城市型國家戰略特區框架之法令調修,包含於《國家戰略特別區域法施行令》(国家戦略特別区域法施行令)增訂資料協作基礎設施事業標準(データ連携基盤整備事業に関する基準);於《國家戰略特別區域法施行規則》(国家戦略特別区域法施行規則)納入確認區域內住民就超級城市構想意向方法(スーパーシティ基本構想についての住民等の関係者の意向の確認方法)要求;於《內閣府‧總務省‧經濟產業省關係國家戰略特別區域法施行規則》(内閣府・総務省・経済産業省関係国家戦略特別区域法施行規則)增加資料協作基礎設施安全管理基準(データ連携基盤の安全管理基準);於《國家戰略特別區域法第二十五條之二規定實證事業等的內閣府令》(国家戦略特別区域法第二十五条の二の内閣府令で定める実証事業等を定める内閣府令)增加地區限定型監理沙盒制度施行規定(地域限定型サンドボックス制度の施行のための規定等)。   而超級城市型國家戰略特區內涵主要是以發展《促進官民資料活用推進基本法》(官民データ活用推進基本法)第2條所稱人工智慧、物聯網相關技術事業、及其他能處理大量資料並增加服務價值或創造新價值,進而衍生新興業務之先進技術事業為基礎,在《國家戰略特別區域法》增訂「先進區域資料活用事業活動」(先端的区域データ活用事業活動)概念,扣合超級城市區域指定標準中所訂,超級城市區域必須提供至少五個領域以上的先進服務,並且應與當地居民、地方公共團體、私營企業取得監理改革的共識要求,串接先進區域資料活用事業與區域內居民需求,引動監理改革。   附帶一提的是,超級城市框架的特色,除在先進事業運用必須貼合區域內居民需求外,居於區域整體規劃角度,更特別要求超級城市區域必須設置構想整體規劃的「建築師」(アーキテクト),且應以公開招募方式選出有能力營運超級城市系統者,確保資料協作基礎的相容性與安全性符合《資料協作基礎設施安全管理基準》。企能實現先進區域資料活用事業活動之主體資訊系統與擁有區域資料的主體資訊系統間相互合作之基礎,並在此基石上,蒐集、整理並提供資料予有需求之先進區域資料活用事業者,以周全區域內居民及利害關係人之權益[4],進而支援超級城市的實施。 貳、重點說明   綜整前述說明,日本在構建超級城市型國家戰略特區框架所著重點,分別係建置資料協作基礎設施之共享與合作,及推動大膽且全面的監理改革,以使先進技術落地。 一、構築資料協作基礎設施,帶動資料共享與合作   超級城市型國家戰略特區框架之重點,乃以資料協作為核心,因此資料協作基礎設施之建置,將是先進區域資料活用事業成功與否的關鍵。   然而要能順利推行資料協作,不同軟體間交換資料和指令時的連接方法必須具備通用性,以備未來不同領域甚或不同城市彼此間進行資料之交換與運用。故超級城市/智慧城市資料協調研究協會提出資料流通系統三大關鍵,分別為API角色及相關規則與發布方法、資料仲介者的能力與機能、資料結構的標準化。循此,日本通過設立資料協作基礎設施事業標準,擬定API規格、所處理資料種類與內容和運用的相關規約,其中特別強調的是,就涉及個人資料的運用,應以當事人「事前同意」為原則,並且要求相關資訊之公開必須通過網路實施,於提供資料時不得附加不正當之不公平條款等。另外,因應資安問題,日本亦特別明定資料安全管理基準,並要求應有確立責任主體機制、資料運用規章、資料安全專責人員、PDCA作業內容以及事業繼續計畫制定等,強化資料協作基礎設施功能與安全性。 二、大膽全面之監理改革,促成先進技術落地   有關超級城市型國家戰略特區第二點特色,係在地域型監理沙盒模式基礎上,搭配資料協作基礎活化先進技術資料的運用,促進多元領域間的合作。