數位主權新近政策與法制之發展趨勢

數位主權新近政策與法制之發展趨勢

資訊工業策進會科技法律研究所
2021年5月20日

壹、事件摘要

  「數位主權」(digital sovereignty)之概念出現於2000年初,於近年漸成國際間數位政策之核心主軸之一。此概念之興起主要係隨著資訊社會之蓬勃發展,許多危害與侵權事件接踵而來,直接或間接侵害國家管理數位環境之權力,亦使消費者權益受損;尤以,近來科技業競爭下雲端運算科技之興起與普及,許多科技巨擎以其技術跨越國界,直接掌握許多國家使用者之資料,使各國政府無法或難以過問,變相喪失國家主權。

  法國廣播電台Skyrock首席執行長Pierre Bellanger曾於2011年就數位主權做出初步定義:「數位主權是透過使用科技和電腦網路來體現和引領對我們對當下和命運的控制。」[1]。而德國「網路經濟數位主權工作小組」於2015年德國全國IT峰會上提出:「…『主權』一詞通常是指以獨立性和自主性達到自決的能力。...從這個意義上講,數位主權意味著在數位空間中獨立行動和做出決定的能力[2]。」其後,數位主權進一步被納入整體主權概念之一,如德國於2018年數位高峰會上聚焦於資料處理與核心競爭力,認為國家或組織之數位主權彰顯,端視其對儲存或處理之資料能否有完全控制能力與對其之獨立決策權[3]

  另一方面,數位主權之興起亦被視為數位保護主義(Digital Protectionism)[4]。以歐盟為例,歐盟於2018年5月正式施行之一般資料保護規則(General Data Protection Regulation),即是在數位主權之「個人層面」下,使消費者重新取得其掌控個人資料之權利;於此同時,歐洲亦試圖在國家層面與企業層面排除來自美國、中國等科技巨擎之掌握,從硬體設備或平臺等中介媒介取回自決能力,如德法推動數位基礎建設之GAIA-X計畫[5]、歐盟於2020年提出之《數位服務法》草案(Digital Services Act)[6]等,其核心意涵皆直接與間接涉及數位主權之概念。

貳、重點說明

  依新近數位經濟之發展趨勢,即可看出數位主權並非全有或全無之概念,而係透過政策或措施逐步彰顯或體現之,例如歐盟提出以10年為藍圖提出之戰略政策,德法則藉由硬體設備建設之措施,澳洲則採以訂定新法規之方式,皆可涉及數位主權之意涵。本文以下即以德國與歐盟近年之政策方向與措施,以及澳洲於今(2021)年甫通過施行之「新聞媒體議價法」,一窺當前實務上彰顯數位主權之手段或方式。

一、德法推動硬體設備與雲端服務在地化:GAIA-X計畫

  德國政府於2019年10月29日數位高峰會(Digital Summit:PlattFORM DIE ZUKUNFT)與法國之政、商、學界聯合發布一關於數位資料基礎建設之GAIA-X計畫,目的在於為基礎建設設施提供一安全、聯合化之系統,在滿足最高數位主權標準之要求下,同時促進創新,該計畫係由22家德國和法國公司聯合設立為一非營利之法人實體,以推動GAIA-X雲端計算平臺於歐洲落地[7]。該計畫擬建立一開放、透明之數位生態系統[8],以增強對雲端服務需求之數位自主性,並增強歐洲雲端服務提供商之擴充性和競爭地位,進而試圖取代Amazon或Microsoft等雲端數據中心之資料提供與相關服務[9]。同時,參與GAIA-X計畫之成員均應遵守保護資料主權(Schutz der Datensouveränität)、資料可用性(Datenverfügbarkeit),互通性(Interoperabilität),可攜性(Portabilität),促進透明度和公平參與(Förderung der Transparenz und der fairen Teilhabe)之原則,以符合歐盟法規之標準[10]

二、歐盟提出《歐洲資料戰略》(European Data Strategy)

  歐盟執委會於2020年2月19日針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題,公布一系列數位化政策,其一即為歐洲資料戰略(European Data Strategy)。為此,該戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架,宣示其目標為建構歐洲的之資料單一市場(single market for data),視資料為數位轉型之核心,開放至今尚未被使用之資料[11]

  該戰略擬定數個具體的措施與制度調修方向:(1)建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架,按時程分別提出共同歐盟資料空間(common European data space)管理之立法框架[12]、高價值資料集(high-value data-sets)、資料法(Data Act)等,以建構企業對政府或企業間之資料共享環境,調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架;(2)強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性,建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、編纂歐盟雲端監管規則手冊;(3)強化個人有關資料使用之權利:從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度,於資料法中優化歐盟GDPR第20條之資料可攜權;(4)建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間(European data space),針對戰略性經濟領域與攸關公共利益之資料使用需求,開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間[13]

