美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)於2020年11月23日針對10種特殊類型(special class)無人航空器提出新的適航性準則(airworthiness criteria),以納入更多聯邦法規第107篇(14 CFR Part 107)所無法涵蓋之複雜無人航空器應用類型,包括包裹運送(package delivery)。
FAA目前正針對其所提出之適航性準則蒐集公眾之意見,故將相關特殊類型之無人機應用申請案公告於聯邦公報(Federal Register)中,提供30天予公眾針對該申請案之適航性表示意見,後續正式公布該適航性準則時亦會將相關意見納入考量。
該適航性準則將成為特殊類型無人航空器之安全標準,並能夠為相關特殊類型之無人航空器取得型式安全審驗合格證明(type certificate)建立之參考準則之一。
該適航性準則主要適用於重量在5-89磅之電動定翼(fixed wing)與旋翼(rotorcraft)無人機。FAA說明,該特殊類型無人航空器若通過此準則,僅表示其符合該適航性準則所規範之類型,惟其是否能夠執行飛行任務,尚須檢視有否符合FAA相關操作規範,包括操作人員是否取得許可證、操作之空域是否為禁限航區等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission,下稱執委會)於2020年底提出數位服務法(Digital Services Act,DSA)以及數位市場法(Digital Market Act,DMA),而歐洲議會(European Parliament)最終於2022年7月5日以壓倒性的多數決通過上述法案,待歐盟理事會(Council of the European Union)核准通過後,法案將在公告於歐盟官方公報(EU Official Journal)後20天生效,並分別依規定時間開始適用。歐盟理事會已於2022年7月18日率先核准通過DMA,並正進行登載公報相關程序,DMA將於生效日起六個月後開始適用。以下將簡述兩法案主要內容: 1.數位服務法(DSA):主要係處理線上非法內容、不實資訊以及其他社會風險等散播問題。依DSA,數位服務提供者於其服務或交易平台應針對涉及侵害基本權之非法內容即時採取反制措施、強化平台交易者之查核並提高可追溯性、增加平台的透明度及有責性,並應禁止具誤導性及部分特定類型之定向廣告,如針對兒童的廣告或以敏感資訊為基礎的廣告等。 2.數位市場法(DMA):要求大型的主流線上平台於數位市場擔任「守門人」(gatekeeper),以確保消費者有公平的交易環境。守門人應與第三方交互使用服務,並使商業用戶得存取於其平台所生之資料,且不得:在其平台的檢索(index)與索引(crawl)相關排名中自我偏好(self-preferencing)自身產品及服務、令使用者難以卸載預先安裝之軟體或應用程式、以廣告為目的利用使用者個資。值得注意的是,執委會得對違反DMA規定之守門人處以其最高全球總營收10%的罰鍰,累犯者之罰鍰上限將提高至年度營收的20%。
歐盟發布人工智慧法、醫療器材法與體外診斷醫療器材法協同適用問答集歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)自2024年8月1日正式生效,與現行的《醫療器材法》(Medical Devices Regulation, MDR)及《體外診斷醫療器材法》(In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR)高度重疊,特別是針對用於醫療目的之人工智慧系統(Medical Device AI, MDAI)。為釐清三法協同適用原則,歐盟人工智慧委員會(Artificial Intelligence Board, AIB)與醫療器材協調小組(Medical Device Coordination Group, MDCG)於2025年6月19日聯合發布常見問答集(Frequently Asked Question, FAQ),系統性說明合規原則與實務操作方式,涵蓋MDAI分類、管理系統、資料治理、技術文件、透明度與人為監督、臨床與性能驗證、合規評鑑、變更管理、上市後監測、資安與人員訓練等面向。 過去,MDR、IVDR與AIA雖各自對MDAI有所規範,但始終缺乏明確的協同適用指引,導致製造商、監管機關與醫療機構在實務操作上常面臨混淆與困難。本次發布的指引透過36題問答,系統性釐清三法在高風險MDAI適用上的關聯,重點涵蓋產品分類原則、合規評鑑流程以及技術文件準備要點,具高度實務參考價值。此外,傳統醫療器材的上市後監測,難以有效因應AI系統持續學習所帶來的風險。AIA因此要求高風險MDAI建立強化的上市後監控系統,並評估AI系統與其他系統交互作用可能產生的影響。 整體而言,該指引的發布不再僅限於MDAI技術層面的合規審查,而是進一步擴展至資料正當性、系統可控性、使用者能力與整體風險治理等層面,體現歐盟對AI倫理、透明與責任的制度化落實。此文件亦為歐盟首次系統性整合AI與醫療器材監管原則,預期將成為MDAI產品研發與上市的重要參考依據。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
