新加坡個資保護法責任指南

  新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立,原因在於個資保護的責任歸屬,是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此,PDPA第11、12條之法遵責任,組織必須對所持有或控制的個資負責,並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言,PDPA雖有強制性義務責任,但應忖量組織內部責任歸屬的措施,而非僅將責任落於遵守法律的程度,組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。

  從而,該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環,確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發,設定組織管理高層之職責與調性,繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向,確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外,也在特定流程設置上,紀錄個人資料流動,了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務,繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 新加坡個資保護法責任指南, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8319&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/02)
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英國政府公布醫療器材之「未來法規施行」規劃

英國藥物及保健產品管理局(Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency, MHRA)在2024年1月9日針對醫療器材(下稱醫材)提出「未來法規施行」(Implementation of the Future Regulations)規劃,旨在提升病人安全,並且確保英國市場對醫療技術創新者來說仍具有吸引力。本次內容主要包含2024年度規劃公告的重大法案,以及2025年後預計實施的核心政策,以下節錄相關說明: 1.預計於2024年實施的法規及政策 MHRA擬定了幾個重要法規及政策的公告時程表,主要包含名為「AI-Airlock」的監理沙盒 (AI-Airlock regulatory sandbox)及數則醫材軟體監管指引,主題有「醫材開發地圖的優良機器學習實踐」(Good machine learning practice for medical device development mapping)、「人工智慧醫材開發和部署的最佳實踐」(AI as a Medical Device(AIaMD) development and deployment best practice)及「資料驅動醫材軟體的研究、發展及治理」Data-driven SaMD research, development and governance);另外,因應世界貿易組織(World Trade Organization, WTO)於2023月7月26日發佈的 《上市後監督要求之行政立法性文件草案》(draft Post-market Surveillance Requirements Statutory Instrument, PMS SI),英國政府也打算在 2024 年引入相關立法,以加強醫材上市後的監管要求。 2. 未來核心政策規劃 MHRA已選定數個醫材管理核心主題,並預計從2024年上半年開始與利害關係人啟動相關討論會議,以利於2025年後制定更詳細的施政草案。管理議題明確包含對植入式醫材的風險分類進行升級、增加醫材軟體的分類、加強對醫材之品質管理系統與加強技術文件、推行專屬識別碼(Unique Device Identifiers, UDI)、更新臨床試驗施行措施、引入國際承認框架,使已獲得類似監管機構批准的醫材更快進入市場,以及促使英國對於醫材軟體網路安全等基本管理要求持續與歐盟接軌。 以上施政規劃,反映出英國政府為確保民眾安全,欲持續加強醫材品質的風險管理力道,以及隨著搭載AI技術的智慧醫材在各國快速發展,英國政府有意將此類的醫材朝向細緻化管理的布局。此外,英國於2020年脫歐後,歐盟的醫療器材法規在英國已不再適用,故MHRA近年積極發布更適合英國體質的醫材監管政策,以確保國內醫材市場保持國際競爭力,也避免醫材供應鏈發生短缺之情形。