三、澳洲立法要求數位平臺付費予澳洲新聞媒體

  澳洲國會於2021年2月25日通過2010年制頒之競爭與消費者法(Competition and Consumer Act 2010)之增修條文—一般通稱為《新聞媒體議價法》(News Media and Digital Platforms Mandatory Bargaining Code)[14],並於3月2日施行,以解決澳洲新聞媒體業者與數位平臺間之議價問題,尤其是Google及Facebook等科技巨頭,若在其平臺呈現、提供連結或擷取澳洲當地新聞媒體所產出之新聞內容時,依該增修條文之規定,應與澳洲當地媒體達成付費協議,如無法達成協議者,則由澳洲政府以強制仲裁決定最終價格。此法之目的係澳洲政府為了保護當地媒體公司之著作,並確保當地業者能獲得合理之報酬[15]

  目前澳洲議會通過決議,該法最初適用對象為Google與Facebook,其後若有證據證明其它數位平臺服務引起議價能力之不平衡,亦可能成為該法受規範對象,其資格要件則由澳洲通訊媒體管理局(The Australian Communications and Media Authority)認定之。若平臺違反規定者,將可裁處達1000萬澳元之罰緩。

參、事件評析

  從上述實務案例可知,由於數位主權之概念仍在發展中,會因不同商業環境或地緣政治之影響,對數位主權之界定與主張之力道而有所差異,致使在措施或法制設計上皆有不同樣貌。比較上述三案例之發展脈絡,歐盟之《歐洲數位戰略》提出諸多數位政策與方向,企圖形塑數位經濟管制框架,以因應巨型數位平臺之潛在威脅,其核心意涵即緊扣數位主權之彰顯;而德法聯手推動之GAIA-X計劃,則更進一步將數位主權之抽象概念落實於實務上,透過基礎硬體之建設與數位生態系統之育成,試圖降低歐洲對美國矽谷科技巨擎之依賴,此計劃亦呼應數位主權定義與概念,即提高掌握數位資料之自主性與獨立性,可視為彰顯數位主權之方式之一。至澳洲之《新聞媒體議價法》,其宣稱之立法目的主要在於提升在地媒體之議價能力外,亦立法授權行政機關指定特定企業應盡到某種公平競爭法上之市場交易義務,取代原本公平競爭主管機關之職責,為國際比較立法例之首見;而該法強制外國企業與當地媒體進行協商,不履行此等義務者得處以罰鍰,雖形式上係從市場競爭之公平法觀點出發,並非以彰顯數位主權為立法目的,惟其帶有極重之保護主義色彩,間接體現/彰顯數位主權之意涵,或可視為某種程度/型態下,數位主權概念之具體實踐案例。

  

[1]Pierre Bellanger, 'De la souveraineté en général et de la souveraineté numérique en particulier' [Sovereignty in general and digital sovereignty in particular], LES ÉCHOS, Aug. 30, 2011, http://archives.lesechos.fr/archives/cercle/2011/08/30/cercle_37239.htm#(last visited Mar. 15, 2021).

[2]BUNDESMINISTERIUM FÜR WIRTSCHAFT UND ENERGIE [BMWI], Neunter Nationaler IT-Gipfel 2015:Digitale Zukunft gestalten – innovativ_sicher_leistungsstark (2015), https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/IT-Gipfel/Download/2015/it-gipfel-2015-berliner-erklaerung.pdf?__blob=publicationFile&v=13 (last visited Mar. 15, 2021).

[3]BMWi, Digital-Gipfel 2018(2018), https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Dossier/digital-gipfel-2018.html (last visited Mar. 15, 2021).

[4]Ziyang Fan & Anil K Gupta, The Dangers of Digital Protectionism, HARVARD BUSINESS REVIEW, Aug. 30, 2018, https://hbr.org/2018/08/the-dangers-of-digital-protectionism (last visited Mar. 15, 2021).

[5]BMWi,GAIA-X(2020), https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Dossier/gaia-x.html (last visited Mar. 16, 2021);許祐寧,〈德國聯邦經濟與能源部提出《GAIA-X計畫》建立歐洲聯合雲端資料基礎建設〉,資訊工業策進會科技法律研究所,2020/03,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=1&d=8415(最後瀏覽日:2021/03/15)。Emmanuel Macron in his own words, The Economist,2019/11/07, available at https://www.economist.com/europe/2019/11/07/emmanuel-macron-in-his-own-words-english (last visited Mar. 15, 2021).

