美國商務部修改《出口管制規則》限制華為取得由美國技術及軟體設計製造的半導體產品

  美國商務部工業及安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於2020年5月15日公告,為防止中國大陸華為取得關鍵技術,修正美國《出口管制規則》(Export Administration Regulations, EAR)第736.2(b)(3)條第(vi)款「外國直接產品規則」(Foreign-Produced Direct Product Rule),限制華為透過國外廠商,取得包含美國技術及軟體設計製造在內的半導體產品,以保護美國國家安全。並於「實體清單」(Entity List)增加註腳一(footnote 1 of Supplement No. 4 to part 744)之規定,使部分出口管制分類編號(Export Control Classification Number, ECCN)第3(電子產品設計與生產)、4(電腦相關產品)、5(電信及資訊安全)類之技術所製造的產品,不能出口給華為與分支企業。

  自2019年起,BIS將華為及其114個海外關係企業列入實體清單以來,任何要出口美國產品給華為的企業,必須事先取得美國出口許可證;然而,華為及其海外分支機構透過美國委託海外代工廠商生產產品事業,繞道使用美國軟體和技術所設計的半導體產品,已破壞美國國家安全機制與設置出口管制實體清單所欲達成之外交政策目的。本次為修補規則漏洞調整「外國直接產品規則」,不僅限制華為及其實體清單所列關係企業(例如海思半導體),使用美國商業管制清單(Commerce control list, CCL)內的軟體與技術,設計生產產品。美國以外廠商(例如我國台積電)為華為及實體清單所列關係企業生產代工,使用CCL清單內的軟體與技術,設計生產的半導體製造設備與產品,亦將同受《出口管制規則》之拘束。這代表此類外國生產產品,從美國以外地區,透過出口、再出口或轉讓給華為及實體清單上的關係企業時,皆需取得美國政府出口許可證,影響範圍擴及全球產業供應鏈。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 美國商務部修改《出口管制規則》限制華為取得由美國技術及軟體設計製造的半導體產品, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8495&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/24)
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世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

美國參議院提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案

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