德國聯邦政府(Bundesregierung)於2020年12月16日通過「提升資訊科技系統安全性的第二版法律(Zweiten Gesetzes zur Erhöhung der Sicherheit informationstechnischer Systeme)」草案,又稱「資訊科技安全法2.0(IT-Sicherheitsgesetz 2.0)」,該草案概述如下:
(1)加強德國聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI)權限:
BSI可對聯邦行政事務行使控制與審查權、檢測資訊系統和公共電信網路相連的安全弱點、發展分析惡意軟體和攻擊的系統與程序,並擴張其對聯邦通訊技術紀錄資料的儲存期間至12個月。
(2)加強消費者保護:
導入IT安全標籤(IT-Sicherheitskennzeichen),製造商應於該標籤中置入產品安全性聲明與由BSI提供之IT安全性資訊;此外BSI有權要求電信服務業者和產品製造商提供其儲存資料與相關必要資訊。
(3)加強企業作為義務:
關鍵基礎設施提供者有報告及使用攻擊檢測系統檢測安全威脅的義務,該報告義務在草案中將擴張適用於具特定公共利益之公司,如與國防和保密資訊IT產業相關、具經濟上重要性的公司,以及受重大事故條例(Störfallverordnung, StöV)所規範者。
(4)加強國家保護功能:
國家應建立認證機制,並課予關鍵基礎設施的供應者通過該認證的義務,即供應者需確保其設施內的零件不具不適當的技術特性,尤其可能被間諜活動或恐怖主義用以破壞關鍵基礎設施的安全與功能之重要零件。
該草案目前於德國聯邦議院(Deutscher Bundestag)進行審查。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
產學合作的推動 -以株式會社東京大學TLO為例- 資策會科技法律研究所 法律研究員 林思妤 105年07月12日 壹、前言 我國政府日漸重視產學合作,各部會也相繼推出各項產學合作研究計畫及提供各式獎補助金方案,供學研單位及產業界申請,期能使學界的研發成果符合產業界的需求,產業界再將該研發成果的運用發揮至最大效益,成為國家經濟發展的潛能[1]。當中,大學的育成、技轉中心扮演著重要角色,其業務包含協助新創事業的成立以及管理研發成果的授權與移轉。而鄰近於我國的日本,以東京大學為例,其不僅有校內的產學協創推進本部(The Division of University Corporate Relations,DUCR)(以下簡稱DUCR)[2],支持著東京大學與企業之間的共同研究,也有因應文部科學省(相當於我國教育部)推動國立大學法人化相關政策[3]而設立的株式會社東京大學TLO(Technology Licensing Organization)(以下簡稱東大TLO),促進東京大學研發成果的商品化[4],在這樣校內、外組織長期合作下,東大TLO及DUCR皆對大學的研發成果有著深入的認識,針對每種研發成果安排合適的運用方式,使東京大學在研發成果商業化上有著亮眼的成績。本文將介紹東大TLO的組織及業務範圍,以供我國相關單位參考。 貳、株式會社東京大學 TLO的發展與運作 日本大學所設立的技術移轉中心TLO是根據1998年10月所制定的「大學技術移轉促進法」(「大学等における技術に関する研究成果の民間事業者への移転の促進に関する法律」)所設立的[5]。該法明定TLO為法人組織[6],可為股份有限公司型態,對外公開發行股票,TLO主要工作為:研發成果之技術評鑑、接受國有研發成果之專屬授權、向經濟產業省的特許廳(相當於我國智慧財產局)提出專利等智慧財產權申請、提供技術資訊予私人企業、回饋一定比例之技術移轉效益予原研發單位。此外,推動大學、研究單位之創新公司(Start-up Company)或衍生公司(Spin-off Company),促使大學、研究機構設立創業育成中心(Incubator),提供新設公司必要資金,擴展研究機構與私人企業間之合作計畫等,皆屬TLO的重要任務[7]。 一、東京大學百分之百持股的技術控股股份有限公司 1998年8月3日,東京大學根據「大學技術移轉促進法」的宗旨自發性合資,以2000萬日圓的資本額成立「先端科学技術インキュベーションセンター」(Center for Advanced Science and Technology Incubation,CASTI)[8],而CASTI就是東京大學的TLO,係屬法人組織,負責東京大學技術授權的對外窗口。2004年以前,因為日本國立大學不具法人身份,故校內研發人員的研發成果,歸私人而非校方所有,如何運用該研發成果校方難以干涉。