日本資訊信託功能認定指引第二版
日本於2018年6月公布「資料信託功能認定指引第一版」（情報信託機能の認定に係る指針ver1.0），期待藉此推動資料銀行發展，促進資料流通和利用。第一版指引係以資料銀行應具備之功能為中心，惟伴隨資料銀行業務發展，指引內除資料銀行基本功能外，亦應規範個人資料管理及向第三方提供資料之條件等內容，加上有論者認為第一版內有關資料銀行定義過於偏重功能描述，故總務省和經濟產業省於2019年1月起召開檢討會，重新檢討上開指引，最終於2019年10月8日公布「資料信託功能認定指引第二版」（情報信託機能の認定に係る指針ver2.0）。
第二版指引更新重點包括︰（1）修正資料銀行定義︰第一版指引僅強調資料銀行之功能，第二版則增加資料銀行之目的和資料銀行與個人間關係等內容；（2）重新定義並詳細說明資料種類和蒐集方法；（3）修正資料信託功能認定基準︰新增複數業者共同經營資料銀行，隱私保護對策以及確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制等規定；（4）新增資料信託功能模範條款之應記載事項︰包括與限制行為能力人締結契約之程序，以及向第三方提供資料之條件等規定。為確保資料銀行透明性和個人資料之自主控制，第二版指引新增資料倫理審查會規定，要求資料銀行設置資料倫理審查會並定期向其報告，審查會則應就個人與資料銀行間契約、個資利用目的、向第三方提供資料之條件等事項提供建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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周晨蕙
副主任 編譯整理
中國國務院發布AI行動意見，全面推動智慧應用加速現代化建設 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月10日 隨著人工智慧（下稱AI）技術的快速發展，全球各國政府均積極推動AI在百工百業各領域的應用，以提升國家創新力、產業競爭力與社會治理效能，中國政府亦是如此。同時，受地緣政治及經貿競爭的影響，中國政府為強化國家供應鏈安全與韌性，由政府主導加速現代化建設，以推動智慧社會新型態的發展為目標。 壹、事件摘要 中國國務院於2025年8月26日發布「關於深入實施人工智能+行動的意見」（國發［2025〕11號）（下稱行動意見）[1]，旨在全面推動AI應用於各行各業，以提升國內產業生產力與創新量能，並促進人機協作的智慧社會新型態，作為推動「中國式現代化」發展之重要建設。 貳、行動意見重點內容 於該行動意見中，中國國務院提出三項階段性目標，分別為： 一、 2027年前：AI應用普及率達70%以上 推動科技、產業、消費、民生、治理與全球合作的6大核心領域全面結合AI應用，擴大AI使用普及率達70%以上，以達加速公共治理與產業創新之成效。 二、 2030年前：AI應用普及率達90%以上 強化前述6大核心領域，持續擴大AI使用普及率可達90%以上，實現研發成果共享之效益。 三、 2035年前：AI應用普及率達100% 建立全面人機協作之智慧經濟與社會新型態，作為國家現代化建設之重要基礎。 為實現前述三階段目標，中國政府針對6大核心領域提出具體行動方向，重點整理如下： 一、 AI+科學技術 為加速科研進程並推動大模型建設與應用，將強化基礎科學研究平台和重要科技基礎建設的智慧化升級，打造開放式且高品質的共享資料集，以促進AI跨領域的結合發展。同時，亦積極促進AI帶動研發模式創新與效能的提升，以加速技術研發和產品應用落地。 二、 AI+產業發展 鼓勵企業將AI導入內部策略規劃、組織架構與業務流程設計等，以建構創新的商業模式；並在技術、產品與服務體系中推動智慧化應用，強化供應鏈各環節與AI的協作，同時最佳化工業、農業及服務業的生產與服務模式，藉以帶動傳統產業轉型升級，建構新型生態體系並加速整體產能提升。 三、 AI+消費增質 透過推動AI與服務的結合，建立多元及智慧化的服務模式，加速發展智慧消費相關基礎建設；此外，推動AI應用於各類商品與設備，重點發展智慧聯網汽車、智慧機器人、智慧家居、智慧穿戴等終端商品，加速技術融合與產品創新，以提升人民生活的品質。 四、 AI+民生福祉 透過推動人機協作的模式，提供新型的工作、學習與生活型態，建立更具智慧化的社會發展模式。例如，企業雇主可藉由AI協助建立新型組織架構和管理模式，提升傳統職務執行之效率，亦或是透過AI進行技能培訓以因應勞動力短缺之情形；學校教育面向則可推動AI融入教學教材，推動更加多元與互動之學習生態；生活方面則計劃推動AI健康照護、社會服務等領域廣泛應用，全面提升公共服務與生活品質，形成具包容性的智慧化社會。 