主要推行手段係建立新規制特例措施(新たな規制の特例措置),事先於《國家戰略特別區域法第二十五條之二規定實證事業等的內閣府令》框定相關先進技術,如自駕車、無人機及無線電波應用等,使其能夠在超級城市型國家戰略特區內更快速地用於實證。而因應快速實證作法,日本建立監控和評估系統加強事後檢查,並盡可能減少事前監管干預,以此強化國家戰略特別區域中產業國際競爭力或是形成國際經濟活動據點的正當性。   其中,值得注意的是,即便日本希望簡化行政程序,盡可能減少事前監管的干預,但在超級城市型國家戰略特區運作上,仍然必須與區域內居民進行溝通協調。蓋因在先進技術運用領域上,超級城市的特色是以居民需求作為出發點,強調區域居民的參與與支持。   故在指定超級城市的標準中,也明確地表示區域內居民意向之重要性,同時,特別指示地方政府申請超級城市型國家戰略特區時,應闡明調查該區域居民及其他利害關係人之方式和結果等,以便確認區域內住民就超級城市構想意向。整體而言,其推進方式係透過所謂的「區域會議」(区域会議)進行。在區域會議(特區擔當大臣、首長、經營者、居民代表等)中,選取區域居民所面臨的社會問題。其後,透過區域會議共商有助於解決地區社會問題的先進技術產品或服務,並依此擬定先進技術產品或服務間協調和共用資料的基本計劃(基本概念),通過表決進而提出監理改革事項。在此過程中,提出超級城市構想之地方政府,即可依據區域會議所了解之先進技術區域資料利用內容,要求總理大臣根據內閣辦公室條例(附有證明居民協議之書面文件,必要時得檢附監管改革建議)制定新的特例措施。後續地方政府將依據特例措施進行先進技術的落地應用。 參、事件評析   超級城市實施的關鍵,在於資料協作基礎及新規制特例措施的推行。雖然超級城市的推行尚處於選案階段,但觀察日本在推動超級城市中所著眼之資料協作基礎設施及地域型監理沙盒的事後檢查做法,或可做為我國推行區域創新借鏡。   首先是資料協作基礎設施之建設,近年,我國國發會大力改革與推動下,透過《政府資訊公開法》、《行政機關電子資料流通實施要點》及《個人化資料自主運用平臺介接作業要點》等,促進我國公、私領域資料的流通與串接。而未來,考量先進技術產業與跨領域資料協作需求,或宜考量日本以系統思維推行資料流通串接之作法,除公部門資料及個人資料外,就產業資料及相關合作之可能性一併考慮,構建區域化的資料協作基礎設施。   次者是,回顧我國在應對先進技術的法規調適做法,已陸續有以產業需求為主的《金融科技發展與創新實驗條例》、《無人載具科技創新實驗條例》及其他不同目的推動之小型實證計畫等,但似尚無與地方政府共同合作,引動在地居民了解政策並參與之機制。故借鑒日本超級城市型國家戰略特區以區域居民需求結合中央權限制定特例措施之作法,或許亦能為我國推動區域創新指出另一條明路,有效促進更接地氣的創新實證落地,並帶動區域經濟向上發展。    [1]スーパーシティ/スマートシティフォーラム2019に寄せて報告書,2019年,頁7。 [2]国家戦略特別区域法及び構造改革特別区域法の一部を改正する法律案,https://www.chisou.go.jp/tiiki/kokusentoc/kettei/pdf/r10607_sankou.pdf (最後瀏覽日:2021/5/6) [3]萩原詩子,〈「スーパーシティ」実現を目指す、国家戦略特別区域法改正法案〉,2020/2/21,https://project.nikkeibp.co.jp/atclppp/PPP/news/021401450/ (最後瀏覽日:2020/6/12)。 [4]国家戦略特別区域法の一部を改正する法律第2條第3項,令和2年6月3日。

