5G汽車協會發布《先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖》
5G汽車協會（5G Automotive Association, 5GAA）於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」（A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs），提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。
白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統，具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外，同時呼籲各國應提供車聯網（V2X）應用上足夠的無線通訊頻譜，以涵蓋接下來蜂巢式車聯網（C-V2X）、專用短程通訊技術（Dedicated Short Range Communications, DSRC），及5G-V2X之通訊技術普及，指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢，以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機，更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊，並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今，全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛，透過技術得以交換交通與路況資訊，而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加，證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建，而未來5G車聯網更將立基於此，進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全，技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備（OBU）、路側設備（RSU）、智慧型手機，提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。
此外，白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議，概述在國際數位交通運輸體系下，車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施，應與蜂巢式網路之通訊協調，共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜，以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益，亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配，其中基本安全應用需要10~20MHz，先進駕駛應用則額外還需至少40MHz，並提供路側設備低延遲性網路服務，以利資訊即時傳輸，白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題，不可輕視。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。
英國2026年7月30日公告將於倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒英國藥品與醫療產品監管局（Medicines & Healthcare products Regulatory Agency, MHRA）2026年7月公告，將在倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒，透過蒐集AI醫材於實際臨床環境中的持續性安全性與有效性證據，加速具潛力之創新醫療工具落地，並作為監管決策依據，以建立更明確且具可預測性的導入模式。 本次計畫預計公開徵求至多10家AI醫療器材製造商，媒合倫敦地區醫療服務提供者，在MHRA監督下進行實際臨床部署與驗證。配合《國民保健署十年健康計畫》（NHS 10 Year Health Plan）所揭示「從醫院走向社區」、「從治療走向預防」及「醫療服務數位化」等政策方向，因此將優先徵求以下主題： 1.預防與主動照護，尤其以心臟健康為重點； 2.提升社區健康服務與照護量能； 3.提升數位醫療服務可及性，包括強化NHS App運用； 4.其他可改善倫敦病人治療結果與醫療服務之創新技術。 英國自2024年啟動人工智慧醫療器材監理沙盒—AI Airlock以來，持續運用沙盒成果深入研析AI醫材特有的監管議題，包括合成資料可靠性、模型幻覺、上市後監督、預定變更控制計畫、預期用途漂移及AI體外診斷醫材等。AI Airlock 2.0於2026年第一季完成後，英國衛生與社會照護部於同年4月宣布持續推動為期三年的AI Airlock計畫，並承諾每年投入120萬英鎊。 相較過往AI Airlock著重於未來監管方針的研析，本次地區型沙盒進一步納入國民保健署醫療服務提供者及倫敦健康創新網路等地方組織共同參與，顯示政策重點已進一步延伸至AI醫材於地方臨床場域的實際運作、跨機構合作，以及創新技術於醫療服務體系中的導入與擴散。
歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》歐盟執委會發布《受禁止人工智慧行為指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月24日 歐盟繼《人工智慧法》[1]（Artificial Intelligence Act, 下稱AI Act）於2024年8月1日正式生效後，針對該法中訂於2025年2月2日始實施之第5條1，有關「不可接受風險」之內容中明文禁止的人工智慧行為類型，由歐盟執委會於2025年2月4日發布《受禁止人工智慧行為指引》[2]。 壹、事件摘要 歐盟AI Act於2024年8月1日正式生效，為歐盟人工智慧系統引入統一之人工智慧風險分級規範，主要分為四個等級[3]： 1. 不可接受風險（Unacceptable risk） 2. 高風險（High risk） 3. 有限風險，具有特定透明度義務（Limited risk） 4. 最低風險或無風險（Minimal to no risk） AI Act之風險分級系統推出後，各界對於法規中所說的不同風險等級的系統，究竟於實務上如何判斷？該等系統實際上具備何種特徵？許多內容仍屬概要而不確定，不利於政府、企業遵循，亦不利於各界對人工智慧技術進行監督。是以歐盟本次針對「不可接受風險」之人工智慧系統，推出相關指引，目的在明確化規範內涵規範，協助主管機關與市場參與者予以遵循。 貳、重點說明 一、AI Act本文第5條1（a）、（b）－有害操縱、欺騙與剝削行為 （一）概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統施行操縱與剝削，使他人淪為實現特定目的工具之行為，以保護社會上最為脆弱且易受有害操控與剝削影響的群體。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須構成將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」（placing on the market）[4]、「啟用」（putting into service）[5]或「使用」（use）[6]。 2.應用目的：該人工智慧系統所採用的技術具有能實質扭曲個人或團體行為的「目的」或「效果」，此種扭曲明顯削弱個人或團體做出正確決定的能力，導致其做出的決定偏離正常情形。 3.技術特性：關於(a)有害的操縱與欺騙部分，係指使用潛意識（超出個人意識範圍）、或刻意操控或欺騙的技術；關於(b)有害地利用弱勢群體部分，是指利用個人年齡、身心障礙或社會經濟狀況上弱點。 4.後果：該扭曲行為已造成或合理可預見將造成該個人、另一人或某群體的重大傷害。 5.因果關係：該人工智慧系統所採用的技術、個人或團體行為的扭曲，以及由此行為造成或可合理預見將造成的重大傷害之間，具備相當因果關係。 二、AI Act本文第5條1（c）－社會評分行為 （一）概念說明 本禁止行為規定旨在防止透過人工智慧系統進行「社會評分」可能對特定個人或團體產生歧視和不公平的結果，以及引發與歐盟價值觀不相容的社會控制與監視行為。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該人工智慧系統必須用於對一定期間內，自然人及群體的社會行為，或其已知、預測的個人特徵或人格特質進行評價或分類。 3.後果：透過該人工智慧系統所產生的社會評分，必須可能導致個人或群體，在與評分用資料生成或蒐集時無關的環境遭受不利待遇，或遭受與其行為嚴重性不合比例的不利待遇。 三、AI Act本文第5條1（d）－個人犯罪風險評估與預測行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量自然人應依其實際行為接受評判，而非由人工智慧系統僅基於對自然人的剖析、人格特質或個人特徵等，即逕予評估或預測個人犯罪風險。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該人工智慧系統必須生成旨在評估或預測自然人施行犯罪行為風險的風險評估結果。 3.後果：前述風險評估結果僅依據於對自然人的剖析，或對其人格特質與個人特徵的評估。 4.除外規定：若人工智慧系統係基於與犯罪活動直接相關的客觀、可驗證事實，針對個人涉入犯罪活動之程度進行評估，則不適用本項禁止規定。 四、AI Act本文第5條1（e）－無差別地擷取（Untargeted Scraping）臉部影像之行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量以人工智慧系統從網路或監視器影像中無差別地擷取臉部影像，用以建立或擴充人臉辨識資料庫，將嚴重干涉個人的隱私權與資料保護權，並剝奪其維持匿名的權利。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該行為以建立或擴充人臉辨識資料庫為目的。 3.技術特性：填充人臉辨識資料庫的方式係以人工智慧工具進行「無差別的擷取行為」。 4.因果關係：建立或擴充人臉辨識資料庫之影像來源，須為網路或監視器畫面。 五、AI Act本文第5條1（f）－情緒辨識行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量情緒辨識可廣泛應用於分析消費者行為，以更有效率的手段執行媒體推廣、個人化推薦、監測群體情緒或注意力，以及測謊等目的。然而情緒表達在不同文化、情境與個人反應皆可能存在差異，缺乏明確性、較不可靠且難以普遍適用，因此應用情緒辨識可能導致歧視性結果，並侵害相關個人或群體的權利，尤以關係較不對等的職場與教育訓練環境應加以注意。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該系統係用於推斷情緒。 3.因果關係：該行為發生於職場或教育訓練機構。 4.除外規定：為醫療或安全目的而採用的人工智慧系統不在禁止範圍內。例如在醫療領域中，情緒辨識可協助偵測憂鬱症、預防自殺等，具有正面效果。 六、AI Act本文第5條1（g）－為推測敏感特徵所進行之生物辨識分類行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量利用人工智慧之生物辨識分類系統（Biometric Categorisation System）[7]，可依據自然人的生物辨識資料用以推斷其性取向、政治傾向、信仰或種族等「敏感特徵」在內的各類資訊，並可能在當事人不知情的情況下依據此資訊對自然人進行分類，進而可能導致不公平或歧視性待遇。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須屬於將特定人工智慧系統「投放於歐盟市場」、「啟用」或「使用」。 2.應用目的：該行為係針對個人進行分類；而其辨識目的係為推斷其種族、政治傾向、工會成員身分、宗教或哲學信仰、性生活或性取向等。 3.技術特性：該系統必須為利用人工智慧，並依據自然人的生物辨識資料，將其歸類至特定類別之生物辨識分類系統。 4.因果關係：前述分類依據為其生物辨識資訊。 5.除外規定：本項禁止規定未涵蓋對合法取得的生物辨識資料進行標記（Labelling）或過濾（Filtering）行為，如用於執法目的等。 七、AI Act本文第5條1（h）－使用即時遠端生物辨識（Remote Biometric Identification, RBI）系統[8]執法[9]之行為 （一）概念說明 本禁止行為規定之目的，旨在考量在公共場所使用即時RBI系統進行執法，可能對人民權利與自由造成嚴重影響，使其遭受監視或間接阻礙其行使集會自由及其他基本權利。