何謂「Society 5.0」

  日本科技政策的制定依據來自日本「科學技術基本法」,該法第九條規定,要求國家在推動科技振興發展上,政府應制訂有關科學技術振興的「科學技術基本計畫」。「科學技術基本計畫」之推動以五年為一期,最近一期為第五期(2016-2020年),該期計畫以人工智慧與資通訊技術為核心,解決各式重要社會課題,打造「超智慧社會」,並命名為「Society 5.0」。

  「Society 5.0」明訂日本實現超智慧社會的政策方向,其政策重點聚焦於產業創造與社會變革,並重新架構產業與整個社會的關係,因此,除了強化產業競爭力,實現產業變革以外,「Society 5.0」也規劃解決日本近年社會課題,包括老齡化社會、勞動力不足、能源短缺與自然災害等。而在前瞻性預測上,「Society 5.0」描繪20年後未來人類將生活在為高度電腦化、智慧化環境,為實現該目標,發展物聯網、大數據分析、電腦科學與技術、人工智慧與網路安全等相關科技基礎技術研發與應用,是「Society 5.0」的核心之一。

  簡單來說,「Society 5.0」追求以人為中心的新經濟社會,運用高度融合網路虛擬空間及物理現實空間的相關技術,滿足未來人類生活上的各種需求,同步解決經濟發展與社會課題,並以此建構更貼近符合個人需求之社會。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 何謂「Society 5.0」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8174&no=57&tp=5 (最後瀏覽日:2026/11/07)
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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).

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EDPB發布以六個指標協助評估資料處理符合研究目的新指引

歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於今(2026)年4月15日發布《以科學研究目的處理個人資料之指引1/2026》(Guidelines 1/2026 on processing of personal data for scientific research purposes)旨在協助研究者遵守歐盟「一般資料保護規則」(General Data Protection Regulation, GDPR),並推動對社會有益的科學突破。 一、六個評估符合科學研究目的的指標 GDPR框架內包含一套專門適用於科學研究目的處理個人資料的規定。此類規定的目的,在於使個人資料保護的基本權利與其他基本權利及利益之間達成公正的衡平,包括藝術與科學自由、促進科學進步的更廣泛社會與公共利益,乃至如部分學者所主張的國際科學人權。為達此目的,GDPR透過第89條第1項採取適當的保障措施,引入了一套權衡與妥協機制。 EDPB本次公布的指引提出六個指標,用以判斷資料控制者所設定的資料處理目的是否符合研究目的: 1.採用有條理和系統的方法:研究活動是否遵循特定研究領域之方法性與系統性做法 2.遵守倫理標準:研究活動之執行是否遵守該研究領域適用之倫理標準,例如在人體醫學研究領域,是否遵守《赫爾辛基宣言》 3.可驗證性與透明度:在兼顧合法智慧財產權與營業秘密的前提下,研究活動之結果是否接受同儕審查(Peer-Review)之批判性檢驗或予以發表 4.自主性與獨立性:研究活動是否具備自主性與獨立性,不受自身或他人偏見以及不當壓力之干擾?研究人員是否具備所需的學術或科學資格?無論研究活動是由學術機構、非營利組織、公共機關或是營利事業執行,此點皆適用 5.研究目標:研究活動是否有助於提升社會的總體知識水平與公共利益,在此EDPB特別強調這並不排除研究可能也旨在進一步促進商業利益 6.對現有科學知識做出貢獻或以創新方式應用現有知識之潛力:研究活動是否展現出科學附加價值,其中主管機關或驗證機構(Benannte Stellen)的獨立審查被視為此類附加價值的指標 二、指引帶來的實踐意義 EDPB指出,如果前述六個指標都滿足,那麼這些研究活動就可以被認為是科學研究。從這點來說,資料控制者(Data Controllers)在處理個人資料之前,必須針對上述指標進行自我評估。此測試背後的理論依據,並非要賦予特定計畫、假說或研究嘗試「實質科學研究」的法律地位,而僅僅是用以界定:有哪些基於研究目的所進行的個人資料處理活動,具備適用更高法規彈性的資格。 其次,如果六個指標並未全部滿足,仍可能被認定符合GDPR意義下的科學研究,但控制者需要提出合理理由,並有能力證明資料處理活動在仍應被視為科學研究。在進行此類評估時,具備越多指標,該活動GDPR被認定為科學研究的可能性就越高。

歐盟部長理事會通過開放GSM頻段供3G寬頻技術使用

  歐盟部長理事會(Council of Ministers)已跟隨歐洲議會腳步,通過對「GSM 指令」(Global System for Mobile Communications Directive)進行修改的提案,准許電信營運商在900 MHz頻段上提供UMTS服務(3G通訊技術之一,可向下相容GSM與GPRS),例如WCDMA通訊架構可於900 MHz上運用。這項決議仍須經過歐盟各會員國國會和監督機構認可,預計2009年10月開始實施。   原先指令在1987年所提出,將900 MHz和1800 MHz頻段劃歸GSM手機專用,此作法有效促進GSM產業的蓬勃發展。修改該指令的提案,則是允許讓900 MHz頻段在繼續供GSM服務使用的同時,也開放給行動上網等更高速的泛歐洲通訊服務。預估將能大幅降低電信營運商網路建制成本,可減少大約16億歐元的支出。   據歐盟電信委員會Viviane Reding委員表示,GSM Directive的修訂,將為行動通訊業者解除限制,並因此能在GSM頻段上建置更先進的技術,以提供高速行動寬頻服務;她預期這將有效促進歐洲的無線經濟(wireless economy),並催生「數位歐洲」(Digital Europe)的誕生。相關發展值得台灣電信通訊產業注意。

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