日本經濟產業省、公平交易委員會及特許廳於2020年12月23日發布「Startup與廠商合作之相關指針」(スタートアップとの事業連携に関する指針)草案,並自同日起至2021年1月25日止向外徵求公眾意見。近年,日本國內一方面看重新創事業與大型企業合作所帶來的優勢;另一方面,在此種合作關係下,雙方的契約關係亦浮現如名為共同研究、卻由大型企業方獨占專利權等問題。基此,配合2020年4月未來投資會議的決議要求,統整新創事業與大型企業間不對等契約關係的問題與提出改善建議,並參考同年11月公平交易委員會所發布的「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」(スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告),擬定本指針草案。
本指針主要著眼於新創事業與企業間的保密協議(Non-disclosure agreement, NDA)、概念驗證(Proof of Concept, PoC)契約、共同研究契約與授權(license)契約等四種契約類型。除了統整包含訂約階段在內的各種問題實例、以及日本獨占禁止法(私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律)對此的適用現況外,亦提出了相應的改善與解決方案。舉例而言,指針草案指出,新創事業可能會被合作廠商要求對其公開營業秘密,卻未能簽訂保密協議。對此,合作廠商即可能構成獨占禁止法上濫用其優勢地位之行為。會造成此狀況發生的實務情境,可能為合作廠商承諾事後會簽署保密協議,但要求新創事業先行揭露其程式的原始碼等營業秘密等。而原因則主要包含新創事業缺乏足夠法律素養(literacy)、以及有關開放式創新的相關知識不足等。基此,指針提出改善方案,例如,締約前新創事業即先行區分出可直接向契約他方揭露的營業秘密、得透過締結NDA約定揭露之營業秘密、以及不得揭露之營業秘密等;締結NDA時,應盡可能具體約定營業秘密的使用目的、對象及範圍,並且考量到通常難以舉證廠商違反保密協議,因此不建議揭露攸關新創事業核心能力(core competence)的營業秘密。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為邁向低碳經濟時代,建立歐洲成為具競爭力之低碳經濟體,歐盟執委會(European Commission)於2011年3月8日向歐洲議會(European Parliament)提出「2050低碳經濟策略規劃(A Roadmap for Moving to a Competitive Low-Carbon Economy in 2050)」,並設定2050年低碳總目標,宣示將透過加強低碳技術研究發展、推動能源效率使用等方式,降低對石化燃料依賴,並提昇區域內更多就業機會。 隨著近期中東與北非地區石油危機,原油價格節節高升,已嚴重影響歐洲國家每年能源支出經費,並降低未來各國經濟成長率。歐盟執委會認為,必須積極促進歐洲國家,經由投入科技研發、提昇能源效率,有效抑制不斷提昇的能源成本,推動歐盟邁向低碳經濟社會;並且,所設定目標及推動措施,倘若有所遲緩或推延,越晚投入將導致日後所需投入經費成本更為昂貴,悔不當初。「2050低碳經濟策略規劃」所設定之目標為,規劃透過各種符合成本效率(Cost-Efficient)措施及方法,推動歐盟區域內溫室氣體排放量至2030年降低40%、至2040年降低60%、至2050年降低80%(以1990年排放量為基準),達成低碳經濟願景目標。 歐盟執委會表示,未來應強化推動低碳技術之研究發展,促進未來更廣泛運用,並強調應更全面加強推動策略性能源科技研究計畫(Strategic Energy Technology Plan , SET-Plan),未來10年內歐盟將再額外增加50 billion歐元投資,加強推動能源科技相關研發工作,及未來可供運用之工具措施。 「2050低碳經濟策略規劃」中,詳細規劃推動步驟,並區分各大領域分別施行。以電力部門(Power Sector)領域為例,運用低碳技術、潔淨技術設備所產製電力,至2020年將達到降低45%--60%比例之排放量,到2050年,所有發電技術之溫室氣體排放量更將降低至可接近於0;而對於「工業部門」所設定目標,2050年達成降低80%之目標,對於「家庭及辦公建築」部份,設定2050年可降低90%之目標,而「運輸部門」則設定於2050年達成降低60%之目標。此外,歐盟執委會更指出投資「智慧電網(Smart Grid)」的重要性,將可促使「需求端(Demand-Side)」更具效率性,更廣泛且分散之電力調配中心,以及啟動運輸系統電力化之時代。 