德國2021年再生能源法修正草案最新發展
德國的再生能源法（Renewable Act）在經歷過2014年及2016年兩次較大的修正後，今年度九月由部分上議院議員提出修正草案。
德國再生能源法起源於20年前，當時主要重點在於提升離岸發電、太陽光電（Solar PV）及生物氣體、水力資源對於城市用電的供應率。由於現階段德國幾乎半數的城市用電仰賴上開再生能源，因此2021年度的修法上，主要導向了協助再生能源廠得以更完善的準備進入市場，包括與現有的政策發展接軌，例如2020年的國家氫能源政策（hydrogen strategy）及電動車的電價制定等。以下將列舉數項較為重大之項目：
- 實現2050年碳中立的目標
- 結合歐盟遠大的氣候目標
- 擴大再生能源產能
- 重新制定再生能源徵收稅款
- 提高公眾對於再生能源的接收度
- 於德國南方增設更多風力發電的渦輪機及生物燃料
- 訂定彈性電價
- 提升太陽能板安裝回饋酬勞
- 響應氫能源政策，擬使氫能源廠商於使用再生能源時得免付費（但此項提案尚待利害關係人取得共識）。
本次再生能源法的修正提案誠然立意良善，但仍有不少批評者認為，本次修法未將日後使用再生能源的人數可能增加一事納入考量，且未將老舊風機重新供電等事納入法規中。
而根據11月份修法決議結果，德國政府並未採納上開提案，其中主要理由是認為該草案所列之內容無法達成氣候目標（climate targets），並建議該提案應擴張再生能源產能，尤其是離岸風電及太陽能。德國能源部則認為提案中所預估的2030年電力需求過低，無法切實因應未來的需求，是以，未來德國再生能源法之修法方向仍有待持續觀察。
高子絜
專案經理 編譯整理
1. Erneuerbare-Energien-Gesetz, BGBl. I S. 2074, vom 18.10.2016.
2. Kerstine Appunn, What's new in Germany's Renewable Energy Act 2021, CLEAN ENERGY WIRE, 23 Sep. 2020, https://www.cleanenergywire.org/factsheets/whats-new-germanys-renewable-energy-act-2021 (last visited 2020/11/16)
3. Kerstine Appunn, German states and federal government clash over renewables law reform, CLEAN ENERGY WIRE, 13 NOV. 2020, https://www.cleanenergywire.org/news/german-states-and-federal-government-clash-over-renewables-law-reform (last visited 2020/11/19)
雖然歐盟未曾批准基因改造動物所衍生的食品與飼料之市場應用。然生物科技發展迅速，許多歐盟境外的國家已發展許多關於基因改造動物科技之應用。是故，歐盟基於此類基因改造動物所衍生的食品與飼料可能對歐洲整體食品安全及環境帶來影響評估，而由歐盟執委會（European Commission, EC）要求歐洲食品管理局（European Food Safety Authority, EFSA）在歐盟第1829/2003 號規章（Regulation EC No 1829/2003）之架構下，發展關於「基因改造動物所衍生的食品及飼料與相關動物的健康與福利，以及對環境影響之安全評估」的綜合性的指導文件（Guidance），預計發布兩份指導性文件，第一份即為此份指導文件，其係針對「基因改造動物所衍生的食品及飼料」以及「基因改造動物的衛生與福利方面」兩方面的風險評估，在歷經2011所進行的公眾諮詢（Public Consultation）後，EFSA於2012年1月26日正式公布。該份指導文件內容並未包含「基因改造動物衍生之食品與飼料」對於環境所產生的影響之評估，EFSA另行制定第二份指導文件做為評估之依循，目前初稿已制定完成，並進行公眾諮詢，而可能於近期發佈。 因畜牧而豢養的動物之健康狀態，向來作為衡量此類農畜食品與飼料的安全之重要指標，本指導文件即以此指標作為整體基本假設。故該指導性文件之發展策略即以傳統飼養的動物健康狀態及其所衍生的食品與飼料作為安全衡量的基底標準（Baseline）；並同時發展合適於「基改動物」與「衍生的食品與飼料」，各自的不同比較尺度的評估方法。其評估重點如下： 1.分子特性之評估，係提供針對動物插入一個穩定基因特徵（Trait）的結構描述之資訊之評估； 2.毒性物質之評估，針對基改動物以及衍生之食品與飼料所可能導致生物上改變之影響； 3.新蛋白質的誘發性過敏評估，係針對所有基改動物所衍生的食品所可能導致過敏之評估； 4.營養性評估，係針對所有的基改動物所衍生的食品與飼料對於人類或傳統飼養動的營養評估。 5.針對基改動物衍生的食品與飼料上市後的監測調查（Post-Market Monitoring, PPM），辨識此類基改食品與飼料在上市後可能的潛在之影響 此指導文件另一重點，即對於基因改造動物的健康與福利之評估，這項評估指標之重要性在於： 1.基於動物倫理，即對於動物本身之健康與福利之衡量； 2.動物本身的健康與福利之情形，亦被視為動物衍生產品之安全之重要指標。 綜上，此份指導文件建構出關於申請此類「基因改造動衍生食品與飼料」上市前的安全評估所必須提供的特定資料之內容架構，並結合即將發布的第二份關於環境影響評估的指導文件，做為上市前的綜合安全評估之依循。
