2020年6月、9月及11月,印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)分別發布三項公告,內容為封鎖數款具資安風險之應用程式,並直接列出名單,總數一共高達220款。三項公告分別如下:
三項公告皆指出依照資訊技術法(Information Technology Act 2000)第69A條之規定,中央政府為保護印度主權之完整性、國家安全、公共利益而有必要,得透過命令封鎖、監視或解密由特定電腦資源(computer resource)產生、傳送、儲存或管理的資料。依照同法第2條第1項第k款,電腦資源係指電腦設備、電腦網路、軟體或應用程式。
電子及資訊科技部進一步表示,經民眾檢舉後調查發現,在手機Android及iOS系統之應用程式商店中,有許多應用程式未經使用者授權就存取其重要資料,並傳輸到印度境外的伺服器,不僅對印度人民隱私造成威脅,更損害印度國家安全與公共利益。有鑑於此,電子及資訊科技部決定封鎖此類具資安風險之應用程式,將名單中所列應用程式自應用程式商店中下架,名單中包括TikTok、WeChat、淘寶、支付寶、微博等應用程式。由於名單中大多數皆屬中國企業開發之應用程式,外界普遍認為是今年6月中印軍隊於邊界西段加勒萬河谷(Galwan Valley)發生衝突,因此印度透過封鎖中國資通訊服務之手段以牽制對方,預計此舉將導致兩國關係更加緊張。
在經歷1個多月、共50回合4G(含LTE與Wimax)頻譜拍賣後,英國Ofcom在2月20日宣布Everything Everywhere Ltd(EE)、 Hutchison 3G UK Ltd、 Niche Spectrum Ventures Ltd、 Telefónica UK Ltd (O2)與Vodafone Ltd五家公司取得頻譜執照。這次4G釋照拍賣收入比預期少10億英鎊,但也挹注英國政府23.4億英鎊,使財政得以紓緩。目前,英國民眾最晚於2017年,就可享有更快、更便宜與覆蓋性更佳的4G服務。 此次頻譜釋出共有250MHz取自於800MHz與2.6GHz。800MHz之得以釋出,來自於類比電視訊號關閉後,因頻譜重整所取得之「數位紅利」,並採取分頻多工(frequency division duplexing,FDD);至於,2.6GHz則依頻段不同,而分別採用分頻多工與分時多工(time division duplexing,TDD)。由於,800MHz擁有優良覆蓋性,是故,英國政府藉由800MHz特性,釋放一張2*10MHz之執照,並規定業者覆蓋義務,以達到英國發展行動網路之目標。目前,取得該執照的O2,最晚於2017年須提供98%人口於室內可取得行動寬頻服務、至少95%人口能於英國境內(英格蘭,北愛爾蘭,蘇格蘭和威爾士)取得4G服務。 在Ofcom採取組合價格鐘拍賣型式(combinatorial clock auction,CCA)下,目前,業者已完成頻譜標得區塊數目(Eg:EE於800MHz取得一張2*5MHz),待得標者完成配置(Assignment stage)頻段位址(Eg:EE頻段確定在800 MHz ~805 MHz),最快於2013年夏天,英國民眾可更普及的享有下述優點: 1.網速可達到100Mbp,超越現今3G五至十倍。 2.使用智慧型手機、平板觀看電視,雜訊、遲緩的問題將不復見。 3.使用高畫質視訊將更為輕鬆,並且,照片與影片上傳於社群網站將非常迅速。 4.偏遠地區可因4G的覆蓋性廣而具有網路服務。 OFCOM不僅促進4G市場競爭外,並在今(2013)年年底提供報告,告知消費者與企業4G服務發展現況、地理位址,與網路速度,讓使用者有能力作出最好的選擇。而在未來的發展上,許多研究單位估計2030年時,行動網路的傳輸需求將可能是現在80倍,英國亦開始探討釋出頻譜發展5G的可能性,以因應未來供不應求所導致的「容量危機」(capacity crunch )。
