英國藥物及保健產品管理局(Medicines and Healthcare Products Regulatory Agency, MHRA)於2022年6月22日公布「英國醫療器材監管的未來之公眾諮詢政府回應」(Government response to consultation on the future regulation of medical devices in the United Kingdom),確立未來醫材監管方向。本次諮詢收到將盡900件回應(民眾與業者大約各半),結果顯示民眾業者對於強化醫療器材安全監管的支持。
MHRA將強化MHRA的執法權力,以確保病患安全,並且關注健康不平等議題並減少AI偏見問題;其監管設計上會考量歐盟和全球標準,並致力於建立英國符合性評鑑(UK Conformity Assessed, UKCA)。MHRA於安全方面,將增加製造商、進口商與經銷商的責任,並要求有英國地址的負責人對瑕疵商品負擔法律責任(構成法律責任的要件與製造商同)。其亦將要求製造商賠償被不良事件影響的人、禁止行銷上使用引人錯誤之表示、導入醫材之單一識別碼(Unique Device Identifiers, UDI)與增加註冊所需提供之資料,且製造商須建置上市後不良反應監測系統並回報統計上顯著的不良事件趨勢。創新方面,MHRA欲增設「創新醫療器材上市管道」和「軟體醫材上市管道」,以顧及創新與軟體醫材特殊需求。針對一般軟體醫材(software as a medical device, SaMD)與人工智慧軟體醫材(AI as a medical device, AIaMD)的監管,MHRA僅欲於法規中增加「軟體」的定義,其他規範將由指引的形式公布。此外,其將AIaMD視為SaMD的一種,並不會額外訂定AIaMD相關規範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2023年1月12日,歐盟《外國補貼規則》(Foreign Subsidies Regulation, FSR)正式生效。其旨為歐盟欲有效打擊因領有外國補貼而具不公平競爭優勢之企業,以保護歐盟市場公平競爭。 2021年5月5日,歐盟執委會(European Commission)提出《外國補貼規則》草案以防範上述企業在歐盟市場進行危害競爭之行為。該規則於2022年11月分別經歐洲議會(European Parliament)與歐盟理事會(European Council)通過後,同年12月23日刊載於歐盟官方公報,並於2023年1月正式生效。 歐盟執委會於2023年2月6日公布《外國補貼規則》執行細則草案,詳細規範踐行企業併購及參與公共採購程序通知義務所應提交之資訊、調查期程及受調查企業之權利等。根據新規,執委會可調查非歐盟國家之企業財務補助(financial contribution)情形,就調查結果決定是否限制其在歐盟市場從事企業併購、參與公共採購以及其他可能影響市場競爭之經濟活動。 若併購一方的歐盟營業額達5億歐元(€500 million),且外國注資達5,000萬歐元(€50 million),相關企業須向歐盟執委會報告。另外,執委會有權解除未履行通知義務但已執行之交易。而公共採購標案方面,標案金額預估達2.5億歐元(€250 million),且參與投標之企業受外國補貼達400萬歐元(€4 million),該企業即應通知執委會,執委會得禁止接受補貼之企業或違規者得標。 歐盟執委會將考量利害關係人意見回饋後預計自2023年7月12日起實施,而部分通知義務將自同年10月12日起實施。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
歐盟延攬人才 推動新措施有鑒於現今歐洲投資於研發的經費遠落後於美國,因此使得近幾年仍無法有效縮減歐盟與美國間的創新發展落差。日前執委會提出一項針對研發環境的整合性計畫,希望藉以提升歐洲創新與研究的相關條件 。 這項計劃其來有自,早在2000年里斯本高峰會議宣示致力達成「歐洲研究領域( European Research Area) 」;2002年巴賽隆納高峰會更作出重要決議:要求所有會員國需在2010年前完成科研投資達GDP3%的目標,並且期望其中三分之二的投資將來自工商界。 該項計劃特別將焦點集中在改善私部門研發與創新之投資條件上,透過「研究人員流通行動方案」 提倡科研人才前往私人研究部門、鼓勵大學和企業之間的合作,並透過租稅補貼來鼓勵企業的投入、重新配置研究基金、改善提升大學與企業間夥伴關係等獎勵措施,以提升經濟成長與創造就業機會。