美國眾議院提出「深度偽造究責法案」隨著人工智慧（AI）視覺處理技術愈發進步，圖片及影像的篡改也更加普遍，甚至使人難以分辨其真偽，例如一款應用程式（App）－DeepNude便是運用此技術，將人穿著衣服的照片改作為裸體圖像；此種AI技術因對於社會及被偽造之當事人權益影響重大，進而引起美國立法者的極度重視。 日前維吉尼亞州為了遏止如DeepNude此類的應用程式，便於該州之《復仇式色情法》（Revenge porn law），擴大復仇式色情的涵蓋範圍，使其包括利用機器學習技術偽造他人照片或影像等深度偽造（Deepfake）行為。 但該深度偽造技術之應用，實際上並不僅侷限於情色領域，故美國紐約州眾議員伊薇特．克拉克（Yvette Clarke）於本年度（2019年）6月即提出了《深度偽造究責法案》（Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019., DEEP FAKES Accountability Act.）草案，本草案令人關注之處除配合現今科技發展特性為規定外，另針對實務上曾衍生的爭議問題，特別將外國勢力或其代理人（foreign power or an agent thereof）介入美國國內政治行為，如意圖影響美國國內公共政策辯論(domestic public policy debate)、選舉或其他不得合法從事的行為等納入規範。 依該草案之內容，其所規範者包含視聽紀錄、視覺紀錄及錄音紀錄；意即任何人使用任何技術或設備製作假冒他人名義（false personation）的紀錄，並於網路或其他知識傳播管道發布者，應有浮水印、口頭陳述或是於文本中有簡要說明等揭露，以使他人得清楚知悉該紀錄並非真實，如行為人有違反該揭露規定並利用深度偽造1.意圖羞辱或騷擾(包含性內容)；2.意圖造成暴力、身體傷害、煽動暴亂、外交衝突或干預選舉；3.詐欺犯罪等，將可處5年以下有期徒刑，或科或併科罰金。另若行為人修改或刪除他人揭露之資訊而有上述意圖或犯罪行為者，亦可處以同等罰責。
日本發布生成式AI智財保護及透明性守則日本發布生成式AI智財保護及透明性守則 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月09日 近年隨各國生成式AI服務普及，技術訓練資料來源與智慧財產權保護問題益受權利人關注，如何在確保AI技術發展下，兼顧既有權利的保護，已成為AI治理的主要課題之一。日本此次針對生成式AI訓練資料之透明化，提出業者自主揭露、建立查詢機制、賦予訴訟中權利人與一般使用者請求揭露依據的實務操作具體規範，以完備透明揭露機制，確保權利人及使用者皆能於安全、安心之環境下利用生成式AI。 壹、事件摘要 日本知的財産戰略本部依日本《人工智慧相關技術之研究開發及活用推進法》（令和7年法律第53號）之意旨，運用「遵循或解釋」之運作方式，於2026年8月25日公布《生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード》[1]（生成式AI適切利活用等相關知的財產保護及透明性守則，下稱本守則）。本守則為自願性質，要求生成式AI開發者及提供者就模型使用、學習資料及當責性等事項進行透明化揭露，並就智慧財產權保護措施揭示所採措施；並賦予權利人與一般生成式AI生成物使用人得於符合一定要件下，向生成式AI事業者請求揭露特定比對資訊之權利。內閣府另行公布「概要開示対象事項 具体例」供各揭露事項之記載程度的具體參照[2]。 貳、重點說明 一、適用對象包括開發者、提供者、權利人、使用人等利害關係人 本守則適用對象包括「生成式AI開發者」及「生成式AI提供者」(以下合稱生成式AI「事業者」)。但適用範圍並不包括非對公眾提供生成式AI之對象，例如：僅承接開發過程一部分工作、將成果交付予開發者之受託人；僅從事研究而未對公眾提供者；僅利用單一法人或個人資料特化建構、且僅供該資料提供者使用之系統；僅供特定企業集團或團體內部使用之專用系統。於日本境內未設本店或主要事務所之國外事業者，如向日本提供其服務，仍應適用本守則。 二、採「遵循或解釋」官方公開揭示的運作機制 事業者應於公司網站公開受採用表明、公開各原則之實施事項(即「遵循」)，事業者就個別情況認為不適當之原則，得說明不實施理由後不予實施(即「解釋」)，但說明應力求使使用者及權利人獲得充分理解。就「解釋」之認定基準，本守則規定僅陳述尚未建立實施體制，不足以構成「解釋」，應依事業規模等因素說明體制建置完成之時期；已提出必要依據，證明依本原則揭露於技術上不可行者，可視為已完成「解釋」。 為使受採用狀況可視化(公開揭示)，上開事項應依內閣府所定格式提出申報，原則上每年至少檢視、更新一次。內閣府將製作「遵循或解釋」相關參考格式，並公開已申報事業者清單及其公司網站連結，惟不就申報內容進行審查，對於第三人之查詢等亦不予回覆。 三、透明性確保措施 本守則要求事業者應揭露之透明性事項分為模型使用、學習資料、當責三大類，應揭露的項目包括： (一) 使用模型相關事項：名稱（識別碼、版本等）、含公開日期在內之沿革（過去版本或修正紀錄）、架構與設計規格（含第三人授權狀況、使用所需之硬體軟體及授權）、使用規範（預設用途，及限制、禁止用途之明確化），以及模型訓練過程之內容（訓練方法等）。 (二) 學習資料相關事項：訓練及驗證等所用資料之種類（含RAG使用之資料）、網路爬取或自第三人取得之非公開資料集相關事項、公開資料集相關事項、以其他方式蒐集之資料相關事項、合成資料之使用有無及目的，以及爬蟲程式之目的、資料蒐集期間、名稱與識別碼，是否使用第三人爬蟲程式及其名稱、識別碼。 (三) 當責相關事項：開發、提供、使用過程中決策之可追蹤、回溯狀態，可追溯性之提升、負責人之明示、相關人員責任之分配、對利害關係人之具體因應，以及文書化。 四、智慧財產權保護措施之揭露 本守則要求事業者採取下列智慧財產權保護措施： (一) 建立智慧財產保護制度：訂定智慧財產權保護原則、明確化責任體制，每年至少檢視一次並對外公開要旨；對訓練所得之紀錄保存一定期間 (二) 合法進行訓練資料取得：資料活用（含開發、學習）不侵害他人智慧財產權；採用遵循付費牆等存取限制及robots.txt等機器可讀指示之爬蟲程式，並就各使用者代理逐一公開上開措施，且於變更時通知 (三) 盡可能採取侵權防免措施：包括致力於避免對盜版網站進行爬取；採取防止生成侵害智慧財產權之生成物之技術性措施；採取電子浮水印、C2PA等可證明內容出處及沿革之技術性措施；對使用者周知不應利用有侵權疑慮之生成物 (四) 整備權利人適時適當救濟之窗口：明確化申訴要件，並保存因應紀錄。 五、使用者、權利人及其受委任律師或代理人均可依一定程序請求揭露 賦予使用者、權利人(及其受委任律師或代理人)兩類主體得向生成式AI事業者請求揭露特定資訊之權利，以供使用者確認其所用AI是否使用特定著作為訓練資料，或權利人確認相同或近似的著作被事業者納入AI成為訓練資料。二者程序架構相同，均得請求揭露訓練驗證資料（指透過網路爬取或自第三人取得之非公開資料集、公開資料集、含合成資料在內之資料集，或以其他方式蒐集之資料，惟不以此為限），但因訴訟、聲請調解、聲請訴訟外紛爭解決程序（ADR）或其他法律程序而有必要之權利人，及其受委任律師或代理人，可請求查證的是自行查詢之URL[3]；一般使用者則可以請求查證的係是否含有與其所生成之生成物相同或近似內容[4]。