FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫
美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。
2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。
根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
- Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021)
- Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback (2019)
蔡宜臻
專案經理 編譯整理
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION[FDA], Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan (2021). https://www.fda.gov/media/145022/download (last visited Jan. 27, 2021)
U.S. FOOD & DRUG ADMINISTRATION [FDA], Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback (2019). https://www.fda.gov/media/122535/download (last visited Jan. 27, 2021)
所謂工業4.0(Industrie 4.0)乃係將產品用最先進的資訊和通訊技術緊密結合。其發展背後的原動力是快速增長的經濟和社會的數位化。在德國，它不斷地在改變未來產品的生產及加工方式：自蒸汽機、生產線、電子和電腦技術之後，現在確認了「智慧工廠」(Smart Factories)乃是第四次工業革命。 德國「工業4.0」一詞源於2011年德國教育與研究部(BMBF)在其高科技策略(Hightech-Strategie)下的研發計畫。而如何落實工業4.0，則可從德國科學技術院(Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, acatech) 與德國高科技策略之研究聯盟顧問委員會(Forschungsunion, Wirtschaft und Wissenschaft begleiten die Hightech-Strategie)共同提出之「工業4.0：實踐建議報告書」 (Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0)窺見整體計畫。 它的技術基礎是資訊科技、數位化的網路系統，藉由該系統，可以實現超強的自行組織運作的生產流程：人、機器、設備、物流和產品在工業4.0中，得以在同一個平台上相互溝通協作。不同企業間的生產及運送過程可以更聰明地以資訊科技技術相互地溝通，更為有效和彈性地生產。 如此一來將有助於產生智慧型新創價值的供應鏈，其囊括產品生命週期的各階段-從開發、生產、應用和維修一直到回收產品階段。藉此，一方面相關的服務可從客戶對產品想法一直到產品的回收都包括在內。因此，企業能夠更容易地根據個別客戶的要求生產定制產品。客製化的產品生產和維修可能會成為新的標準。另一方面，雖然是生產個性化商品但生產成本仍可以降低。藉由新創價值供應鏈相關企業的相互串聯，使產品不再只是各個流程得以優化，而係整體的創新價值鍊的整體最適化。如果所有資訊都能即時提供，一個公司可以儘早快速回應的某些原材料的短缺，生產過程可以跨企業地調整控制，使其更節省原料和能源。總體而言，生產效率能夠提高，加強企業的競爭力和提高生產彈性。
拜登政府首次發布「交通運輸業去碳藍圖」，宣示2050年前達成淨零碳排目標美國總統拜登（Joe Biden）於2023年1月10日首次發布「交通運輸業去碳藍圖」（The U.S. National Blueprint for Transportation Decarbonization），致力於2050年前達成交通運輸業淨零碳排目標。 交通運輸業碳排放占美國碳排放總量三分之一，是二氧化碳的主要排放源，有鑒於此，是美國淨零路徑的優先重點對象。「交通運輸業去碳藍圖」是以《跨黨基礎建設法》（Bipartisan Infrastructure Law）和《降低通膨法案》（The Inflation Reduction Act）作為依據，這兩部法律代表美國願意對建立一個更安全、更永續的交通系統而做了歷史性投資。本藍圖由美國能源部、運輸部、住宅與都市發展部以及環保署共同訂定，列出交通運輸業整體淨零轉型的重要方向與架構，具體體現拜登政府力抗氣候變遷，誓言2035年達到100%潔淨電能、2050年實現淨零碳排放的目標。 藍圖提出交通運輸業去碳策略的三大方針： （1）提升生活便利性。 透過區域、州以及地方層級的基礎設施投資暨土地使用規劃，確保工作場所、購物中心、學校、娛樂以及各種生活服務設施皆在國民居住生活環境周邊。從而減少通勤時間、提供良好的步行與自行車發展環境、提升生活品質。 （2）更高效的交通運輸系統。 透過更高效的交通運輸系統暨潔淨能源運輸規劃，可有效降低氣候變化風險及其影響，確保構成整體性的均衡運輸系統，得以達成永續交通系統的目標。 （3）推動零排放車輛。 透過部署電動車充電或氫燃料補充設備計畫，推動低污染、使用清潔能源、油電混合車、氫燃料電池車等零排放車輛。 藉由「交通運輸業去碳藍圖」，將可望完善綠色運輸規劃、減少消費者支出、改善公眾健康，同時保障國家能源安全，進而提升美國人民生活品質、環境永續性，並兼顧國家經濟的可持續發展。 面對全球淨零排放浪潮，此藍圖值得讓同樣已宣示將和國際主流同步，達到2050淨零排放目標的我國，借鏡參考。
何謂「介入權」？美國拜杜法雖下放政府補助研發成果給予執行單位，但基於針對受補助者行使研發成果時若未能妥適授權運用，政府得行使「介入權」（march-in rights）。所謂的介入權，是指補助機關事後可以因為執行單位授權或運用不當，而選擇強制介入調整其授權內容。但補助機關採用介入權是有前提要件的，35 U.S.C. § 203規定：「受補助者在適當的合理期間內，未能採取有效的措施以達到該創新的實際應用或使用…」或者強制授權是「其他聯邦法律規定的保護公共健康、安全需要或公共使用」所必要者。相對我國則有經濟部於「經濟部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法」第21條規定政府介入權發動之要件，其與美國法制有異曲同工之妙。
2025年美國法院以「後設資料」作為審理AI深偽數位證據案件之重點2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案（下稱Mendones案），面對生成式AI與深偽（deepfakes）對數位證據真實性的威脅，美國法院特別提到針對後設資料（metadata）的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據，其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符，整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵，法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此，法院要求原告須提出該影片的後設資料，包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示，原告提交的後設資料不可信，因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊（非典型的資訊），例如：著作權聲明。且法院進一步指出，許多非典型的資訊被放在不相關的欄位，例如：Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」（musical genre）欄位內。因此法院懷疑，前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張，其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出，直到iOS 18版本作業系統，iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術，且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型，因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為，本案生成式AI影片已超越提交虛假引文（Fictitious Citations，即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況）的範疇。在訴訟中使用深偽證據，嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任，並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此，法院採取嚴厲的永久駁回訴訟（dismissed with prejudice），以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節，如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰，我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制，以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳，如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序，將有助於強化數位信任。 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://www.tips.org.tw）