英國藥物及保健產品管理局(Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency, MHRA)於2021年9月16日展開期待已久的「英國醫療器材監管的未來」公眾意見徵詢(Consultation on the Future of Medical Devices Regulation in the United Kingdom),並公布「人工智慧軟體醫材改革計畫」(Software and AI as a Medical Device Change Programme)。英國欲從醫療器材上市前核准至其壽命結束進行監管改革,徹底改變一般醫療器材與人工智慧軟體醫療器材之監管方式。意見徵詢已於2021年11月25日結束,而該修正案預計於2023年7月生效,與英國針對醫療器材停止使用歐盟CE(Conformité Européenne, 歐洲合格認證)標誌並要求採用英國UKCA(UK Conformity Assessed, 英國合格評定)標誌的日期一致。
人工智慧軟體醫材改革計畫則包含十一個工作項目(work package,下稱WP),WP1與WP2分別為監管資格與監管分類,皆涉及監管範圍之劃定;WP3與WP4分別涉及軟體醫材上市前與上市後,如何確保其安全性與有效性的監管之研究;WP5針對軟體醫材之網路安全進行規範;WP6與WP7涉及加速創新軟體醫材審核上市之特別機制,分別為類似「創新藥品藥證審核與近用途徑」 (innovative licensing and access pathway)的機制,以及允許適時上市並持續研究監控風險的「氣閘分類規則」(airlock classification rule);WP8為確保智慧型手機之健康應用程式安全、有效與品質之規範研究;WP9~WP11則分別針對人工智慧軟體醫材之安全與有效性、可解釋性(interpretability)以及演進式(adaptive)人工智慧進行法規調適之研究。
MHRA預計透過指引、標準、流程之公布而非立法方式實現其監管此領域的目標。MHRA亦透露,針對上述工作項目,其已與重點國家和國際機構進行研究合作,已有不少進展即將公布。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為確認是否採行歐盟整體生質燃料目標(即於2020年應達20%)而欲進行協商之前夕,歐洲各政黨團體立法成員們間,對於設定環境永續性基準與將用以種植生產生質燃料作物土地等方面之意見,至今仍分歧不一。 鑑於歐洲環保團體紛盼能儘快看見那些未來將被間接利用來生產生質燃料之土地,其可一併被涵括在正式評估公式之內,來評估對整體CO2濃度影響;因此,各會員國遂轉而朝向歐洲執委會,要求其應提出詳細之規則,並希望能在將相關基準納入整體法律架構之前,完成對間接利用土地所產生衝擊之評估方法與標準的建立。 環保團體代表Turmes指出,日前執委會對歐洲議會所提出之建議提案,已表達其意見並且認為:由於對間接利用以生產生質燃料之土地其未來將對CO2排放產生衝擊方面,尚未獲得足夠之科學性證據來做為日後評估之參考;因此,就整體生質燃油利用之最終版本而言,其認為需將「新方法學」(new methodologies)部分一併納入,以填補前述科學性知識之缺口與不足。 另外,各會員國政府對歐洲議會所提出,要求透過未來利用生質燃料來達到減少碳排放目標時,至少應有40%之比例,需透過運用第二代生質燃料來達成之「附屬目標」(sub-targets),亦表示反對。目前各政府代表僅同意25%,而至於剩下之15%,則將留待後續協商時,再進行討論。 最後,Turmes指出,關於前述次要性目標之確定,歐洲議會將待解決間接利用土地問題後,再做更進一步之協商。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
被遺忘權的地域化與全球化2014年5月,歐洲法院(European Court of Justice)判決認定,歐洲人民有權要求搜尋引擎移除特定搜尋結果之聯結,亦即承認了ㄧ項新穎且從未見過的網路權利─被遺忘權(The Right to Be Forgotten)。對於此判決,正反論述各有見地,贊成有如隱私權的提倡者,因恐網路紀錄永不流失,網路網羅並刺探生活細節的功能將嚴重影響隱私權;反對者則有如言論自由學派,憂慮訊息的有限揭露將影響人民獲得資訊的自由與正確性。該歐州法院判決效力僅限定於歐洲網域,例如,若有一法國人要求移除其破產的資訊,則Google僅會在法國google.fr和德國google.de的網域中移除該搜尋結果,至於google.com則因被視為美國網域而能免於移除。然而,近來法國國家資訊自由委員會(CNIL)積極要求Google一旦確定移除某項聯結,其效力應及於所有的網域而一併移除。 為回應法國主管機關之要求,有鑒於有高達百分之97的法國人至今仍多習慣使用其歐洲國內網域的搜尋引擎,再加上沒有一個國家有權限要求或限制他國人民如何獲得資訊,Google認為法國的要求無必要,且不成比例,故不贊同法國國家資訊自由委員會的主張並要求其撤回聲明。由於Google未於15日內依指示遵循,法國主管機關將可考慮後續制裁。因此,被遺忘權目前仍舊維持地域化,然而,即便仍維持現狀,但歐洲法院的判決亦已造成網路資訊的分割,資訊的獲得將因網域的差別而有如小國林立。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}