相關請求須具備三項要件： (一) 足認具備請求資格之理由，即權利人及其受委任律師或代理人須說明具備訴訟等程序資格之事由，而一般使用者則須提出生成物及所用提示詞； (二) 明示利用目的並承諾不作目的外使用，權利人及其受委任律師或代理人並須進一步承諾不將回覆轉作嗣後提起訴訟、調解或ADR之用； (三) 說明請求揭露理由與參照(可供查證的)資訊。 依請求人身分於適用程序上略有區別，並均以「生成式AI事業者容易存取及確認者為限」為限。 參、事件評析 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定，政府推動人工智慧研發應用應遵循「透明與可解釋」原則，人工智慧產出應做適當資訊揭露或標記；第5條第2項規定，經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用者，應明確標示注意事項或警語；第16條第2項則規定，各目的事業主管機關應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。日本此次公布的守則所建構之透明化與揭露請求機制，本文認為具有下列可參考之處： 一、機關不須立於審查、承責之角色，但有法律效力時須以第三方驗證機制配套 本守則明示透明化效果繫於業者自主誠信履行，明文規定日本內閣府對業者申報內容不進行審查，且對第三人查詢亦不予回覆，此一設計使主管機關毋須承擔審查責任，僅提供申報格式與公開清單之行政協助角色，殊值承受責任壓力的行政機關參考。但若將來將類似遵循或解釋機制提升為具法律效力之規範，應同時建立第三方驗證機制，例如由主管機關或指定機構就業者申報內容進行抽查或複核，藉公眾審查與問責機制，對業者形成遵循與誠信申報之壓力，避免僅以業者單方陳述作為唯一依據。 二、軟法指引須深化至具體記載程度，始能發揮引導效果 本守則另有由內閣府公布「概要開示対象事項 具体例」，就各事項應揭露之記載程度提供具體範例，顯示軟法之引導效果，繫於指引深化之程度，僅列原則性事項而未進一步定明記載程度或格式範例者，業者實務操作易生歧異，透明化效果亦難以彰顯。我國《人工智慧基本法》第4條第5款及第16條第2項就透明化及產業行為規範，除應有相關指引外亦宜向下展開實作之基準或格式範例，以利軟法引導機制發揮實效。 三、軟法之表態不限於正面列舉，亦應及於未能遵循之說明義務 本守則就「解釋」特別指出，僅陳述尚未建立實施體制，不構成解釋，須進一步依事業規模等因素說明體制建置完成之時期，或提出必要依據證明依本原則揭露於技術上不可行者，始視為已完成解釋。此一設計顯示，透明化義務之履行不僅止於正面陳報遵循程度，亦及於未能遵循時具體說明理由及依據之義務。類此規範模式可運用於著作合理使用之指引，透過反向說明那些無法被認同屬合理使用的情況，間接明確可主張合理使用的應備條件，降低不確定的模糊空間。 四、達成透明化目的應併用揭露與標記 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定人工智慧產出「應做適當資訊揭露或標記」，然於日本此守則中可見諸透明性揭露事項與智慧財產權保護措施中電子浮水印、C2PA等技術性措施併陳，顯示揭露與標記於功能上有別。揭露解決使查閱者得知資訊內容之問題，標記則解決生成物本身出處可辨識、可追溯之問題，二者併存運用可兼顧事前資訊公開與事後來源查核。我國後續訂定操作規範時，宜避免將兩者理解為得擇一履行之選項。 五、智慧財產權保護措施屬事業者應建立之基本管理制度 本守則所列智慧財產權保護措施九項事項，包括保護原則之訂定與責任體制之明確化、遵循付費牆及機器可讀指示之爬蟲政策、訓練紀錄之保存、技術性防護措施之採行，以及權利人救濟窗口之整備等，其性質應定位為生成式AI事業者於資料蒐集、模型訓練及生成物提供各階段應建立之基本管理制度，我國將來訂定之產業AI應用指引，可參採納入事業者內部治理應具備之基礎架構，而非僅為對外揭露之事項。 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://www.tips.org.tw） [1]知的財産戦略本部，〈生成ＡＩの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [2]内閣府知的財産戦略推進事務局，〈概要開示対象事項 具体例〉，2026年8月25日，https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code_gutairei.pdf（最後瀏覽日：2026年9月8日）。 [3] 例如自行創作作品並刊載於網站A之人，如發現與該作品相同或近似之生成式AI生成物，得向生成式AI事業者出示該網站A作品刊載頁面之URL，就該網域是否列入爬蟲程式之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項請求揭露。 [4] 例如AI使用者發現其用生成式AI的生成物，有相同或近似之內容刊載於網站B，得向提供生成式AI服務A之生成式AI提供者出示該生成式AI生成物、生成該生成物時所使用之提示詞、該生成物之利用目的及網站B之URL，就該URL之網域部分是否列入生成式AI服務A所搭載生成式AI系統開發時訓練資料之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項。
人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要 美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家，FDA轄下的數位健康計畫（Digital Health Program）小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式，在過去五年中，該計畫發布了若干指導文件 ，嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律，監管的不確定性依舊存在，因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫，望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革，便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》（21st Century Cures Act）。