個人健康資料共享向為英國資料保護爭議。2017年英國資訊專員辦公室(ICO)認定Google旗下人工智慧部門DeepMind與英國國家醫療服務體系(NHS)的資料共享協議違反英國資料保護法後,英國衛生部(Department of Health and Social Care)於今年(2018)5月修正施行新「國家資料退出指令」(National data opt-out Direction 2018),英國健康與社會照護相關機構得參考國家醫療服務體系(NHS)10月公布之國家資料退出操作政策指導文件(National Data Opt-out Operational Policy Guidance Document)規劃病患退出權行使機制。
該指導文件主要在闡釋英國病患退出權行使之整體政策,以及具體落實建議作法,例如:
NHS已於今年9月完成國家資料退出服務之資料保護影響評估(DPIA),評估結果認為非屬高風險,因此不會向ICO諮詢資料保護風險。後續英國相關機構應配合於2020年5月前完成病患資料共享退出機制之建置。
美國加州議會於2019年9月12日通過《加州法案AB 824,商業:保持人們對負擔得起的藥物之近用(California AB 824 - Business: preserving access to affordable drugs)》(下稱AB 824法案),其主要規範藥品專利侵權和解協議中之「遲延給付(pay for delay)」條款,推定其具有反競爭性,為美國第一部規範製藥公司之間簽訂遲延給付條款之州法。 於AB 824法案中,其規範對象為學名藥與生物相似性藥物之藥證申請人,統稱為「非參照藥物申請者(Nonreference drug filer)」。其規定若用來解決專利侵權之協議為「非參照藥物申請者」從主張專利被侵害的公司處接受任何有價值之物,且同意於一段期間內限制或放棄學名藥或生物相似性藥品的研究、開發、製造、上市、銷售,則該協議推定具有反競爭效果。惟例外若能證明「非參照藥物申請者」所獲得之價值僅對其他商品或服務是公平合理的補償、協議直接產生了競爭優勢,協議的競爭優勢大於協議的反競爭效果,則反競爭性之推定可舉上述事由為證而推翻。每次違規行為可處以高達2000萬美元或「非參照藥物申請者」收到的價值三倍的罰款,以數額高者為準。 AB 824法案減輕政府舉證責任的負擔,將主張和解協議不具反競爭效果之舉證責任轉移至和解協議當事人身上,且因此種推定,當事人必須向政府揭露更多和解協議之資訊,而增加協議之透明度。
因應人工智慧發展,日本更新人工知能基本計畫因應人工智慧發展,日本更新人工知能基本計畫 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月17日 2026年7月,日本內閣府發布最新的AI基本計畫[1](人工知能基本計畫,下稱AI基本計畫),旨在因應代理型AI(AI agent)之崛起,並建立AI之轉型藍圖。 壹、事件摘要 日本AI基本計畫最早係於2025年12月發布,為日本依據人工知能相關技術之研究開發及活用推進法[2]》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律,下稱日本AI法)第18條所定之國家級計畫。該條規定,日本政府應針對該法基本措施,制定促進AI相關技術研究、開發及運用之基本計畫,且該計畫應由日本內閣府之AI戰略總部負責[3]。AI基本計畫以信賴的AI以及日本再起為核心,旨在使日本成為世界上最容易利用及開發AI之國家。為能跟上AI技術發展以及部會間之協調,該計畫預計每年檢視計畫並調整[4]。 2026年6月,距離2025年版本發布僅半年,意識到AI之快速發展,尤其是能夠自訂計畫並實行、驗證及修正之代理型AI崛起,且於國際上各領域應用與管制,日本政府進而著手修訂AI基本計畫,並於7月通過公布。相較於前次基本計畫,2026年之計畫核心概念係從AI使用轉向AI開發,強調中小企業及區域之AI轉型(AIAIトランスフォーメーション, AX)。同時明確提出AI主權概念,透過技術及基礎建設之強化,提升生態系之自主性及國際談判能力。 貳、重點說明 2026年之基本計畫基本理念可分為代理型AI、AI轉型以及AI主權三大核心理念。 一、核心理念 (一)強化基礎建設以因應代理型AI 基本計畫中提及,代理型AI為能自主進行計畫、執行、驗證以及修正之AI系統,提升組織運作及決策之效率,而將代理型AI實際應用於社會中,將直接關係到國家的經濟、國防以及技術能力。故加強日本AI產業相關之基礎建設至關重要,包含能夠適應代理型AI之算力資源、電力、制度以及政策,以全面強化日本之AI實戰能力[5]。 (二)釐清日本優勢實施AI轉型 為解決日本少子化、高齡化及產業人手短缺之問題,基本計畫強調應積極推動AI轉型(AI Transformation, AX),利用AI解決社會結構性問題,並推動AI之應用。日本之AI轉型重點在於運用其既有之優勢,著重用於產業及行政現場之領域專用型「垂直AI」(バーティカルAI),以及能於現實空間中創造價值之「實體AI」(フィジカルAI)。透過垂直AI蒐集與整合各領域現場之高品質資料,結合實體AI之機器人與自動化設備,將以代理型AI為首之先進AI技術,深入整合進日本製造、服務及基礎設施等產業,解決日本之社會結構性問題,創造日本獨有之價值[6]。 (三)建立AI主權,推動敏捷治理及AI協作社會 2026之AI基本計畫提出了AI主權之概念,強化技術、供應鏈及基礎建設,提高日本於AI之自主性以及談判能力,避免過度依賴特定國家或企業,建立日本之AI生態系,防止供應鏈及資料外洩風險。在敏捷治理上,面對AI既有及代理型AI所帶來之新型態風險,日本政府將積極推動「負責任之敏捷治理」。除相關法規制度之推進,亦須提升組織管理應對能力,促進創新之同時並能確保各項權益之保障[7]。 二、具體政策措施 依據前述核心理念,AI基本計畫提出政府應採取之具體措施,建立推動社會AI轉型之體制,檢視跨部會之制度及運作。 (一)打造運用AI之社會[8] 推動AI於社會中之運用,包含中小企業、地方區域以及各年齡層之國民都能於日常生活中使用AI。為能強化產業競爭力,推動於醫療、福利、農業、社會建設等公共領域使用代理型AI,透過AI之使用解決特定領域內之社會問題(如地方區域人口減少、社會基礎設施維護費用增加等)。而為能有效推動全民AI,基本計畫強調應由政府開始做起,中央政府內部之AI「源內」(げんない)將擴大應用於地方政府,推動以AI重新建構行政服務之行政AI轉型。同時配合合規採購規範之調整,確保AI之信任及透明度。 (二)強化AI基礎建設及開發戰力[9] 因應代理型AI對算力、資料及供電穩定之高度要求,日本將「AI部署能力」定義為家基礎設施,進一步建立包含資料中心、雲端、算力等資源甚至物理空間之完整AI生態系,以落實可信任AI之政策。在戰略上,確立開放之AI主權,採取多模型調度機制,以避免過度依賴特定外國企業;同時活用日本國內具有優勢之算力供應鏈以及特定場域之現場資料,積極引進國內外優秀人才,提升訓練及開發能力。政府亦將運用經濟政策及研發/設備投資租稅優惠,吸引民間資金投入基礎建設,最終開發出能解決日本自身社會問題(如人口老化、人力短缺)之AI,並將其化為能解決世界問題之工具,以強化日本之戰略不可替代性。 (三)AI風險管理及人才培育 面對AI使用導致之風險以及代理型AI引入後產生之技術、社會及網路自律攻擊等更為複雜之風險,日本政府推動敏捷治理,整合制度檢討、技術評估以及組織管理,同時強化AI安全研究所(AISI)對包含代理型AI及高性能AI(如國家安全相關)之安全評估,推動如Project YATA-Shield等強化網路安全及評估之機制。日本政府亦積極推動國際合作,並與理念相近之全球南方合作,承襲「廣島AI進程」,主導國際規則之標準制定,成為全球可信賴AI之創新核心[10]。 在日本轉型及實務層面,將推動跨領域之AI轉型,透過產官學界共同培養適當之AI人才。此外,雖鼓勵AI之使用,AI基本計畫仍強調須以人類負有最終決策責任之「人類力」為核心,防止過度依賴AI之社會以及注意AI可能產生之偏見;尤其應關注青少年自身能力之養成及其身心健康,以建構安全並可信賴之AI社會[11]。 參、事件評析 從日本2026年之AI基本計畫可看出,面對AI技術之進展以及日本社會少子化、高齡化等社會結構性問題,日本政府透過釐清日本既有之產業及技術優勢,將AI定位為能解決社會問題之工具,同時透過基礎建設強化建構AI主權。在因應人口老年化方面,日本政府結合垂直AI與實體AI,將AI導入醫療照護、物流自動化、農業及公共行政等各領域,使AI作為社會基礎並實際運用,成為協助社會問題解決之工具。而就整體戰略布局而言,則是強調國家AI主權之建構,包含強化其國家內部算力、資料及供電之基礎建設,以提升日本之自主及談判能力,並防止對他國企業之依賴,建立日本之AI生態系。於風險治理方面則是透過敏捷治理、安全評估機制以及Project YATA-Shield[12]之實施,防範代理型AI所帶來之新興網路安全風險及自律攻擊;亦延續廣島AI進程之國際合作精神,強化與全球南方國家之連結,希冀能持續主導國際AI規則之制定,提升日本之國際競爭力以及戰略不可或缺性。 日本AI計畫之修正,透過社會轉型之核心概念,將技術創新、產業應用及國際規則主導結合,建構其本土AI主權及生態系,同時仍強調人類角色於AI應用之重要性。我國同樣面臨產業轉型以及人口高齡化之社會結構,或可考慮參考日本之政策轉型,強化我國於全球AI供應鏈之較有優勢之部分,搭配推動產業AI轉型,減緩勞動力不足挑戰。