低碳經濟社會所帶來福祉,並可降低歐盟每年能源支出,及對於石化燃料進口依賴程度,也促成轉變改以低碳技術產製電力能源,作為可行的替代因應方案;以及,低碳經濟社會型塑推動,除了投入經費研發技術外,相關運用更須透過教育、訓練、推廣,廣泛使大眾接受且樂於使用新興技術,如此未來將可衍生種類與數量均會更多之就業機會,也有助益於經濟成長;此外,推動低碳經濟亦可改善生活品質及健康生活,未來實際效應可改善公共健康、減少醫療費用支出、及降低對生態環境消耗破壞,均屬良善效益。 然而,歐盟執委會這些推動措施,亦傳出有反對聲音。「歐洲商業(Business Europe)」團體就對外表示,他們反對「2050低碳經濟策略規劃」所設定的這些超高標準,他們認為相關推動措施,未來將會嚴重傷害歐盟境內企業發展,因為主要競爭者如中國、日本及美國,相較而言,均未設定這麼高的推動目標。未來歐盟執委會這些規劃藍圖是否落實達成,值得後續觀察。
美國尋求ITC調查營業秘密盜用案件逐年增加近年來透過美國國際貿易委員會(International Trade Commission,簡稱ITC)調查營業秘密盜用的案件逐年增加,從2018 年僅有2件到2021年已增加至9件,此現象可能與疫情期間大量員工離職流動有關,預期2022年會有更多員工流動的情況,也將使企業面臨更大的營業秘密盜用風險。 雖然過往熟知ITC是專利糾紛的戰場,但ITC對於構成營業秘密盜用的「不公平行為」也有管轄權。尋求ITC營業秘密盜用調查和傳統聯邦或州法院訴訟相比的好處包括:(1) ITC可管轄在發生在美國以外的營業秘密盜用行為、(2) ITC調查時間短,平均在15-18個月會做出處置、(3) 向ITC尋求救濟時間未有限制,聯邦或州法院則會要求在發現或應該發現營業秘密盜用行為起3-5年內應提出。 若ITC對於營業秘密盜用調查成立,請求人可取得排除令(exclusion order)禁止因盜用營業秘密產生的商品進入美國,也可取得制止令(cease-and-desist order)停止已在美國的被訴產品銷售。雖然ITC不能提供金錢賠償,但企業可同時向聯邦或州法院提出訴訟請求金錢賠償,且與專利案件不同,ITC關於營業秘密調查的勝利對於尋求金錢賠償的地方法院訴訟具有排他性影響(preclusive effect)。 因此,當面臨營業秘密盜用者不在美國或需要在短時間取得調查結果的情況,尋求ITC營業秘密盜用調查對企業會是有利的做法。 「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。
德國擬提出風險資本參與法(Wagniskapitalbeteiligungsgesetz)協助創新與科技公司籌資德國聯合內閣最近就研議中的風險資本參與法(Wagniskapitalbeteiligungsgesetzes, WBG)之規範重點達成共識;聯邦經濟及技術部部長隨即對外表示,本法對於德國年輕的創新型企業意義非凡,蓋風險資本乃是創新與科技公司籌資的重要管道,WBG之制定是希望能創設成一個可以吸引國際風險資本在德國投資的法規環境。 根據協議內容,WBG以資本額在2千萬歐元以下、設立年限十年以下的公司為適用對象,據此,不僅是設立初期的公司可以籌募到風險資本,處在成長期需要大量資金的公司亦將可以獲得風險資本的挹注。此外,WBG也將規定,提供風險資本的創投公司(Wagniskapitalgesellschaften)未來將被視為資產管理者,其對於創投基金(Beteiligungsfond)提供資產管理服務之行為,將不會被課徵營業稅。 根據德國政府規劃,從法制面鼓勵創新與科技公司之設立,應採三軌並行:首先是創設吸引國際風險資金的投資環境,使創新與科技公司更容易取得所需資金,此即WBG之立法目的所在;其次,未來將進一步藉由開放投資管道,確保中小企業籌資之機會,因此有必要修正現行之投資企業法(Gesetz über Unternehmensbeteiligungsgesellschaften);最後將進一步制定投資風險規制法(Gesetzes zur Begrenzung der mit Finanzinvestitionen verbundenen Risiken),管控投資風險。透過上述措施,可望為創新與科技公司之設立奠定良善之基礎,增加此類型公司設立的數目。 德國內閣預計將在今(2007年)夏正式提出WBG之草案,與此同時,也將配套提出投資風險規制法之規範重點,並一併修正投資企業法,若WBG可順利經國會審議通過,最快將可自明(2008)年1月1日起生效適用。