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍，一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁，或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來，實務上發現人工智慧的技術特質，會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時，產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》（Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。 本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容；在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析；最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明 2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》，在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品（Digital Health Products）之管轄範圍，將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材（medical device）定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。 根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）項，美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列，規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體： 行政管理目的[2]；或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3]；或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4]；或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5]；或 同時符合以下四點之軟體： (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊，或其他醫療訊息（例如：偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南）[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。 雖然大多數被排除的類別相對無爭議，但仍有一部分引起法律上不小的討論，即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體（Clinical Decision Support Software，以下簡稱CDS軟體）。 CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者（例如：醫師）做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型，比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》，CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外，取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定，則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確，FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》，該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]： 該軟體功能之目的或用途；及 預期使用者（例如超音波技師、心血管外科醫師）；及 用於產生臨床建議的原始資料（例如患者的年齡和性別）；及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據 後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時，能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之，指南草案所提的四點，為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外，指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷，並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解，並為公眾可得」[12]，進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）（iii）之規定；若該軟體亦同時符合第520節（o）（1）（E）之其他要件，則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。 由於規範內容較為複雜，指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果（例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果），並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義，可被FDA認定為「非醫療器材」[13]；而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體，則仍維持屬於醫療器材[14]。 另需注意的是，《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節（o）（3）（A）（i）項亦建立「彌補性納回（claw-back）」機制，FDA需遵守通知評論程序（notice-and-comment process）以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險，並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析 《21世紀治癒法》頒布至今兩年，FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體，例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞（large vessel occlusion, LVO），並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體：Viz.AI Contact application；又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機（Topcon NW400）所獲得的影像，快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。 然而，在CDS軟體以人工智慧為技術核心時，現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮： 一、「理解」演算法？ 根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，如果CDS軟體欲不受FDA監管，醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」（intended to）使醫師等專業人員理解演算法即可，並不論醫師是否真正理解演算法。然而，若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的，那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時，具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法？有學者甚至認為，CDS軟體是否受到FDA法規的約束，可能會引導至一個典型的認識論問題：「我們是怎麼知道的？（How do we know?）」[16]。對此問題，我們或許需要思考：當醫師無法理解演算法，會發生什麼問題？更甚者，未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員？[17] 二、如何要求演算法透明度？ 指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等，被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋，醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為，應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確，而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代？未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分？ FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題，惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋，即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能，或能部份取代醫師職能，因此需受FDA監管。是故，醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係，已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據，或需數年時間透過實證研究方能研判。往後，醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分，將會是一大難題。 肆、結語 隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展，傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色，但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水，但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架，以兼顧使用者安全與新技術開展，並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》，且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。 然而，新法實施後，關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言，倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體，在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體，關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊，FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋，然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解？」、「透明度該如何認定？」等問題。更甚者，從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之，未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代？未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分？都是醞釀當中的重要議題，值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017) https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)