申請專利時請注意:網頁內容亦可能成為「先前技術」(prior art)日前英國智慧局 (UK Intellectual Property Office) 裁定一則刊登描述銀行用於網路交易時辨識方法的新聞網頁可以做為「先前技術」的有效證據。該局的副局長,同時亦是專利總審查官 Ben Micklewright 指出,網頁上的日期以及內容應該以英美法民事案件中的「機率的平衡」(on the balance of probabilities) 來衡量其證據力。 法國匯豐銀行(HSBC France) 於2005年7月以一項辨識使用者身份的方法對英國智慧局提出專利申請。該方法包含使用者登入時需輸入一組特定的密碼以辨明身份。HSBC France 於申請時以2004年7月2日在法國的申請日期主張優先權。然而英國智慧局的審查官卻依2項證據核駁了 HSBC France 的上述申請,當中一項即為一篇於2004年2月20日刊載於知名雜誌 Computer Magazine 的網站上的文章。該文章描述了一項由 Lloyds TSB提案的身份辨識方法,與HSBC France 提出專利申請的方法有異曲同工之處。 對此 HSBC France 提出抗辨,指出該文章有電子版與紙本,然審查官卻無法提出紙本來證明其公開發表日期。同時HSBC France 亦主張英國智慧局應追隨一件由歐洲專利局 (EPO) 上訴庭的判決,該判決中指出對於網路上電子文章的證據負荷度應高於傳統文件,即應負「無可懷疑」(beyond reasonable doubt)的舉證力。然而 Ben Micklewright 副局長表示英國智慧局無須追從歐洲專利局的判決,並且因為已存在「先前技術」所以該申請案喪失進步性。他更進一步指出上述申請案無論如何皆無法取得商業方法專利,因為該方法不具備技術的本質(“is not technical in nature”)。
日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月18日 日本政府於2026年4月7日經閣議決定,提出由個人資料保護委員會(個人情報保護委員会,下稱PPC)研擬之《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案,下稱修正草案),並送請第221回特別國會審議;眾議院本會議已於同年5月26日表決通過,目前由參議院續審,預計於本會期內完成立法[1]。 壹、背景摘要 日本個資法於2020年修正時,於附則第10條明定政府應於施行後每三年檢視國際動向、資通訊技術進展及個人資料新型應用之發展,必要時採取必要措施[2]。PPC據此自令和5年(2023年)起展開檢討,歷經團體意見聽取、中間整理意見徵集,並於今年1月9日公布「三年一度檢討之制度改正方針」,4月7日內閣會議決定提出「個人資料保護法等之一部修正法律案」[3]。 此修正案之提出,主要源自於日本人工智慧基本計畫~以「可信賴AI」實現「日本再起」(令和7年12/23閣議決定)所提出的政策--就可整理為統計編製等之AI開發等所涉之本人同意方式、規範遵循之實效性確保等加以檢討,力求及早將「個人資料保護法」修正案提交國會[4]。 貳、重點說明 本次修正案之主要修正分為「適正(即正當)資料利用之推進」、「因應風險之妥適規範」、「不適正利用等之防止」及「法遵實效性確保之規範」四大面向。依據PPC前述「關於《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報保護法等の一部を改正する法律案について)」之說明,有關放寬AI個資取得部分之重點如下: 一、就統計編製鬆綁第三人提供與要配慮個人資料取得之同意 依日本現行個資法規定,要配慮個人資料(信仰、病歷、犯罪歷等可能導致歧視之資訊)之取得(§20Ⅱ)、個人資料之第三人提供(§27Ⅰ)等,除符合例外規定外,原則需本人同意。為因應「多事業者共享資料、橫向解析以編製統計」之需求升高,且產出是統計、無法回頭對應到某個特定個人,對當事人權益的侵害風險較低,因此修正草案(§30之2、§31之3)於統計資訊等編製(含可整理為統計編製之AI開發等)的條件下,允許將個人資料提供第三人、取得已公開要配慮個人資料,得免本人同意;行政機關等保有之個資亦同。但為擔保資料僅用於統計編製,必須公告取得者、提供者與接收者之姓名名稱、擬進行之統計編製內容等一定事項;提供者與接收者須以書面約定僅以統計編製為目的;取得者及接收者禁止此目的外利用及再提供予第三人[5]。 二、不違反本人意思、明顯不害本人權利利益者免除同意 現行日本個資法就個人資料提供第三人(§27Ⅰ),原則需取得同意。此次修正草案規定:個人資料提供第三人(含§18Ⅲ目的外利用、§20Ⅱ要配慮個資取得;上開免同意例外分別定於修正草案第18條第3項第7款、第20條第2項第7款、第27條第1項第8款),於依取得狀況觀之,可認不違反本人意思因而明顯不害本人權利利益之情形,免本人同意。例如:訂房網站A依訂房利用契約,將訂房者姓名等提供予飯店B,或匯款來源金融機構C受託對D付款,將匯款人資訊提供予匯款目的金融機構D[6]。此外,就為保護生命、身體、財產,或為增進公眾衛生、推進兒童健全成長而處理個人資料之情形,於現行「難以取得本人同意時」之外,增列「有相當理由而未取得本人同意時」亦得免同意(第18條第2項第2款、第3款,第20條第2項第2款、第3款,第27條第1項第2款、第3款)。