美國發布先進AI創新與安全總統行政命令,強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構

美國發布先進AI創新與安全總統行政命令,強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月10日 川普政府上任後,美國AI政策整體基調偏向「創新優先」,避免過度監管影響產業發展,以維持AI產業競爭優勢為目標。然而,隨著尖端(frontier)AI模型逐漸具備更先進之網路攻防及自動化代理能力,政策關注範圍亦由產業發展與技術競爭,進一步延伸至國家安全、政府資訊系統防護及關鍵基礎設施韌性。白宮指出,先進AI(advanced AI)能力雖可強化國家實力,亦帶來新的國家安全考量(national security considerations),須由行政部門各機關及其所屬單位協調因應[1]。 壹、事件摘要 因應新一代AI模型能力快速提升所引發之國家安全與資安議題,白宮於2026年6月2日發布第14409號總統行政命令「促進先進人工智慧創新與安全」(Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security)(下簡稱總統行政命令),宣示聯邦政府將透過與私部門合作,促進AI創新與安全,藉由現代化政府及私部門資訊系統、防禦外部網路威脅、保護美國創新成果與智慧財產,以及培養先進AI賦能能力[2],維持美國在AI創新領域之領先地位[3]。 總統行政命令聚焦三項重點,一為強化政府資訊系統防禦,導入AI資安工具,建立弱點偵測、修補協調、資金盤點及人才配置機制,並促進聯邦機關、州與地方主管機關及關鍵基礎設施營運者取得資安工具、服務,並於適當情形下近用(access)「適用範圍內之尖端模型」(covered frontier models,下簡稱為「特定尖端模型」)。第二,建立尖端AI模型之自願性安全部署架構,透過機密基準測試(classified benchmarking process)、政府有限期間之提前近用及可信任夥伴機制,促進安全創新並排除強制事前審查。第三,將AI相關資安犯罪列為優先執法事項,打擊利用AI非法存取或損害電腦,以及於非法存取過程中利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 貳、重點說明 一、升級政府相關資訊系統防禦,並擴大AI資安能力之應用 總統行政命令第二條規定聚焦於以先進AI能力強化美國資訊系統之網路防禦。其規範重點包括優先強化政府相關資訊系統之防禦,並透過導入AI賦能防禦工具、完善弱點管理與修補協調等措施及資源分配,提升整體資安防護能力。具體措施包含: (一)優先強化政府資訊系統防禦,並擴大AI資安資源之取得 總統行政命令要求相關機關於命令發布日起30日內,優先強化政府核心資訊系統之網路防禦,包括「國家安全系統」(National Security Systems)[4]及戰爭部資訊系統。就民用聯邦政府資訊系統部分,則要求國土安全部透過資安暨基礎設施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, CISA),經跨機關諮商後發布「具拘束力之作業指令」(Binding Operational Directives, BOD)及其他適當指引,以加速並優先強化該等系統之網路防禦。 BOD及指引亦用於建立或擴充聯邦方案及資安服務,以強化AI賦能防禦工具,並促進聯邦機關、州與地方主管機關,以及鄉村醫院、社區銀行、地方公用事業等關鍵基礎設施營運者取得相關資安工具與服務,包括於適當情形下近用「特定尖端模型」。 (二)建立AI弱點偵測與修補協調機制,並配置資金及人才支持 1.成立AI國家級漏洞資訊中心(AI cybersecurity clearinghouse) 總統行政命令要求財政部長於命令發布日起30日內,經跨機關諮商後,成立「AI國家級漏洞資訊中心」。該中心由政府與AI產業及關鍵基礎設施營運者進行自願性合作(voluntary collaboration)推動,負責協調並避免軟體弱點掃描作業相互衝突、發現並驗證相關弱點,並協調及排定補救措施與弱點修補程式發布之優先順序。 後續白宮於2026年7月14日宣布啟動「金鷹計畫」(GOLD EAGLE),依總統行政命令建立AI國家級漏洞資訊中心,由相關聯邦機關與產業合作,目前已開始彙整各產業及部門所發現之資安弱點,依其重要性排定優先處理順序,並協調軟體弱點掃描與後續驗證作業,以確保美國軟體與網路(networks)之安全[5]。 2.盤點補助資金並擴大資安人才任用 總統行政命令另要求白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget, OMB)與國家網路總監及CISA局長協調,盤點既有聯邦補助方案中是否有可用且相關之資金,可提供予開發先進AI弱點偵測之申請者。另為補足相關專業人力,總統行政命令亦要求「人事管理局」(Office of Personnel Management)局長於命令發布日起60日內,擴大由白宮支持之聯邦科技人才計畫「美國科技部隊」(United States Tech Force)[6]資訊資安專家之招聘與任用途徑。 二、建立尖端模型自願性安全部署架構 白宮將針對尖端模型建立自願性安全部署架構。總統行政命令要求財政部長、戰爭部長及國土安全部長於命令發布日起60日內,分別透過相關專責機關並經跨機關諮商,建立並維護「機密基準測試程序」,以評估AI模型之先進網路能力,並判斷特定AI模型是否達到認定「特定尖端模型」之門檻。 對於符合標準之模型,透過自願性架構,開發者得於向其他可信任夥伴發布模型前,提供聯邦政府最長30日之模型近用權限。此類近用須受適當保密、資安、內部人員風險、智慧財產權保護、使用及不揭露要求之拘束。總統行政命令並進一步規劃,AI開發者得與聯邦政府合作選定可信任夥伴,使該等合作夥伴取得尖端模型提前近用權,以促進安全創新並強化關鍵基礎設施資安。 