而在AI基本計畫擬定層面,我國行政院依據《人工智慧基本法》第6條成立人工智慧戰略特別委員會,並制定《國家人工智慧發展綱領》[13],推動及協調全國性之AI事務。現行《國家人工智慧發展綱領》草案中,同樣重視AI主權及相關基礎建設;於產業推動面則是規畫優先將AI導入教育、醫療、金融及司法等公共與專業服務。在AI計畫之檢視及調整上,我國《人工智慧基本法》第6條要求須每年召開會議,並審議《國家人工智慧發展綱領》,與日本AI計畫每年檢視及調整之規劃相似,皆能藉此確保整體戰略與AI技術發展之一致性。惟《國家人工智慧發展綱領》現仍尚未正式公布,未來於執行上之具體發展仍有待後續觀察。 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]人工知能基本計画 ~日本AX、より強く、より豊かに~,令和8年7月14日,https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_20260714.pdf (最後瀏覽日: 2026/07/24)。 [2]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律(令和7年法律第53号)。 [3]同前註,第18條。 [4]前註1,頁2。 [5]同前註1,頁2。 [6]同前註,頁3。 [7]同前註,頁4。 [8]同前註,頁7-8。 [9]同前註,頁10。 [10]同前註,頁14-15。 [11]同前註,頁18。 [12]為日本政府為因應AI導致之網路攻擊而設之應變方案。透過由國家安全局及國家網路指揮辦公室等政府機構之合作,加強因應AI技術之措施,https://japansecuritysummit.org/2026/05/14354/ (最後瀏覽日:2026/7/29)。 [13],行政院網站,https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/e7954aaa-25ce-4b85-9747-f70d06da9ef5 (最後瀏覽日:2026/08/03)。
歐盟更新資料法問答助釐清適用範圍,企業宜因應調整資料管理機制歐盟委員會(European Commission)於 2025年2月3日因應將於2025年9月12日施行的資料法(Data Act),就其常見問題說明進行補充與更新為1.2版(Frequently Asked Questions on the Data Act,下稱FAQs),以協助企業面對資料法施行後的挑戰。 於新版FAQs中就資料法進行補充說明,以助企業了解資料法之適用範圍,就資料法所稱之聯網裝置與服務,聯網裝置泛指可以連上網路的裝置,包含智慧型手機,並僅限於由使用者所擁有的聯網裝置,另就聯網服務則須具備雙向資料傳遞且須與聯網產品的操作功能有影響之服務。 就資料持有者有義務提供之資料適用範圍,僅限於聯網裝置與相關服務所產出的原始資料與預處理資料(原始但可用),資料持有者就原始資料或預處理資料進行加值所產生資料,如經分析所產生之衍生資料、經投入重大資源進行清理之資料等,則不在共享義務之範圍內,另就資料的內容有其他法律保護亦不在資料法的範疇中,如網路攝影機之照片/影片有受著作權法保護係屬於資料內容,網路攝影機之使用模式/電池狀態/照明強度等資料才是資料法所規範之資料,惟須留意若影像之內容非屬著作權保護之標的,如網路攝影機因具感測功能而自動就影像判斷是否異常現象或提供建議,此類影像因不具人類創意而不受著作權保護,仍屬資料法所涵蓋範圍。 於FAQs之解釋中,就資料法實際操作與預期有所差異,歐盟委員會後續亦會整合與數位資料相關之法規,如建立資料聯盟策略(Data Union Strategy),以助於企業促進數位資料的使用與共享。國內廠商若有提供歐盟客戶相關聯網設備與服務時,須留意內部資料管理制度能否滿足資料法要求,確保組織有因應相關法規議題的變化進行制度的變更,如何將外部議題與資料管理制度連結,可參資策會科法所創意智財中心就數位資料管理機制所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,將組織營運所在國別之法規範變動納入關注之外部議題,並設定對應之資料政策與目標,建立符合法令規範之資料管理制度,如是否得以識別為資料法所適用之資料等,以確保組織資料管理機制符合法令要求。 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://www.tips.org.tw)
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。