歐洲議會於2022年初通過數位服務法(DSA)歐洲議會(European Parliament)於2022年1月20日通過數位服務法(Digital Services Act),該法旨在監管線上服務提供者(online service providers),為線上服務接受者提供更安全線上空間,包含要求線上平臺應(1)打擊線上非法服務或內容;(2)提供通知並刪除/下架(notice and action)機制,不得有差別性或任意性對待;(3)提供無廣告追蹤(tracking-free ad)選項,和禁止將未成年人資料用於定向廣告(targeting advertising);(4)對於線上平臺課以行政責任,如:超大型線上平臺(very large online platforms, VLOP)若故意或過失違反義務,最高罰鍰可被處以前一會計年度總營業額6%,或按日連續處罰最高可處前一會計年度平均每日營業額5%。若可能致危害生命或人身安全,主管機關亦可勒令其停止提供服務;(5)強制性風險評估和提高演算法透明度,以打擊有害內容(harmful content)和虛假資訊。 數位服務法所規範的服務主要有四種類型,四種服務提供者負擔累計義務(cumulative obligation),其中VLOP被賦予最多責任,因其對於散布非法內容並造成社會危害具有特殊風險,須具備風險減緩、獨立稽核等機制。相關服務定義如下: (1)中介服務提供(Intermediary Service):提供網路基礎建設服務。 (2)託管服務提供(hosting service):由服務接受者提供資訊並應其要求提供資訊儲存服務,例如:雲端儲存服務、網站主機代管等服務。 (3)線上平臺(online platform):包含類型線上市集、應用程式商店、以及社群媒體平台。 (4)VLOP:每月平均歐盟境內活躍用戶達4500萬以上或人口10%之線上平臺。例如:Google、Facebook及YouTube。 此數位服務法草案最早在2019年年底提出,歐洲議會於今年投票通過後,尚待歐盟理事會(Council of the European Union)審查同意後,此法即正式發布施行。歐洲議會於審查所提出之修正建議,除針對前述五大重點外,還特別強調對於微中小型企業(MSMES)相關義務的免除,以及禁止線上平臺使用欺瞞(deceiving)或助推(nudging)方法影響消費者購物選擇。
印度藥廠、非政府組織對未來將簽屬之歐盟-印度FTA表示反對今(2011)年3月中旬,印度製藥業者代表及相關非政府組織團體共同對外表示,就印度與歐盟即將簽署之自由貿易協議(Free Trade Agreement;簡稱FTA),將正式採取反對之立場。 關於上述印度製藥業者代表及非政府組織團體之所以表示反對歐-印兩國簽署FTA之理由,其主要,乃係因歐盟方面為保障歐盟自身製藥業者本身之利益而擬於日後雙方將所簽署之FTA文件中,設置「資料專屬」條款而生;對此,代表印度境內多家藥廠之印度製藥協會(Indian Pharmaceutical Alliance)秘書長Dilip Shah表示:「目前歐盟方面正利用各種高壓與不正之手段,來迫使印度政府同意其擬置入之資料專屬保護條款」;但歐盟官員John Clancy卻解釋:「歐盟政府之所以擬於將簽訂之FTA中設置資料專屬條款,所寄望者,無非是要為歐盟境內製藥業者,尋求一個平等互惠之立基點而已;換言之,歐盟政府所為之一切,乃是基於要為印度與歐盟兩國業者打造一個公平合理之貿易商業環境」,另外,其還強調:「針對資料專屬條款之簽訂,原則上應在雙方達成共識之前提下進行」。 雖然歐盟方面目前已嘗試作出如上解釋,但印度國內各界似仍普遍認為,一旦同意將資料專屬條款納入,未來除將嚴重影響廣大用藥病患近用低價救命藥品之權益外,亦將大幅限制新興國家產製學名藥品之能力;故包括HIV病患及其他印度民間團體共計超過2000名抗議者,於今年3月2日時,皆紛紛走上新德里市中心街頭,對歐-印即將簽署FTA表達其強烈之抗議與不滿;足見,該項條款將造成之實質影響,絕非歐盟單方三言兩語即可輕描淡寫地帶過;而最終之談判結果,是歐盟方面將作出合理之讓步?還是印度方面為挽最大貿易夥伴之心,而終以犧牲廣大病患及國內製藥業者權益來作為可能之對價?是破局?還是完滿結局?則皆有待後續觀察,方見分曉。
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。