歐盟EDPB認為防範Cookie疲勞應確保資訊透明及簡化

歐盟資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2023年12月13日回覆歐盟執行委員會(European Commission, EC)有關Cookie協議原則草案(Cookie Draft Pledge Principles)之諮詢。該草案旨在處理「Cookie疲勞」(Cookie fatigue)所造成的隱私權保護不周全之處。 在電子通訊隱私指令(ePrivacy Directive)以及GDPR規範下,由於現行同意機制複雜,造成用戶對Cookie感到疲勞,進而放棄主張隱私偏好。 為了避免「Cookie疲勞」,EDPB提出以下原則和建議,大致可以分為三點: 一、簡化Cookie不必要的資訊 1.基本運作所需之Cookie(essential cookies)無需用戶同意,故不必呈現於同意選項,以減少用戶需閱讀和理解的資訊。 2.關於接受或拒絕Cookie追蹤的後果,應以簡潔、清楚、易於選擇的方式呈現。 3.一旦用戶拒絕Cookie追蹤,一年內不得再次要求同意。 二、確保資訊透明 1.若網站或應用程式的內容涉及廣告時,應在用戶首次訪問時進行說明。 2.不僅是同意追蹤的Cookie,用於選擇廣告模式的Cookie,仍需單獨同意。 三、維持有效同意 1.應同時顯示「接受」和「拒絕」按鈕,提供用戶拒絕Cookie追蹤的選項。 2.在提供Cookie追蹤選項時,除了接受全部的廣告追蹤或付費服務外,應提供用戶另一種較不侵犯隱私的廣告形式。 3.鼓勵應用程式提前記錄用戶的Cookie偏好,但強調在用戶表達同意時必須謹慎處理,預先勾選的「同意」不構成有效同意。 EC表示,該草案目的在於簡化用戶對Cookie和個人化廣告選擇的管理,雖然為了避免Cookie疲勞而簡化資訊,仍應確保用戶對於同意Cookie追蹤,是自願、具體、知情且明確的同意。將於後續參考EDPB之建議,並與利害關係人進行討論後,制定相關法規。

新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示

新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority,下稱IMDA)於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI,下稱示範框架)第1.5版,以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向,同時提供真實部署案例,將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧,代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動,並與其他代理及外部系統互動,代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境,例如更新客戶資料庫或執行付款,風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過,以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心,仍落在AI應用與輸出風險,對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展,更新其代理AI治理框架,新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式,為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件,但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力,故思考代理能做什麼時,應區分兩個概念:一為行動空間(action-space),指代理可採取之行動範圍,取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限;二為自主性(autonomy),指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度,取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素,不同的權限與自主程度,將會使性質同為代理AI,歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新,真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動,速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止,而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞,致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此,當系統由多個代理構成,敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能,會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向,提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環,透過監測發現異常時,即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險:組織可於規劃階段設計適當邊界,以限縮代理之影響範圍,例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施,確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責:「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,以因應自動化偏誤,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取措施確保人為當責,並應迅速掌握新發展,隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程:組織應於代理生命週期全程實施技術措施,且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見,爰建議逐步推出代理,並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責:應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形,以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練,使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識,同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率,嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍(讀取相對於寫入)及可回復性;發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度,並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境,推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上,示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護,亦即與其提示代理AI不得存取特定工具,不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外,框架另強調在設計之初就要納入控制措施,在執行過程中監測並介入,例如如限制防止工具使用過度,或以輸入驗證的方式,在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法,示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定(Model Context Protocol,MCP)過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時,該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段,如:於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證;於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制;於連結時,將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式,該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線,尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次,設計核准之形式,使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險,並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是,須將監督的有效性本身納入稽核,包括追蹤人為否定率偏低,或審查回應時間有過短情況時,即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞,並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員,同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險,示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理,但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍,難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限;於過渡期間,建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作,故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性,非僅測最終輸出;且應個別測試與合併測試,以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後,框架主張逐步推行,可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面,應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡,並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布,此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋,擴充多代理系統之系統性風險,補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」,而代理式治理之對象,則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統,風險延伸至「行動」及其真實後果。因此,其建議應由單一之模型輸出品質,轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理;由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則,適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時,依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範,推動與國際介接之人工智慧風險分類框架,並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範,並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上,跨入多任務自主執行的功能層次,風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下,單純以生成式AI為標的治理規範或指引,顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果,已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架,雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有,亦是來自於生成式AI的既有影響,但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難,「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」,並應迅速掌握新發展,運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是,該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示,即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險,或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA),《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第一‧五版,二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新,https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf(最後瀏覽日:二〇二六年七月六日)。 [2]《人工智慧基本法》,民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過,全文二十條,二〇二六年一月公布施行,中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1,頁8、15(分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」)。 [4] 同前註,頁11。 [5] 詳前註1,頁3~4。 [6] 同前註,頁15至18。 [7] 同前註,頁33至34。 [8] 同前註,頁30。 [9] 同前註,頁29至32。 [10] 同前註,頁23至24。 [11] 同前註,頁42至45。

何謂德國KOINNO創新採購中心?

  德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌,該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流,目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源,並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。    其中政府採購方面,BME在2004年建立該平臺,其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴,同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。

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