[6]EUROPEAN COMMISSION, The Digital Services Act package (2020), https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/digital-services-act-package (last visited Mar. 16, 2021).

[7]BMWi, Project GAIA-X A Federated Data Infrastructure as the Cradle of a Vibrant European Ecosystem Executive Summary, https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Publikationen/Digitale-Welt/das-projekt-gaia-x-executive-summary.pdf?__blob=publicationFile&v=5 (last visited Mar. 15, 2021).

[9]GAIAX: AFederated Data Infrastructure for Europe, https://www.data-infrastructure.eu/GAIAX/Navigation/EN/Home/home.html (last visited Mar. 15, 2021).

[10]BMWi, Deutschland und Frankreich Vorreiter beim ersten Schritt Europas in Richtung einer europäischen Dateninfrastruktur, PRESSEMITTEILUNG, Jun. 04, 2020, https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Pressemitteilungen/2020/20200604-deutschland-und-frankreich-vorreiter-beim-ersten-schritt-europas-in-richtung-einer-europaeischen-dateninfrastruktur.html (last visited Mar. 15, 2021).

[11]Commission communication from the commission to the European parliament, the council, the European economic and social committee and the committee of the regions: A European strategy for data, 2020/02/19, COM (2020) 66 final (Feb. 19, 2020), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0066&from=EN(last visited Mar. 15, 2021).

[12]COMMON EUROPEAN DATA SPACES, Real-time Linked Dataspaces, http://dataspaces.info/common-european-data-spaces/#page-content(last visited Mar. 15, 2021).

[13]Supra note 11.

[14]Treasury Laws Amendment (News Media and Digital Platforms Mandatory Bargaining Code) Act 2021.

[15]謝宜庭,〈澳洲立法強制Google及Facebook向媒體業者支付合理費用〉,科技法律研究所,2020/09,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8526&no=64 (最後瀏覽日:2021/03/15)。

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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。

歐洲專利局拒絕以AI為發明人的專利申請

  歐洲專利局於2019年12月20日,拒絕受理兩項以人工智慧為發明人的專利申請,並簡扼表示專利上的「發明人」以自然人為必要。另於2020年1月28日發布拒絕受理的完整理由。   系爭兩項專利均由英國薩里大學教授Ryan Abbott(下稱:專利申請人)的團隊申請,並宣稱發明人是「DABUS」。DABUS並非人類,而是一種類神經網路與學習演算法的人工智慧,由Stephen Thaler教授發明並取得專利。專利申請人先於2019年7月24日將自己定義為DABUS的雇主並遞出首次專利申請,再於2019年8月2日改以權利繼受人名義申請(Successor in Title)。專利申請人強調系爭申請是由DABUS發明,且DABUS在人類判定前,即自我判定其想法具新穎性(identified the novelty of its own idea before a natural person did)。專利申請人認為該機器應可以被視為發明人,而機器的所有人則是該機器創造出的智慧財產權之所有人─這樣的主張是符合專利系統的主旨,給予人們揭露資訊、商業化和進行發明的動機。申請人進一步強調:承認機器為發明人可以促進人類發明人的人格權和認證機器的創作。   在經過2019年11月25日的聽證程序(Oral Proceedings)後,歐洲專利局決定依《歐洲專利公約》(European Patent Convention)Article 81, Rule 19 (1)駁回申請。歐洲專利局強調,發明人必須是自然人(Natural Persons)是國際間的標準,且許多法院曾經對此做過相應的判決。再者,專利申請必須強制指定發明人,因為發明人需要承擔許多法律責任與義務,諸如取得專利權後衍生的法律權利。最後,雖然Article 81, Rule 19 (1)規定發明人應該要附上姓名與地址,但單純幫一個機器取名字,並不會使之符合《歐洲專利公約》的發明人要件。歐洲專利局強調,從立法理由即可知道,《歐洲專利公約》的權利主體僅限自然人和法人(Legal Persons)、專利申請的發明人僅限自然人。歐洲專利局表示,目前AI系統或者機器不具有權利,因為他們沒有如同自然人或法人一樣的人格(Legal Personality)。自然人因為生命而擁有人格,而法人的法人格來自於法律擬制(Legal Fiction)。這些法律擬制的人格來自於立法者的授權或者眾多司法判決的演進,而AI發明者是不具有此般的法律擬制人格。

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