2004年4月,因應「國立大學法人法」[9]的制定,CASTI保留股份有限公司的身份,正式編納入東京大學組織中,更名為株式會社東京大學TLO(TODAI TLO. Ltd.)[10],是東京大學唯一百分之百持股的技術控股股份有限公司[11]。東大TLO藉由技術移轉扮演著學術界以及產業界間仲介橋樑任務,將大學及研究人員之研發成果進行智慧財產權信託[12]與專利申請等事務,將東大本身擁有的技術移轉至民間企業。透過技術移轉開創新產業目標,並將所得之收入再投入研發資金並回饋予大學,使大學之研發成果成為知識循環以及創新原動力[13]。 二、東大TLO的業務範圍 國立大學法人化後,教授的研發專利權歸屬校方而非教授本人,東大TLO會先與校方簽約,再代表東京大學與產業界洽談專利授權事宜。東大TLO一方面協助東大申請校內研發成果的專利權,依校方立場,判斷其是否具申請價值,並引導研發人員修整其專利申請方向,另一方面主動向企業界推銷校方公佈的專利,並將企業提出的需求意見整理供校內人員參考。 詳言之,東京大學研發產出之專利申請、取得及授權係由校外組織的東大TLO與校內組織DUCR協同運作完成,其處理流程為:(一)東京大學研究人員提出發明揭露給DUCR 作初步審查;(二)初步審查通過後發明揭露由DUCR轉給東大TLO;(三)東大TLO 與研究人員面談研議發明內容之專利性(Patentability)與市場性(Marketability);(四)與研究人員面談後,東大TLO針對發明內容之專利性與市場性自為調查;(五)東大TLO 根據面談與調查結果提出專利申請建議給DUCR;(六)DUCR 決定是否續行專利申請;(七)東大TLO再聘請外部專利事務所進行專利申請;(八)專利申請提出後,東大TLO 即可著手進行授權作業[14]。東大TLO目前共有25位成員負責其業務。 另外,校內發明人創立新事業的過程中,資金的來源、人員的組成或創立的地點,東大TLO不會介入。但是涉及使用校內研發技術的部分,就必須透過東大TLO協助申請專利之後,再授權給發明人所開創的新事業[15]。 三、東大TLO享有的特別措施 日本的技術移轉中心TLO,因TLO本身「是否歸屬大學」分為承認型TLO以及認定型TLO。承認型TLO為大學所創設的技術移轉中心,係由大學同時向文部科學省及經濟產業省提出申請[16]。承認型TLO具申請獎補助金之資格,得接受政府各類獎助措施,且研發成果所有權移轉至TLO。認定型TLO則不屬大學機構所有,無法提出部分獎補助金之申請,但協助技術移轉之角色不變。再者,承認型TLO又根據其「存在方式」分為校內及校外TLO[17];東大TLO即是承認、校外型的TLO。 而承認型TLO在「大學技術移轉促進法」、「產業技術力強化法」[18]以及「國立大學法人法」的規定下,有多項特別措施[19],亦即東大TLO享有的特別措施。例:專利費用的減免[20]、專利處分的自主[21]、可獲國立大學法人出資[22]、信託業務的實施[23]及資金借款債務保證[24],相信這樣的特別措施是有助於東大TLO將研發成果商業化的。 東大TLO自1998年運作至今,已完成了3,549件的技術移轉契約,達到約61億日圓的收入[25],特別是2013年時,因為PeptiDream Inc.上市(藥物研發公司),使得該年度授權金收入達到將近7億日圓[26]。 參、評析 由東大TLO的運作發展觀之,可了解到產學合作的推廣,要注重學研單位及產業界之間的訊息流通,研發成果才有商品化的潛力。執行上,東京大學藉由校內DUCR對研發成果做出初步審查,佐以校外東大TLO對於技術移轉市場的專業判斷力,扮演著媒合的角色,使授權案件數量持續增長。更重要的是,政府對於設置TLO的支持與鼓勵,不僅放寬了限制,還給予多項特別措施,讓日本TLO有著穩定的發展,目前日本共有37個享有特別措施的承認型TLO[27]。 反觀我國,縱使根據經濟部於今年4月發佈的函釋[28],國立大學可以擔任公司發起人,可以設置像東大TLO這樣的智慧財產研發成果管理公司,但卻受「國立大學校務基金設置條例」的規定,校方必須以自籌收入作為設立的資金來源[29],無法將其從政府獲得的補助用於成立該類型公司。再者,若一國立大學將其因政府補助而取得的技術,固定交由其自身設立的TLO,是否仍適用現行的政府採購法等。總而言之,我國國立大學已有資格設立像東大TLO這樣的技術控股公司,但是相關的配套措施、因應機制及相關規範的調適仍待政府引領規劃。 [1] 經濟部中小企業處在各大專院校以及研究機構成立中小企業創新育成中心;科技部在各校成立技術移轉中心;教育部推出產學合作中心,為的都是促進產學合作。 [2] 日本東京大學産学協創推進本部DUCR,http://www.ducr.u-tokyo.ac.jp/(最後瀏覽日:2016/05/05)。 [3] 日本文部科學省國立大學法人化相關政策簡介,http://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/houjin/03052704.htm,(最後瀏覽日:2016/06/27)。 [4] 株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.),http://www.casti.co.jp/en/#sect01 (最後瀏覽日:2016/05/04)。 [5] 「大學技術移轉促進法」(Act to Facilitate Technology Transfer from Universities to the Private Sector ),1998年,http://www.japaneselawtranslation.go.jp/law/detail/?ft=2&re=02&dn=1&yo=universities&x=0&y=0&ia=03&ky=&page=2 (最後瀏覽日:2016/5/4)。 [6] 日本「大學技術移轉促進法」第二條明定多項技術意轉組織成立方式,包含資金規模與公司人數(條文全文請參考前註連結)。 [7] 李素華,「日本施行大學及研究機構技術移轉促進法」,科技法律透析,1999年5月15日。 [8] Taking new challenges-RCAST historical Facts,http://www.rcast.u-tokyo.ac.jp/about/history/index_en.html(最後瀏覽日:2016/5/4) [9]国立大学法人法,2003年7月16日, http://law.e-gov.go.jp/htmldata/H15/H15HO112.html (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [10] 林秉毅,論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」,2003年,頁3(肆、案例分析)。 [11]株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.),“TLO stands for Technology Licensing Organization, and TODAI TLO, the only wholly-owned subsidiary of the University of Tokyo, acts as a contact point for industry to access technologies developed at the University of Tokyo.” http://www.casti.co.jp/en/,(最後瀏覽日:2016/06/28)。 [12] 根據日本信託業法第52條,承認型TLO(東大TLO)得為信託業者。 [13]有鑒於TLO之特殊性,其不僅在組織型態上不限於股份有限公司,也不要求其必須使用商號,同時對於董事之兼職或主要股東之限制等規定亦均無適用餘地。(李智仁,「從日本經驗談智慧財產權信託與技術移轉問題」,銘傳大學法學論叢,7期,2007年6月,頁98。) [14] 經濟部中小企業處,「行政院所屬機關科長級以上跨領域科技管理研習國外專題報告」,日本東京大學智財管理、技轉與產學合作模式,2013年11月,頁27-28,http://goo.gl/jzEviM(最後瀏覽日:2016/5/5)。 [15] 林秉毅,論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」,2003年,頁10(肆、案例分析)。 [16]「特定大学技術移転事業の実施に関する計画承認実施要綱」(2008年最後修訂)第2條第1項:「法第四条第一項の規定に基づき実施計画の承認を受けようとする事業者は、様式第一による申請書を文部科学大臣及び経済産業大臣に提出するものとする」。 [17] 林秉毅,論文「日本大學與研發機構之技術移轉辦公室促進研發成果商品化研究」,2003年,頁35~37。 [18]「産業技術力強化法」Industrial Technology Enhancement Act(Tentative translation),2000年4月發佈,http://www.japaneselawtranslation.go.jp/law/detail/?ft=2&re=02&dn=1&yo=%E5%BC%B7%E5%8C%96&x=0&y=0&ia=03&ky=&page=3 (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [19] 日本特許廳,特許料等の減免制度,http://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/genmensochi.htm (最後瀏覽日:2016/5/4)。 [20] 大學等技術移轉促進法第8條,承認TLO第1年到第10年的專利費得減免二分之一。 [21] 產業技術力強化法第19條,政府委託研究成果由大學取得之專利權,讓售(讓與)或授權他人實施時,不必經過國家認可。 [22] 國立大學法人法蒂22條,承認TLO可從國立大學法人獲得出資。 [23] 信託業法蒂52條,承認TLO實施信託業務時,不需要取得內閣總理大臣之執照。 [24] 大學技術移轉促進法蒂6條,承認TLO所需要的資金借款,可受到獨立行政法人中小企業基礎整備機構的債務保證。 [25] 株式會社東京大學TLO(TODAI TLO Ltd.),Licensing Track Record,http://www.casti.co.jp/en/about/results.html (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [26] 科技部中部科學園區管理局盧科員素璧日本考察報告,日本筑波科學城、相模原育成中心招商及產學合作研討會,2015年4月7日。 [27] 日本特許廳,承認、認定TLO(技術移轉機關)一覽,https://www.jpo.go.jp/kanren/tlo.htm(最後瀏覽日:2016/06/29)。 [28]經濟部函釋,國立大學可以擔任公司發起人,2016年4月19日,https://gcis.nat.gov.tw/elaw/query/ConSearchRLT.jsp?CONS_CD=8793 (最後瀏覽日:2016/06/29)。 [29]國立大學院校校務基金設置條例第10條第1項:「為確保校務基金永續經營,並提升其對校務發展之效益,國立大學校院於提出年度投資規劃並經管理委員會審議通過後,得投資下列項目:一、存放公民營金融機構。二、購買公債、國庫券或其他短期票券。三、投資於與校務發展或研究相關之公司及企業,除以研究成果或技術作價無償取得股權者外,得以自籌收入作為投資資金來源。四、其他具有收益性及安全性,並有助於增進效益之投資。」
歐盟如何打擊「非現金支付」詐欺?有鑑於「非現金支付」(non-cash payment)──包含信用卡、電子錢包、行動支付和虛擬貨幣──之詐欺犯罪率有增加之趨勢,歐洲議會公民、司法與內政委員會 (Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs)於2018年9月3日批准一修正草案,更新2001年通過之理事會框架決定(Council Framework Decision)2001/413/JHA,提高非現金支付詐欺之刑責,同時強化被害人保護。此一修正草案旨在消弭歐盟成員國間之法律落差,以強化對非現金支付詐欺之預防、偵查及懲罰。 此一草案最重要者為將虛擬貨幣交易納入犯罪之構成要件,並提高刑責。如法官認定犯罪情節該當國內非現金支付詐欺最重之罪,則最低應處以三至五年之有期徒刑。而其他新增及修正之內容包含: 改善歐盟區域內之合作,以利跨境詐欺之訴追。 強化對犯罪被害人之援助,如心理支持、財務及法律問題之諮詢,並對缺乏足夠資源者提供免費法律扶助。 透過宣導、教育與網路資源(如詐欺之實際案例)提供,提升民眾認知及預防之意識。 於委員會投票批准修正草案後,其後將待歐洲議會通過,並與歐盟理事會開啟非正式對談。
日本針對國外職業電競選手核發娛樂類簽證日本近年來對於線上遊戲對戰之電子競技活動的觀戰人數逐漸上升,而由於職業電競選手在赴日參加比賽時,會因為獎金收入而面臨申請簽證上的困擾,為了能更有效吸引世界一流選手前日本參賽,實有必要對相關行政程序進行修正。 而根據日本權威經財經媒體「日本經濟新聞」之報導,日本法務省將針對以參加線上遊戲比賽賺取獎金為業的電子競技選手,在入境日本以核發「娛樂類簽證」之方式解決前揭問題,同時透過審查國外選手在母國參與電競活動的實際成績,以防止出現利用此漏洞不法滯留日本之問題。 對於法務省此項決定,日本電玩遊戲相關媒體多以「電競選手待遇將比照運動選手」為題進行報導。然而經查日本法務省針對外國人之入境簽證,依其入境之目的區分為高度專門職、教授教育、藝術文化、宗教、採訪、經營、留學等十六種,而職業運動員簽證事實上並非單一獨立類別,而係與歌唱、舞蹈、演奏、電影製作、商業攝影、商業錄音等共通歸類為「娛樂類簽證」之下,因此日本法務省此一作法是否果真代表在簽證核發一事,已將職業電競選手視為職業運動員,尚難有具體結論。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
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。