然而,該總統行政命令亦明確排除強制性事前管制之解釋可能,規定相關條文不得被解釋為授權政府針對新AI模型之開發、公開、發布或散布,建立強制性核照、事前審查或許可要求,即使屬於尖端模型亦同。 依據媒體報導,白宮已於期限內完成總統行政命令所要求之自願性架構[7],並於2026年8月與部分AI業者說明架構內容[8]。據目前報導,該架構排除開放模型,並將具當前最高水準能力(state-of-the-art capabilities)且涉及國安風險之封閉模型(closed-source models)納入發布前檢視。聯邦政府得於模型發布前進行最長30日之檢視,期間模型須儲存於高度安全環境,限制人員存取及詳細留存存取紀錄,相關檢視亦由多個行政部門官員共同參與[9]。惟白宮未對外公開完整架構,機密基準測試程序及「特定尖端模型」之判定門檻則均屬機密資訊[10]。 三、將AI相關資安犯罪列為優先執法事項 除前述AI資安能力導入與尖端模型安全部署安排外,總統行政命令亦從刑事執法面因應AI濫用風險。其要求司法部長優先執行《美國法典》(United States Code)第18編第1028條、第1030條、第1343條及其他適用之聯邦刑事法律[11],以處理利用AI非法且未經授權存取、損害電腦系統之行為,或於從事該等非法存取時利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 具體而言,前述優先執法範圍包括侵入公共或私人資訊技術系統,或運用AI代理(AI agents)非法存取資料或資訊,並將該等資料或資訊後續用於犯罪或違法目的。 參、事件評析 第14409號總統行政命令延續川普政府重視AI創新、避免過度管制之政策方向,並透過與私部門協作,促進AI創新與安全。該總統行政命令並未建立全面性AI監管制度,亦未要求AI模型於發布前須經政府核照或事前審查,而係分別從資安防禦、尖端模型安全部署及刑事執法等面向採取相關措施。 從制度設計觀察,該總統行政命令具有兩項重要意義,一為運用先進AI能力強化網路防禦,藉由推動AI賦能資安工具、弱點偵測、修補協調及資安資金與人才配置,強化政府資訊系統與關鍵基礎設施之韌性。二為針對具先進網路能力之尖端模型,建立機密基準測試及自願性安全部署架構,使開發者得與聯邦政府確認開發中模型是否符合指定門檻、提前供政府近用模型,並共同選定得提前近用模型之可信任夥伴,以強化關鍵基礎設施資安。 後續仍可觀察自願性架構之實際運作情形,包括主要AI開發者之參與程度,以及政府提前近用與可信任夥伴機制之執行情形。由於「特定尖端模型」之判定門檻及機密基準測試程序均未對外公開,外界較難掌握模型納入該機制之具體標準。加以模型如於正式發布前提供聯邦政府近用,相關安排亦涉及國家安全、模型資訊保密及智慧財產權保護。因此,自願性架構後續如何維持產業參與並兼顧相關安全與保護需求,將是此制度運作的關鍵問題之一。 [1] Exec. Order No. 14,409, 91 Fed. Reg. 34,565 (June 2, 2026). [2] Id. [3] Fact Sheet: President Donald J. Trump Promotes Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, The White House, June 2, 2026, https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2026/06/fact-sheet-president-donald-j-trump-promotes-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/ (last visited Aug. 8, 2026). [4] 國家安全系統定義詳見《美國法典》(United States Code)第44編第3552(b)(6)(A)條規定。 [5] White House Launches Gold Eagle Initiative for Unprecedented Cybersecurity Vulnerability Coordination, THE WHITE HOUSE, July 14, 2026, https://www.whitehouse.gov/releases/2026/07/white-house-launches-gold-eagle-initiative-for-unprecedented-cybersecurity-vulnerability-coordination/ (last visited Aug. 19, 2026). [6] Tech for the American People, TECH FORCE, https://techforce.gov/ (last visited Aug. 8, 2026). [7] Maria Curi, White House Finalizes AI Framework Behind Closed Doors, AXIOS, Aug. 3, 2026, https://www.axios.com/2026/08/03/white-house-finalizes-ai-framework-behind-closed-doors (last visited Aug. 19, 2026). [8] Maria Curi, Scoop: Inside Trump's AI Framework, AXIOS, Aug. 4, 2026, https://www.axios.com/2026/08/04/trump-ai-framework-open-models (last visited Aug. 19, 2026). [9] Id. [10] Curi, supra note 7. [11] 上述條文分別涉及身分證明文件、認證特徵及資訊相關詐欺、電腦相關詐欺,以及透過電報、無線電或電視進行之詐欺行為。

