瑞士洛桑國際管理發展學院公布《2022年IMD世界競爭力年報》
瑞士洛桑國際管理發展學院（International Institute for Management Development, IMD）於2022年6月15日公布《2022年世界競爭力年報》（IMD World Competitiveness Yearbook）（以下簡稱本報告）。本報告以「經濟表現」（Economic Performance）、「政府效能」（Government Efficiency）「企業效能」（Business Efficiency）和「基礎建設」（Infrastructure）四大指標（含333項子標）評比63個經濟體。評比結果：全球競爭力前5名依序為丹麥、瑞士、新加坡、瑞典與香港；而其他重要經濟體之排名，如臺灣第7、美國第10、中國第17、南韓第27與日本第34。
丹麥34年來首次位列第一，去（2021）年居首的瑞士則跌至第2名。究其原因，丹麥因公共債務與政府赤字的減少，其「經濟表現」大幅提升。至於新加坡，雖於2019年與2020年皆居於榜首，去年則滑落至第5名。對此，IMD主管Arturo Bris表示，新加坡嚴格的防疫政策，限制了國際服務與人員流動，致使去年的全球競爭力排名下滑。然新加坡今年排名上升係因「經濟表現」強勁，其「國內生產總值」增長，「國內經濟」、「國際貿易」和「科技基礎建設」等子標皆位居全球第一，但「經營管理」卻排名第14、「科學基礎建設」排名第16、「健康與環境」更排名第25，仍處於相對較後的位置。若欲提升排名重回榜首，新加坡政府需設法應對外部經濟發展所帶來的挑戰（如全球供應鏈中斷、商品價格上漲等）、協助仍受COVID-19疫情影響的行業復甦經濟，並幫助企業走向低碳未來等永續發展方面作改善。
而我國，由去年第8名進步至今年第7名，突顯我國在全球COVID-19疫情肆虐之情況下，整體競爭力仍獲國際肯定。政府亦將以本報告之評比結果為鑒，協助企業加強全球布局，並積極推動前瞻基礎建設、六大核心戰略產業、2050淨零排放等產業轉型升級，期盼能持續提升我國競爭力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳祺潔
副法律研究員 編譯整理
International Institute for Management Development, World Competitiveness Ranking, June 15, 2022, https://www.imd.org/centers/world-competitiveness-center/rankings/world-competitiveness/ (last visited August 07, 2022).
國家發展委員會，〈2022年IMD世界競爭力臺灣排名晉升至全球第7名〉，2022/06/15， https://www.ndc.gov.tw/nc_27_35873（最後瀏覽日︰2022/08/07）。
劉芷宜，〈IMD世界人才評比〉，資策會科法所，2019年12月， https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8365&no=64 （最後瀏覽日：2022/09/07）。
專利連結（patent linkage，亦有稱patent registration linkage）是1984年美國《藥品價格競爭及專利期回復法（Hatch-Waxman Act, HWA）》所創設。傳統上，醫藥主管機關與專利主管機關的權責是有所區分的。然而，醫藥主管機關因為醫藥管理制度與專利制度的連結，使得醫藥主管機關須審查專利相關事務，即醫藥主管機關在審查學名藥上市許可申請時，必須同時判斷該藥品是否侵害專利藥公司就該藥品所掌握的專利。 專利連結制度可以採取幾種形式，最簡單形式的專利連結可能涉及了以下的要求：當有學名藥廠對專利藥公司所生產的的專利藥品提出學名藥，並尋求醫藥主管機關批准時，則應向專利藥公司告知學名藥廠的身份。強度較強的專利連結，在該專利藥品的專利到期或者無效之前，可以禁止醫藥主管機關核發上市許可給學名藥品。而更強的專利連結不僅可以禁止核發上市許可，也可以禁止在專利期間內對學名藥品的審查。 我國目前並未採納專利連結制度，但在我國目前擬積極參與的《泛太平洋夥伴協議（TPP）》中則要求成員應採納專利連結制度，故未來我國動向將值得關注。
新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority，下稱IMDA）於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI，下稱示範框架）第1.5版，以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向，同時提供真實部署案例，將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧，代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動，並與其他代理及外部系統互動，代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境，例如更新客戶資料庫或執行付款，風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過，以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心，仍落在AI應用與輸出風險，對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展，更新其代理AI治理框架，新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式，為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件，但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力，故思考代理能做什麼時，應區分兩個概念：一為行動空間（action-space），指代理可採取之行動範圍，取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限；二為自主性（autonomy），指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度，取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素，不同的權限與自主程度，將會使性質同為代理AI，歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新，真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動，速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止，而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞，致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此，當系統由多個代理構成，敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能，會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向，提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環，透過監測發現異常時，即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險：組織可於規劃階段設計適當邊界，以限縮代理之影響範圍，例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施，確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責：「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，以因應自動化偏誤，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取措施確保人為當責，並應迅速掌握新發展，隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程：組織應於代理生命週期全程實施技術措施，且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見，爰建議逐步推出代理，並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責：應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形，以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練，使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識，同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率，嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍（讀取相對於寫入）及可回復性；發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度，並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境，推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上，示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護，亦即與其提示代理AI不得存取特定工具，不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