法國國民議會於2019年7月11日通過《數位服務稅法》(Digital Services Tax Act),並於當月24日由總統簽署,翌日生效。《數位服務稅法》將對境外數位服務業者的數位服務營收(Digital Turnover)課徵3%稅金。所謂「數位服務業者」包含媒介服務業者(Intermediary Services)或在數位介面提供精準行銷服務(Targeted Advertising)者;而「數位服務營收」包含廣告營收、平台佣金、轉售個人資料之所得。
跨境電商影響傳統商業模式並衍生稅收課徵的難題,經濟合作暨發展組織(Organization of Economic Cooperation and Development, OECD)於2015年提出稅基侵蝕及利潤移轉方案(Base Erosion and Profit Shifting, BEPS),行動方案之一即是數位時代的稅徵議題(Tax Challenges Arising from Digitalisation),並於2019年10月9日亦向公眾徵詢數位稅之意見。而歐盟亦從2017年即開始研擬是否對於數位服務課稅,然而尚無共識。
法國率先提出《數位服務稅法》,被外界解讀為抗衡美國科技巨擘Google、Apple、Facebook、Amazon而設,取四巨擘的字首稱之GAFA稅(GAFA Tax)。對此,法國官方澄清,境外數位服務業巨頭比歐洲中小企業少付了14%稅金,對法國造成實質的負面影響。而受《數位服務稅法》影響的團體是在前一個會計年度,全球數位服務營收超過7500萬歐元或在法國數位服務營收超過250萬歐元的公司,受影響者估計超過30間,雖然也會影響Google等美國科技業巨擘,但並非針對性,亦非為對抗美國而設的專法。然而,法國《數位服務稅法》仍引起美國官方的反彈並啟動「301條款調查」(Section 301 Investigation),該調查報告指控法國的數位稅具貿易歧視之虞。美、法雙方代表於2020年1月28日就數位稅進行對話,美國承諾不會對法國進行關稅報復,法國表示對於數位稅的推行不會退讓。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
面對網路騷擾、私密影像濫用及假訊息快速擴散等現象持續上升,新加坡政府於10月15日正式提出《網路安全(救濟與問責)法案》(Online Safety (Relief and Accountability) Bill,簡稱 OSRA),旨在提供受害者更迅速、更具效力的救濟手段,並強化平台與加害者的法律責任。該法案在16日完成國會一讀,預計於2026年上半年正式設立「網路安全委員會」(Online Safety Commission, OSC)。 政府指出,隨著民眾日常高度依賴網路,各類線上侵害行為不斷增加。根據政府的數位化調查,有84%的受訪者曾接觸有害內容,另有三分之一在過去一年曾遭遇實質的網路不法行為。其類型包括性與暴力內容、網路霸凌、種族與宗教衝突言論等。非營利組織SG Her Empowerment的研究更指出,多數受害者因平台處理無效、加害者匿名、外界輕忽其傷害而感到無助,甚至減少自身在網路上的公共參與。 OSRA的核心是建立網路安全委員會(Online Safety Commission, OSC),作為受害者的專責申訴與救濟窗口。受害者在多數案件中須先向平台申訴;若平台未能妥善處理,即可向OSC報告。但針對私密影像濫用、兒童影像濫用與人肉搜索(doxxing)等急迫性高的侵害,可直接向OSC求助。OSC在確認侵害後,將可發布多類命令,包括要求加害者停止傳播內容、限制其帳號,或命令平台移除貼文、封鎖群組、降低特定內容觸及率等。若平台拒不配合,OSC 還可指示ISP阻擋特定網站,或要求App Store下架相關應用程式。 依據法案與附件內容,新加坡將線上侵害行為分為13類,並分階段實施,包含: 1. 網路騷擾(含性騷擾) 2. 人肉搜索 3. 網路跟蹤 4. 私密影像濫用 5. 兒少影像濫用 6. 網路冒名 7. 不實或合成素材濫用 8. 煽動傷害 9. 煽動暴力 最嚴重且高發生率的前5類,包括預計2026年上半年優先落地,前9類行為將隨後實施,構成法定侵權行為(statutory torts),受害者可據此向法院請求損害賠償或禁制令。 因應匿名性造成追查困難,法案也賦予OSC要求平台提供加害者身分資訊的權限,即OSC得要求平台提供其所持有之、涉嫌造成線上危害之終端使用者身分資訊。受害者在OSC認定遭受侵害後,也可申請揭露資訊以利提起侵權訴訟,但揭露資料若被濫用將構成刑事犯罪。政府表示,OSRA的制定歷經多場閉門會議與公開諮詢並獲得廣泛支持,將補強現行刑事與行政法規,為受害者提供更完整的救濟體系。法案預計在下次國會會期進行二讀審議。