國際可再生能源組織發布2021年約旦可再生能源進度評估報告

  2020年7月,約旦能源與礦產資源部發佈「約旦能源綜合戰略(2020-2030)」,主要著重於下列三點:一、提升再生能源發電比例,降低能源進口量。將本地能源發電比例提高,同時降低石油衍生品於能源結構和發電總量中之比例。二、暫停核電項目計畫,未來約旦將不採用傳統來源生產更多之電力。三、降低碳排放量。   而在2021年2月時,國際可再生能源組織(IRENA)與約旦能源與礦產資源部透過視訊會議的討論結果,共同發布一份約旦可再生能源進度評估報告,指出約旦的可再生能源電量自2014年至2020年間,由幾近為零,增長約20%。   上開結果可能與約旦能源與礦產資源部重視太陽光電(PV)和風力發電的政策有關,包括整合產業發展的各種有利條件,如當地產業發展及所需之技術,以使收益最大化。此外,為使未來可再生能源更加增長,同時為了因應電網基礎設施(the grid infrastructure)的發展進度與可再生能源發展的進步不同,創造能源最終用途的需求及使其盡早電氣化,將成為未來政策上最重要的方向之一。

歐盟執委會提出《用電資料相互操作性要求及程序實施規則草案》促進電力服務相互操作性

  歐盟執委會(European Commission)於2022年7月29日提出《近用電錶及用電資料之相互操作性要求及非歧視性與透明性程序實施規則草案》(Commission Implementing Regulation (EU) on interoperability requirements and non-discriminatory and transparent procedures for access to metering and consumption data),於2022年9月5日草案第二階段之公眾意見徵集結束。本草案以進一步落實《內部電力市場指令》(Directive (EU) 2019/944)中賦予用戶近用有關用電及包括行政手續費用、使用輸配電過路費等資料,促進智慧電錶系統(smart metering system)於資料模型階段及應用層面之相互操作性(interoperability),提高市場參與者資料近用與交換之標準,以及未來創新能源服務標準等目標。 為落實上述指令之要求,本草案旨在規定系統相互操作性以及資料近用的非歧視性與透明性要求,其重點如下: (1)本草案適用對象為經認證之歷史計量及用電資料、未經認證的近即時計量(non-validated near-real time metering)、用電資料形式的計量以及用電資料。 (2)確保供應商於用戶同意下能夠以透明且連續性的方式近用用戶資料(包括判讀及使用)。用戶亦得近用其於智慧電錶系統的資料。 (3)根據會員國的實踐,定義歐盟層級在商業模式層面、功能層面及資訊層面等一般性規則與程序規定的「參考模型」(reference model)。參考模型為特定服務及程序所需的基本工作程序,包括: A. 由各種角色、職責及其相互作用組成的「角色模型」,包括計量資料管理員(metered data administrator)、計量站管理員(metering point administrator)、資料近用提供者及權限管理員的角色和職責; B. 由資訊對象、屬性以及該對象間關係組成的「資訊模型」; C. 詳細說明程序步驟的「程序模型」。 (4)為有效確保資料近用程序的透明度,有必要收集會員國提供的國家實踐報告,並報告至歐盟層級,同時協助會員國報告其國家實踐。 (5)適用本草案之個人資料需遵守《歐盟一般資料保護規則》(GDPR);由於智慧電錶符合終端設備的要求,也適用《電子通訊個人資料處理暨隱私權保護指令》(Directive 2002/58/EC)。

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