外，框架另強調在設計之初就要納入控制措施，在執行過程中監測並介入，例如如限制防止工具使用過度，或以輸入驗證的方式，在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法，示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時，該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段，如：於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證；於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制；於連結時，將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式，該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線，尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次，設計核准之形式，使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險，並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是，須將監督的有效性本身納入稽核，包括追蹤人為否定率偏低，或審查回應時間有過短情況時，即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞，並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員，同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險，示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理，但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍，難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限；於過渡期間，建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作，故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性，非僅測最終輸出；且應個別測試與合併測試，以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後，框架主張逐步推行，可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面，應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡，並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布，此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋，擴充多代理系統之系統性風險，補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」，而代理式治理之對象，則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統，風險延伸至「行動」及其真實後果。因此，其建議應由單一之模型輸出品質，轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理；由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則，適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時，依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範，推動與國際介接之人工智慧風險分類框架，並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範，並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上，跨入多任務自主執行的功能層次，風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下，單純以生成式AI為標的治理規範或指引，顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果，已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架，雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有，亦是來自於生成式AI的既有影響，但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難，「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」，並應迅速掌握新發展，運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是，該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示，即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險，或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA），《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第一‧五版，二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新，https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf（最後瀏覽日：二〇二六年七月六日）。 [2]《人工智慧基本法》，民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過，全文二十條，二〇二六年一月公布施行，中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1，頁8、15（分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」）。 [4] 同前註，頁11。 [5] 詳前註1，頁3~4。 [6] 同前註，頁15至18。 [7] 同前註，頁33至34。 [8] 同前註，頁30。 [9] 同前註，頁29至32。 [10] 同前註，頁23至24。 [11] 同前註，頁42至45。
美國陪審團裁定Rambus未違反反托拉斯法及其行為未構成欺詐美國聯邦法院陪審團(San Jose, California federal jury) 於2008年3月26日裁定Rambus之記憶體晶片專利未違反反托拉斯法 (anti-trust)及於制定晶片業重要標準時未非法欺騙JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)成員。 記憶體製造商Hynix Semiconductor, Micron Technology 及台灣南亞科技公司指控Rambus 的專利違反了反托拉斯法，企圖透過其專利壟斷六個技術市場。前三家公司並認為依法專利不得涵蓋產業組織JEDEC的設計規格，指控Rambus 的專利涵蓋關於DRAM介面技術的JEDEC行業標準中的內容。 此三家公司另指控Rambus於產業標準制定過程中蓄意扭轉關鍵JEDEC標準的制定，構成欺詐之行為。 但陪審團於3月26日的審判中否決原告的控訴，認為原告未能提出足夠證據以證明被告之違反反托拉斯法與欺詐行為。 Rambus 將可望藉此判決獲取最少美金1.344億元以上的權利金 (Rambus於2006年指控Hynix 侵犯其擁有的專利一案獲賠美金1.344億元)。Rambus 另控訴Micron Technology與三星(Samsung Electronics Co.)侵害其記憶體專利權。於獲得勝訴後，Rambus 表示其不排除尋求禁止令禁止Hynix 繼續製造侵害其專利的產品。 Micro Technology 則表示它堅決不同意陪審團判決，其法律事務副總裁Rod Lewis表示：Micro Technology認為，Rambus公司從事了一系列欺騙、銷毀證據、虛假證詞和其他不正當活動，企圖誤導和提取不公正的專利授權費用。因此，Micro Technology打算對判決結果進行上訴。另外，Micro Technology也認為，Rambus的專利權是無效的，已要求美國法院駁回Rambus向Micro Technology提出的專利索賠。
美國提出消費者隱私保護法案美國政府於今年（2012年）02月23日提出「消費者隱私保護法案」（Consumer Privacy Bill of Rights），總統歐巴馬認為：「為保護美國消費者網路上的個人資訊，清楚的法律已刻不容緩。電子商務的成功，必須讓消費者感到安全…，保護消費者的資訊能確保網路交易平台的成長」。 白宮提出的法案中明確點出下列幾項值得關注的議題：1、獨立控制：消費者有權了解自身資料被誰蒐集，以及他們如何使用這些資料。2、透明度：消費者能容易的了解隱私及資訊安全的訊息。3、考慮內文：消費者有權期待蒐集個人資料的組織，處理個人資料的方式能提供消費者知悉並且言行一致。4、安全：消費者的個人資料應受到安全可信任的保護。5、近用與正確性：消費者有權查詢與更正個人資料。5、集中蒐集：企業僅能有限度的蒐集消費者資訊。6、責任：消費者有權要求蒐集資訊的公司妥善保管個人資料並遵循「消費者隱私保護法案」。 美國商務部及資訊管理局會將在未來幾周進行細部的規劃，並尋求技術專家、業界、學者的意見，商務部將研擬相關具體可行的做法。