日本有關循環經濟新法規「塑膠資源循環促進法」將於2022年4月1日正式上路日本率先亞洲地區將於2022年4月1日實施「塑膠資源循環促進法」(プラスチック資源循環促進法),其係著重於產品設計階段至塑膠廢棄物排放、再利用等整個產品生命週期,來促進塑膠資源循環運用,主要措施內容包括: ①抑制塑膠廢棄物的排放、再資源化的環境設計(該法第1、2章) ②一次性利用塑膠產品的使用合理化(該法第3、4章) ③塑膠廢棄物的分類收集、自主回收、再資源化(該法第5、6、7章) 例如: 設計、製造階段,有明示塑膠製產品設計指導方針,可透過減少塑膠用量來製作產品、調整尺寸和形狀方式,進行塑膠製產品之設計,並創建國家優秀設計認定制度,被國家認定之產品,可獲得政府優先購買,會提供消費者資訊使其更容易選擇環保產品。 使用階段則要求企業經營者合理化提供免洗餐具等12種一次性塑膠製產品,其指導方針有是否採取有償方式提供、或是否有回饋措施予拒用免洗餐具之消費者等措施。 塑膠廢棄物處理階段,係指針對排出塑膠廢棄物之企業經營者有責任妥善處理塑膠廢棄物等,倘企業經營者在其選擇之措施中有顯著不足情形,國家會以勸告、命令方式命其改善。 回收、再利用階段,則是針對塑膠回收類型作最小限制,本制度設立了對該塑膠廢棄物進行再商品化的機制,重新修改分類規則,擴大塑膠資源的回收量,且針對回收自治體得補貼地方交付稅等部分費用,減輕其成本。
新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月04日 生成式AI快速普及,惟其輸出之品質、安全與可信賴程度如何檢驗,各國迄今尚無公認之測試標準。新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)與新加坡企業發展局(Enterprise Singapore, EnterpriseSG)於2026年4月第17屆ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智慧分技術委員會全體會議[1]中,公開《人工智慧—AI測試—第8部分:運用生成式AI之提示型文字對文字系統品質評估》(ISO/IEC AWI TS 42119-8)提案,並將其定位為全球首部就生成式AI系統測試方法而設之國際標準[2]。 壹、事件摘要 新加坡提出之ISO/IEC 42119-8,係運用其AI Verify與全球AI保證沙盒(Global AI Assurance Sandbox)累積之測試成果,以基準測試(benchmarking)與紅隊測試(red teaming)做為兩大檢測手段,所擬訂之生成式AI提示型文字對文字系統品質評估方法。該標準與同系列第7部分(ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282相互銜接,於2025年9月已在ISO登錄,現處經核准工作項目(Approved Work Item)之準備階段,尚未定發布日期[3]。會議期間,新加坡並與美國國家標準協會、ISO國際組織及AI Verify基金會合作舉辦工作坊與交流會議,促其標準推進於國際間凝聚共識[4]。 貳、重點說明 一、ISO/IEC 42119系列以「AI測試」為主軸,第8部分處理生成式AI之品質評估 ISO/IEC 42119係ISO/IEC JTC 1/SC 42就AI系統之測試與保證新近規劃之AI測試共通方法系列標準[5]。該系列第8部分聚焦運用生成式AI之提示型文字對文字系統,涵蓋以紅隊測試進行之安全性檢測,並就評估結果之分析與記錄提供指引,並與同系列第7部分(紅隊測試,ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282(自然語言處理系統評估方法)相互銜接。依主辦之IMDA與EnterpriseSG所述,該標準以提升測試結果之可重複性與可比較性為目標,藉基準測試與紅隊測試,使不同組織評估AI輸出品質時,結果更具一致性與可比較性,從而強化各界對AI系統之保證與信任[6]。 二、AI Verify以11項治理原則為基準,併行流程檢核與技術檢測 AI Verify係新加坡IMDA主導、由AI Verify基金會於2023年推動之開源測試框架,用以填補AI治理原則與可供稽核證據之間之落差。