五、 AI+智慧治理 推動AI全面導入社會治理過程，以促進市政管理、政務服務及公共資源運作的智慧化轉型，並利用AI強化公共安全與網路安全治理能力，完善國家安全防護的機制；於生態層面，將運用AI推動綠色永續與人機協作，強化於環境與碳管理領域的監測、預測及治理能力，促進高效及精準的治理模式。 六、 AI+全球合作 推動AI的普及與共向，建立開放生態系、強化運算能力、資料與人才領域的國際合作，共同提升全球南方AI基礎建設，縮減全球數位落差，協助各國可平等參與智慧化發展過程，共同因應AI應用相關風險，確保技術發展安全且可信賴地發展。 參、事件評析 從上述中國國務院發布之行動意見可知，其目標在於藉由強化安全及可信賴的AI，並促進AI應用於各領域的發展，以建構可持續性的智慧化生態系，提升社會治理效率與全民生活的品質，以利國家經濟與科技的共同發展。 然而，該行動意見雖明確提出國家整體目標及治理方向，為相關領域的智慧化發展提供指引，惟對於各項目標尚未提出可操作性措施、具體政策細節，或對產官學各單位可獲得的政府資源、技術支持與協助等進行明確規範。故後續仍需持續關注相應政策措施及配套資源的發布，以評估其實際推動AI應用之成效。 [1]《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（國發[2025]11号）。
美國參議院司法委員會通過草案 擬規範學名藥給付延遲訴訟和解協議為禁止藥廠間持續利用「給付遲延和解協議」(pay-for-delay settlements)來延遲低價學名藥品上市，美國參議院司法委員會(Senate Judiciary Committee)，日前已表決通過由參議員Herb Kohl 所提之「保障低價學名藥品近用法草案」 (Preserve Access to Affordable Generic Drugs Act 【S. 369】)，並已提交兩院，進行後續之討論及審查。而就該新法草案內容，大致上，是為解決品牌藥廠因採逆向給付(Reverse Payment)和解協議以阻礙學名藥品上市時，將帶來長期用藥與醫療成本增加等問題之目的而設。 而就前述所提及之訴訟協議模式來說，原則上，在品牌藥商為解決藥品專利訴訟問題之前提下，透過給付學名藥品廠商數百萬美元報酬(即補償金)之方式，來做為換取學名藥廠同意並承諾願將該公司學名藥產品延緩上市條件之對價，並藉此以保存系爭藥品原先既存之市場利潤。而對此類將嚴重影響大眾日後近用低價藥品權益之和解協議，美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission；簡稱FTC)業已於近期內，作出完整之分析報告，其指明，若政府能終止此類和解協議，除將可於往後十年間，可為聯邦政府減低近120億美金之預算支出外；同時，亦可為民眾節省下近350億美金之醫療成本。 此外，由於受FTC該份分析報告之影響，於先前司法委員會之表決過程中，委員對此類訴訟和解所採之態度，也產生重大轉變，亦即，其從最初肯認可提出充分證據並證明將不會損及正常藥廠間競爭之和解協議，轉而改為，應嚴格限制此類訴訟和解協議之產生；同時，為嚇阻藥廠間給付遲延訴訟協議之達成，於此項新法草案中，亦新增相關處罰之規定。 最後，參議員Kohl強調：「一旦此項草案通過，除將可終結過往那些罔顧消費者權益之不當競爭行為外；從長期影響之角度來看，該法案亦可為公眾省下每年約數十億美金之用藥花費」。。
員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用新修正商業會計法第 64 條規定，商業對業主分配之盈餘，不得作為費用或損失。但具負債性質之特別股，其股利應認列為費用。本條但書即是企業對於員工分紅應與以費用化之法源。配合此一新修正規定，金管會前已邀集業界及產業公會、四大會計師事務所與相關政府單位等，針對員工分紅費用化相關問題共同討論以研擬員工分紅費用化之相關會計處理及配套措施。 金管會及有關單位研討後決定， 在會計處理方面，企業應於期中報表依章程所訂之比率，預估員工分紅及董監酬勞金額入帳。期後董事會決議發放金額有重大變動時，該變動應調整當年度（原認列員工紅利之年度）之費用。至於次年度股東會決議若有變動，則依會計估計變動處理，列為次年度損益。 至於員工分紅配發股數之計算基礎以公平價值評價，上市上櫃公司應以股東會開會前一日之公平市價（考慮除權及除息之影響）計算股票紅利股數；興櫃公司及未上市上櫃之公開發行公司則應以股東會前最近期經會計師查核簽證之財務報告淨值計算股票紅利股數。企業發行員工認股權憑證及買回庫藏股轉讓予員工，應以公平價值法認列為費用。 以上決議將自 民國九十七年一月一日 起的財務報表開始適用。 由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。