另草案並將「學術研究機關等」之學術研究例外,擴及以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院,第16條第9項),俾醫學與生命科學研究得據以進行[7]。 參、事件評析 日本此次修正草案最具產業意義者,係將「可整理為統計編製等」之AI開發所需情況,明文納入免同意之第三人提供與要配慮個人資料取得範圍,直接回應AI開發對大量訓練資料之需求。有關已公開或既有個人資料得否用於AI訓練的合法依據,觀察近年國際動向明顯有朝向提供同意以外之合法路徑,並搭配保障措施例如當事人退出權的趨勢。 韓國個人資料保護委員會(PIPC)於2024年7月發布之指引,明確確認公開之個人資料得據以用於AI訓練,惟須符合正當利益存在、處理必要性、且該利益「明顯優越於」當事人權利之要件,並落實查證資料來源、產出過濾等技術措施,以及保障當事人權利行使之機制[8]。歐盟資料保護委員會(EDPB)於2024年12月17日通過第28/2024號意見,確認一般資料保護規則(GDPR)第6條第1項第f款之「正當利益」得作為AI模型開發與部署階段之合法依據,惟須逐案通過「正當利益之認定—處理必要性—與當事人基本權利之權衡」之保障措施[9]。 我國個資法並未如GDPR、韓國PIPA設有概括之「正當利益」合法事由,係規定一般個人資料之蒐集或處理個人資料可取自一般可得來源之依據,除非當事人對該資料之禁止處理或利用顯有更值得保護之重大利益[10]。但已取得的個人資料已無從識別特定當事人,可基於公共利益為統計或學術研究目的利用的,亦限於公務機關或學術研究機構[11]。而且取自一般可得來源的事由亦不適用於特種個資為學術研究目的所為蒐集處理,限於醫療、衛生或犯罪預防,範圍亦較一般個資為窄[12]。 相較韓、歐、日相繼就AI訓練的個人資料取得,提供明文之合法路徑並配套退出等保障機制,我國現行路徑要件若能進一步參考納入概括的正當利益或明文目的做有限豁免,並配套日本規範透明化、當事人退出與權利行使之配套,應有助於填補現行規範不足之缺口。 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]〈悪質業者に「課徴金」 個人情報保護法改正案、衆院通過〉,時事通信,2026年5月26日,https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052600074&g=pol(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [2]個人情報保護委員会事務局,《個人情報保護法等の一部を改正する法律案について》(令和8年4月),頁1,https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260407_kisyahaifusiryou.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [3]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁1(「これまでの検討経緯」)。 [4]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁2-4。(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [5]同前註,頁6。 [6]同前註,頁7。 [7]修正後第16條第9項明定「學術研究機關等」含以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院);其學術研究目的之目的外利用(修正後第18條第3項)、受保護個人資料取得(修正後第20條第2項)及第三人提供(修正後第27條第1項)之學術研究例外亦隨之適用;個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁9。 [8]대한민국 개인정보보호위원회(韓國個人資料保護委員會,PIPC),《인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서》(人工智慧〔AI〕開發・服務之公開個人資訊處理指引),2024年7月17日公開,明示個人資料保護法第15條第1項第6號「正當利益(정당한 이익)」為AI學習、服務蒐集利用公開個資之實質適法依據,https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10362(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [9]European Data Protection Board, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models,https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [10]個人資料保護法第19條第1項第7款;個人資料保護法施行細則第19條規定,:「本法第19條第1項第7款所稱一般可得之來源,指透過大眾傳播、網際網路、新聞、雜誌、政府公報及其他一般人可得知悉或接觸而取得個人資料之管道」。 [11] 我國人資料保護法第 20 條第 1 項第 5 款。 [12] 我國人資料保護法第 6 條第 1 項第 4 款。