此外，RBI系統的不準確性，將可能導致針對年齡、族群、種族、性別或身心障礙等方面的偏見與歧視。 （二）禁止施行本行為之前提要件 1.該行為必須涉及對即時RBI系統的「使用」行為。 2.應用目的：使用目的須為執法需要。 3.技術特性：該系統必須為利用人工智慧，在無需自然人主動參與的情況下，透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料，從而達成識別自然人身份目的之RBI系統。 4.因果關係：其使用情境須具備即時性，且使用地點須為公共場所。 參、事件評析 人工智慧技術之發展固然帶來多樣化的運用方向，惟其所衍生的倫理議題仍應於全面使用前予以審慎考量。觀諸歐盟AI Act與《受禁止人工智慧行為指引》所羅列之各類行為，亦可觀察出立法者對人工智慧之便利性遭公、私部門用於「欺詐與利用」及「辨識與預測」，對《歐盟基本權利憲章》[10]中平等、自由等權利造成嚴重影響的擔憂。 為在促進創新與保護基本權利及歐盟價值觀間取得平衡，歐盟本次爰參考人工智慧系統提供者、使用者、民間組織、學術界、公部門、商業協會等多方利害關係人之意見，推出《受禁止人工智慧行為指引》，針對各項禁止行為提出「概念說明」與「成立條件」，期望協助提升歐盟AI Act主管機關等公部門執行相關規範時之法律明確性，並確保具體適用時的一致性。於歐盟內部開發、部署及使用人工智慧系統的私部門企業與組織，則亦可作為實務參考，有助確保其自身在遵守AI Act所規定的各項義務前提下順利開展其業務。 [1]European Union, REGULATION (EU) 2024/1689 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL (2024), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689 (last visited Feb. 24, 2025). [2]Commission publishes the Guidelines on prohibited artificial intelligence (AI) practices, as defined by the AI Act., European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-publishes-guidelines-prohibited-artificial-intelligence-ai-practices-defined-ai-act (last visited Feb. 24, 2025). [3]AI Act, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (last visited Feb. 24, 2025). [4]依據本指引第2.3點，所謂「投放於歐盟市場」（placing on the market），係指該人工智慧系統首次在歐盟市場「提供」；所謂「提供」，則係指在商業活動過程中，以收費或免費方式將該AI系統供應至歐盟市場供分發或使用。 [5]依據本指引第2.3點，所謂「啟用」（putting into service），係指人工智慧系統供應者為供應使用者首次使用或自行使用，而於歐盟內供應人工智慧系統。 [6]依據本指引第2.3點，「使用」（use）之範疇雖未在AI Act內容明確定義，惟應廣義理解為涵蓋人工智慧系統在「投放於歐盟市場」或「啟用」後，其生命週期內的任何使用或部署；另參考AI Act第5條的規範目的，所謂「使用」應包含任何受禁止的誤用行為。 [7]依據AI Act第3條(40)之定義，生物辨識分類系統係指一種依據自然人的生物辨識資料，將其歸類至特定類別之人工智慧系統。 [8]依據AI Act第3條(41)之定義，RBI系統係指一種在無需自然人主動參與的情況下，透過遠距離比對個人生物辨識資料與參考資料庫中的生物辨識資料，從而達成識別自然人身份目的之人工智慧系統。 [9]依據AI Act第3條(46)之定義，「執法（law enforcement）」一詞，係指由執法機關或其委任之代表，代替其執行目的包括預防、調查、偵測或起訴刑事犯罪，或執行刑事處罰，並涵蓋防範與應對公共安全威脅等範疇之行為。 [10]CHARTER OF FUNDAMENTAL RIGHTS OF THE EUROPEAN UNION, Official Journal of the European Union, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/HTML/?uri=CELEX:12012P/TXT (last visited Feb. 24, 2025).
<開原碼條例>建置醫療資源共享架構UCLA醫學中心以開放原始碼軟體Zope建置資訊系統，展開一項稱為「治療成效開放式架構」(OIO, Open Infrastructure for Outcomes) 的計畫，構築起未來醫療資訊系統的新基石。讓治療成效的資訊，能在一個共通的平台架構上進行資源分享。 長期以來，醫療資訊系統面臨的挑戰主要來自於下列三個面向：一、如何讓資訊系統提供令人滿意的服務功能，以取代將醫療記錄登載在紙張上的傳統方式。二、資訊系統的需求經常會改變，如何快速因應系統的改變需求。三、如何與其他醫療團隊夥伴，共同分享資料與工具。 OIO計劃透過資訊共享可加速醫療研究。開放式架構計畫的主要目的，並不是用來要求臨床工作者與醫療研究中心分享病歷資料，而是提供一個分享管理工具的機制，讓使用者能夠利用這些管理工具，進行資料的收集與分析，並和特定的診療研究人員進行溝通，而透過系統安全的機制，在過程當中並不會讓其他人得知資料內容。不過，如果有人想要進行管理工具或資料的進一步加值利用，僅需額外投入相當小的成本。 另外， 開放式架構計畫的設計極具彈性，除了目前所專注的治療成效資訊統計之外，其系統概念也可以用來管理客戶資訊、進銷存資訊、會計資訊等。整個系統開發環境是針對使用者而設計，而非程式人員，並且以網頁應用程式來實作，力求操作的便利性，目的之一是讓使用者能夠動手創造出自己所需的表格資料。另一方面，設計上也面對來自於法律與技術層面的挑戰，例如取得病患的同意及對系統的信任感，促使這套系統在實作時，必須能夠提供高度的修改彈性與安全性。 由於 OIO 在設計上，包含低成本、高效益、使用者導向、架構具有彈性等特色，並以開放源碼開發模式來鼓勵使用者測試及提供回饋意見，目前的應用效果持續擴大中。