其以透明、可解釋、可重複、安全、資安、穩健、公平、資料治理、當責、人為監督,以及包容性成長(Inclusive Growth)、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-being)11項治理原則為基準[7]。 AI Verify之檢驗分為流程檢核(Process Checks)與技術檢測(Technical Testing)。流程檢核依「原則、預期成效、流程、證據」(Principle, Outcome, Process, Evidence)四層展開檢核事項[8],要求擬測機構以文件證據佐證其治理流程確有落實,所需文件例如治理政策、模型與資料處理紀錄、內部審查程序等。各檢核項目中,於可解釋、安全、穩健、公平四項原則之部分檢視項目,並列有進行技術檢測的項目[9]。 三、以Project Moonshot工具對應生成式AI AI Verify基金會的AI Verify框架原係以傳統AI為對象,為因應大型語言模型的檢測,其推出Project Moonshot做為前述技術檢測於生成式AI的主要測試工具。Moonshot提供逾100組基準資料集供進行基準測試,以分級評分評估模型在多種能力上的表現,例如語言與語境理解。Project Moonshot 亦提供自動化紅隊攻擊模組,可同時測試多個大型語言模型應用程式,節省時間與資源也確保模型效能的全面評估。Project Moonshot 的網頁介面並提供優化的測試流程,因應不同應用程式的多元需求,引導使用者只辨識並執行最相關的測試,使用者也可以利用自訂資料集調整測試,以評估模型是否符合其獨特使用情境[10]。 四、全球AI保證試點與沙盒媒合測試,以實測經驗作為標準前導 新加坡以全球AI保證機制(Global AI Assurance)串接前述工具與國際標準,由IMDA與AI Verify基金會共同主導,先後推出「試點(Global AI Assurance Pilot)」與「沙盒(Global AI Assurance Sandbox)」兩個措施。前者媒合生成式AI應用之開發者與專業測試業者(如Resaro、LatticeFlow AI、Advai等),就幻覺、不當內容、對抗弱點等風險進行技術測試。試點自2025年2月啟動,至同年5月彙整成果,已媒合17家應用部署者與16家測試業者[11]。後者則將試點之媒合做法予以常態化與擴大,使其自階段性試辦轉為長期運作之機制[12]。此機制屬軟性之自願測試,新加坡政府並不直接強制監管,而係以實作指引與測試媒合降低採用障礙、蒐集資料作為技術測試標準之前導、扶植AI保證服務市場[13]。 依IMDA的全球AI保證沙盒報告說明,其全球AI保證試點(Global AI Assurance Pilot)的AI測試焦點已從「基礎模型安全」移到「實際應用之端到端可靠性」,鑑於將基礎模型與現有資料來源、流程及系統整合的複雜度較高,生成式AI風險評估很大程度上取決於使用情境。該報告並歸納提出四個生成式AI評測的實務建議:測試優先序應依應用之風險輪廓調整,風險愈高者測試愈嚴;適格之測試資料集須由人與AI共同產製,兼顧代表性與品質;除最終輸出外,尚應檢視模型運作之中間流程節點;可運用大型語言模型協助評測,但須有人工校準,以免評分失真[14]。 五、AI測試業者認可計畫(AI TAP):從沙盒媒合走向測試供給端之制度化 前述試點與沙盒雖已媒合開發者與測試業者,惟受媒合之測試業者其資格良窳,仍多賴個案判斷。AI Verify Foundation爰於2026年5月19日發布「AI測試業者認可計畫」(AI Tester Accreditation Programme, AI TAP),規劃就測試業者本身設計認可基準,並建立合格測試業者名單,使企業採用外部測試服務時得有所依循[15]。 認可方式採取五個評估面向,包括測試AI風險之技術能力、營運信譽(含實績)、財務永續性、營運量能,以及所宣稱業務範圍與實際能力相符[16]。該計畫預計於2026年第三季開放;現已有Advai、AIDX、安永(Ernst & Young)、Knovel Engineering、資誠(PwC)、Resaro、Vulcan等業者表達早期參與意願[17]。 參、事件評析 我國在AI評測上,已由數位發展部成立AI產品與系統評測中心(AIEC),就語言模型訂定安全性、可解釋性、彈性、公平性、準確性、透明性、當責性、可靠性、隱私與資安等10項評測指標[18]。針對語言模型之準確性、可靠性、資安、隱私、公平性進行技術評測,納入「臺灣價值觀」評測項目,以建立貼合本土社會脈絡之評測標準;規劃於2026年、2027年分別通過財團法人全國認證基金會(Taiwan Accreditation Foundation, TAF)認證[19]。 