世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引

  世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則:

一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。

二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。

三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。

四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。

五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。

六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。

相關連結
你可能會想參加
※ 世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8712&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/27)
引註此篇文章
你可能還會想看
加拿大推動聯邦互通醫療法案建立數位醫療資料共享體系

加拿大聯邦政府於2026年2月4日於聯邦參議院提出《聯邦互通醫療法案》(Connected Care for Canadians Act, Bill S-5),由參議員 Pierre Moreau 擔任提案人,以改善該國長期存在的醫療資料不流通及仰賴紙本病歷之困境。據加拿大衛生部統計,目前僅有29%的初級照護提供者得在診所外透過電子方式共享病歷,建立聯邦醫療資訊系統的互通體系,遂為本法案之核心目標。 法案條文草案揭示兩大重點,其一為課予醫療資訊科技供應商(health information technology vendor)義務,其所提供的資訊系統或服務必須要具備互通性(Interoperability),且不得阻礙電子醫療資料的共享(data blocking)。法案亦授權訂定罰鍰機制,確保供應商遵循法規;其二則涉及中央法規與地方法規的分工,法案規定當省或地區尚未制定與本法案所要求實質相同或更嚴格(substantially similar to or exceed)的規定時,該省或地區必須適用法案的規定,法案將授權制定如何認定上述實質性要件的標準與程序。 法案仍在立法程序中,現已完成參議院二讀程序,並於2026年5月6日進入到三讀程序。本法案並非在創建數位身分、平台或醫療資訊資料庫。而是為病患提供安全存取途徑,並促進醫療服務提供者之間安全的資料共享,未來將值得關注法案對於醫療資料共享的貢獻及執行成效。

歐盟發布電信單一市場改革草案

  歐盟執委員會於2013年9月提出新電信改革方案初步細節,期待建立歐盟電信服務單一市場,以加快經濟增長,創造就業機會和恢復歐洲在行動通訊技術領域的領先地位。   該提案將擴大歐盟的電信管制權力,協調各會員國管制機關,包括審查各會員國之國家電信發展政策、無線頻的釋出和拍賣頻,使會員國管制機關撤銷違反歐盟法律的作為。   歐盟內部之電信漫遊價格上限將維持,但將由2014年開始逐年降低;另外將於2014年推動漫遊時,接收來電免費。為了進一步促使降低漫遊價格,歐盟計劃鼓勵各家電信業者推出泛歐的通訊費率。這將形成一個類似的跨國電信營運許可,只要獲得歐盟內某一個會員國管制機關的許可後,便能在泛歐範圍內推出電信服務。歐盟也希望看到各會員國固網電信的價格持續下降,達到與國內長途電話同樣水平的價格。   執委會也在該草案中提出,將致力於規範寬頻網路接取的批發價格管制,以及其他各類行電信服務批發市場的管制。此外,歐盟將推動完整的、統一的消費者保護規則,以防止各會員國管制機關的保護不足。   為了鼓勵更快地釋出無線頻譜資源,歐盟希望制定授權釋出頻譜的共同規則,而且也將以獎勵誘因鼓勵市場參與者釋出頻譜用於行動寬頻市場,並且將建議如果頻譜使用效率過低,業者將可能被取消執照。電信業者也將被允許一定的頻譜交易,以鼓勵歐盟基礎設施交易。   最後該草案針對「網路中立」的問題也提出解決方案,將禁止電信市場的競爭業者之間,有將網路服務阻斷或降低網路傳輸優先權的舉措。電信業者將需要提供的更透明的寬頻網路連線實際速率資訊,降低「誤導性的廣告」損害消費者權益。然而,電信業者也能夠提供更高的連線速度,或較佳的網路傳輸品質保證,使客戶支付較高的價格取得較優質的服務。   歐盟認為歐洲的戰略利益和經濟進步,與泛歐電信單一市場的建立密不可分的,同時希望藉由本次改革,提供歐盟公民充分、公平、高品質、普及的網際網路與行動通訊服務。

韓國未來創造科學部推出「K-ICT戰略」並制定2016實施計畫

  韓國未來創造科學部於2015年8月31日發表「2016活化振興與應用情報通信產業之實施計畫」,以因應現代技術的進步及市場現況,並正式宣佈推出「K-ICT戰略」,於計畫目標中具體呈現連結韓國ICT產業,促進相關發展。   為加速推動相關政策,未來創造科學部所推出「K-ICT戰略」,主要係規劃四大推動領域及策略,分述如下: (一) 九大產業育成:5G;智慧裝置;IoT;雲端;Big Data;情報安全;UHD(超高清);軟體產業;數位內容產業。此領域預計規劃投資規模為5957億韓元。 (二) 十大領域(將ICT擴大應用於一般產業):醫療、金融、教育、交通、都市建設、智慧家庭、文化觀光、能源、農漁畜產業以及傳統產業。此領域預計規劃投資規模為5751億韓元。 (三) ICT基礎建設:為具體化超連結社會,建設基礎裝置;ICT革新據點建設;OPEN DATA開放與促進活用;情報文化的組成。此領域預計規劃投資規模為863億韓元。 (四) 改善產業體質與加強國際出口:未來創意人才養成;創業環境的建立與海外出口支援;R&D革新、智財權保護體制的確立;國際合作與標準化。此領域預計規劃投資規模為6755億韓元。   綜上所述,韓國未來創造科學部為促進推動「K-ICT戰略」,將投資1兆9千億韓元,投入ICT重點發展產業,並積極落實「2016活化振興與應用情報通信產業之實施計畫」之推動目標。

日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架

2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)

TOP