日本通過國家戰略特別區域法修正案
日本國會在2020年5月27日通過《國家戰略特別區域法》修正案（国家戦略特別区域法の一部を改正する法律），亦即「超級城市法」（スーパーシティ法）。所謂超級城市，係指符合（1）在交通、物流、支付、行政、醫療、照護、教育、能源/水、環境/垃圾、防災/安全等10大領域中，至少滿足其中5個領域日常生活需求；（2）加速實現未來社會生活；（3）透過民眾參與，建立從民眾觀點出發之理想社會等三大條件之未來都市。
超級城市法修正重點有二，首先為實現超級城市構想之相關制度整備，包括（1）賦予蒐集、整理、提供各種類型服務相關資料之資料聯合平台（データ連携基盤）業者法律上地位；（2）因相關制度涉及不同法規及主管機關，故超級城市法內特別設計可併同檢討跨領域法規修正之特別程序；（3）其他規定︰如明定各中央政府機關應提供具體協助、應檢討制定Open API規範，以及本法施行後3年應檢討施行狀況等。其次，本次修法新增地區限定型之監理沙盒制度（地域限定型規制のサンドボックス制度），針對自駕車、無人機等科技創新實驗，透過強化事後監督體制，事前放寬道路運輸車輛法、道路交通法、航空法、電信法之限制，以加速實驗進行。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
1. 〈「国家戦略特別区域法の一部を改正する法律」の成立について〉， 內閣府国家戦略特区，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusentoc/kettei/r202005.html（最後瀏覽日期︰2020/05/29）。
2. 〈地域限定型規制のサンドボックス制度とは〉，內閣府国家戦略特区，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tiiki/kokusentoc/topic01.html（最後瀏覽日期︰2020/05/29）。
1. 劉純妤，〈日本提出設置沙盒制度的法律修正案〉，科技法律研究所，2018/04，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=7993&no=64（最後瀏覽日期︰2020/06/04）。
2. 黃敏瑜，〈Smart City的進化：Super City〉，科技法律研究所，2020/03，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8403&no=67（最後瀏覽日期︰2020/06/04）。
歐盟隱私權工作小組(working party)日前公布其對「隱私與電子通訊指令」(Directive on Privacy and Electronic Communications, 2002/58/EC)之修正意見，藉此重申支持個人資料外洩通知責任立法之立場，並建議擴大適用通知責任之業者範圍至涉及線上交易之電子商務之服務提供者。此項建議隨即遭到歐盟理事會及委員會之反對，認為通知責任應僅限於電信公司，而不應擴及其他電子商務服務提供者。 歐盟隱私權工作小組於2009年2月初提出的報告指出，個人資料外洩通知責任法制(Data Breach Notification Law)之建立對於資訊社會服務(Information Society Service)之發展是必要的，其有助於個人資料保護監督機構(Data Protection Authorities)執行其職務，以確認受規範之服務提供者是否採取適當的安全措施。再者，亦可間接提高民眾對於資訊社會相關服務使用之信心，保護其免於身份竊盜(identity theft)、經濟損失以及身心上之損害。 然而，歐盟理事會及歐洲議會則反對該項修正建議，其一方面認為不應擴張資料外洩通知責任制度適用之業者，另一方面則認為對於是否透過法制規範課予業者通知之義務，應由各國立法者決定是否立法，甚或由業者依資料外洩情形嚴重與否，來判斷是否通知其各國個人資料保護相關組織及客戶。此外，參考外國實施之成效，美國雖有多數州別採用資料外洩通知責任制度，但並非所有的隱私權團體皆肯認該項制度；英國資訊委員會對於該制度之成效則仍存質疑，因從過去為數眾多的個人資料外洩事件看來，其效果已逐漸無法彰顯。 雖然歐盟個人資料保護官(European Data Protection Supervisor)與歐盟隱私權工作小組之看法一致，但其與歐洲議會與歐盟理事會仍存有歧見，對於個人資料外洩通知責任制度之建立，似乎仍有待各方相互協商尋求共識，方能決定是否納入歐盟隱私及電子通訊指令之規範。
WIPO發表新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台，指出部分會員國已採取強制授權世界智慧財產組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）於2020年5月5日發表WIPO新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台（WIPO COVID-19 IP Policy Tracker），方便民眾追蹤新冠肺炎期間，各國的智慧財產權應對措施變化。WIPO全球專利資料庫PATENTSCOPE也推出新檢索功能，以便對已公開的專利文獻進行定位和檢索，這些資訊對創新者研發對抗COVID-19疫情的新技術有所幫助。作為領導並推廣智慧財產權的國際組織，WIPO推出的新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台是一個資料庫，目標是讓利害關係人了解新冠肺炎期間各國相應的智慧財產權政策調整。各個主管機關推出的政策包含延長或寬限繳費期限、採取特殊措施，如強制授權（Compulsory Licenses）。 WIPO新冠肺炎防疫政策資訊追蹤平台有一個「自主行動專區」，指出不少機構、企業、和私部門中的智慧財產權所有權人，採取大量自主行動措施，用以緩解危機。其中包含著作權、專利等。值得一提的是由史丹佛Mark Lemley教授領銜主導的Open COVID Pledge，此計畫委員會由許多科學家、律師、企業家組成，號召產學研各領域透過開放智慧財產權，作為防疫之用。初始加入Open COVID Pledge的產業界夥伴包含Facebook、Amazon、Intel、IBM、Microsoft等科技巨頭，UBER、AT&T等亦從善如流。其中，連續27年蟬聯美國專利榜榜首的IBM，在2023年12月31日前免費提供80,000項專利。微軟則是透過技術和創新來追蹤疾病並開發解決方案，如：AI for Health、Bing COVID-19 Tracker。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 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]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。
開放原始碼撤出蘋果Safari？兩年前蘋果選擇開放原始碼成像引擎（ rendering engine ） KHTML 做為 Safari 瀏覽器的基礎；兩年後，蘋果則打算以自己的程式碼取代該引擎，藉以解決相容性的問題。 KHTML 成像引擎──也是其瀏覽器的核心，考慮在其架構上放棄 KHTML 的程式庫（ code base ），或者所謂的「樹狀圖」（ tree ），改用蘋果自己的版本，也就是所謂的 WebCore （網頁核心）。 KHTML 原本是為了要在 KDE （ K Desktop Environment ）上執行而撰寫的──這是 Linux 和 Unix 作業系統的介面。 Safari 並不是蘋果唯一以開放原始碼為基礎的軟體，其麥金塔（ Macintosh ）作業系統就是以達爾文（ Darwin ）開放原始碼計畫為基礎。 企業在某些方面受到限制，而開放原始碼社群以不受限制為傲。蘋果自己內部有些問題搞不定，以致銜接不上 KDE 開發 KHTML 的模式，導致 KHTML 與 Safari 逐漸產生分歧，後來情況則越來越嚴重。