新加坡將其AI Verify評測方法提案成為ISO標準草案,並於前述國際會議中舉辦相關工作坊與研討活動,可見其認為任何AI評測須能成為國際共通接受之結果,始能在AI國際合規議題上達到評測之最大價值,因此其搶佔先機於ISO/IEC 42119系列中提出生成式AI之評測標準。我國AIEC之評測指標目前並未與數發部本身之風險分類框架相銜接,而數發部本身之風險分類框架亦可能與將來之國際標準存在落差。如AIEC測評結果須著眼於我國AI產品或服務之國際市場發展,即須追蹤觀測相關標準草案之進程,並同時就我國評測指標設計進行及時調整。 就測試方法而言,我國AIEC測評目前雖納入「臺灣價值觀」評測,但尚未就無法量化項目進行流程評測,亦無法對不同應用情境、代理AI動態運作過程進行風險評估。新加坡全球AI保證沙盒之報告已指出,生成式AI應用之測試須依風險輪廓調整、須檢視中間流程節點,此亦為我國AIEC測試做法須規劃補完之缺口。而新加坡推動AI測試業者認可計畫,則呈現其扶植本國AI測試服務業者、協助打開國際市場之思路;我國若欲就測試服務建立產業,則AIEC本身應設計成政府主導、建立標準、形成方法、認可適格業者之機制,同時由政府運用相關法令、獎補助、採購等方式提供市場誘因,將有助於落實我國AI基本法發展可信賴AI之宏旨。 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://www.tips.org.tw) [1]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [2]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 3, 2026). [3]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(該案於2025年9月13日登錄於ISO/IEC JTC 1/SC 42工作計畫,現為Stage 20.00「準備階段」/開發中,尚未定發布日期)。 [4]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [5]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(42119-8屬ISO/IEC 42119「AI測試」系列,並銜接同系列42119-7與ISO/IEC 23282)。 [6]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [7]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該框架第2頁明列前開11項治理原則)。 [8]What Is AI Verify, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/ (last visited Aug. 3, 2026). [9]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。其中標示「Technical Testing」者計五項流程,分屬可解釋(第14頁)、安全(第29頁)、穩健(第61頁)、公平(第71、72頁)四原則;框架本身未另作總結性列舉。 [10]Project Moonshot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/project-moonshot/ (last visited Aug. 3, 2026). [11]Singapore Unveils Insights from the World's First Technical Testing of Real-World Applications of GenAI, IMDA, May 29, 2025, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2025/sg-unveils-insights-from-worlds-first-technical-testing-of-real-world-applications-of-genai (last visited Aug. 3, 2026);Global AI Assurance Pilot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance-pilot/ (last visited Aug. 3, 2026). [12]Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance/ (last visited Aug. 3, 2026). [13]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [14]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [15]Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [16]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該計畫就技術能力、營運信譽、財務永續、營運量能、業務範圍相符五面向評估測試業者)。 [17]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, 但截至 2026/8/4 仍尚未見開放,https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [18]〈數位發展部「AI產品與系統評測中心」啟動 推動我國AI評測制度與可信任AI環境發展〉,數位發展部數位產業署,2023年12月6日,https://moda.gov.tw/ADI/news/latest-news/9295(最後瀏覽日:2026/07/16);〈數位部AI評測中心啟動 語言模型納10項目評分〉,中央社,2023年12月6日,https://www.cna.com.tw/news/ait/202312060129.aspx(最後瀏覽日:2026/07/16)。 [19]〈AIEC首創「臺灣價值觀」評測指標 42款模型競爭揭示AI在地化關鍵〉,資安人科技網,2025年10月,https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=12311(最後瀏覽日:2026/07/16)。
WHA79通過加強藥品監視決議 強化全球衛生體系韌性第七十九屆世界衛生大會(Seventy-ninth World Health Assembly, WHA79)基於智利、埃及、科威特、秘魯、卡達、突尼西亞及坦尚尼亞等七國提案,於5月23日通過《推動智慧、高效的藥品監視,作為強健、永續、具韌性與回應性衛生體系的核心工具——惠及所有人、覆蓋所有地方》(Advancing smart, efficient pharmacovigilance as an essential tool for robust, sustainable, resilient and responsive health systems, for everyone, everywhere)決議。 以下為決議之摘要: 一、定位擴展:由用藥安全邁向衛生體系韌性 該決議將傳統以上市後用藥安全監視(pharmacovigilance, PV)定位為具韌性衛生體系的制度工具之一,以風險為基礎的藥品與疫苗安全監視,是確保病人安全、推動藥品與疫苗可近性及達成全民健康覆蓋(Universal Health Coverage, UHC)的重要基石。 二、結構性挑戰:系統碎片化、能力落差與錯假訊息 該決議指出,當前全球藥品監視體系面臨三項核心挑戰。其一,不同疾病所建立的藥品監視系統缺乏協調與整合,導致資料分散、資源重複運用及整體效率不彰的問題;其二,各國在監管能力與基礎建設方面存在顯著落差,使資料的完整性與代表性受到限制,特別影響資源有限的國家在區域及全球決策中的實質參與;其三,有關藥品與疫苗安全的錯誤與虛假資訊持續透過社群媒體擴散,削弱公眾對監管機關的信任,增加推動公衛措施的困難。 三、具體行動:整合系統、強化法制與推動國際協作 該決議明確要求成員國須整合並強化現有藥品、疫苗等監視系統,提升資料互通與運用效率以防資源重複,同時應完善法規,將藥品監視納入製造商與市場授權持有人等主體的核心義務,並投入資源培養專責人力與技術。而WHO則須持續更新技術指引與工具、建立績效指標,並在尊重資料主權與安全的前提下推動共享機制,以促進全球資料品質及支持國家公平參與。 綜上所述,該決議反映全球藥物安全監視的定位,已從單純著重「用藥安全」,擴展為確保藥品與疫苗安全、品質與可近性的重要治理工具,並將藥品監視視為支持衛生體系韌性的一項關鍵制度。