美國總統拜登於2022年10月簽署了《強化美國訊號情報活動行政命令》(Executive Order On Enhancing Safeguards For United States Signals Intelligence Activities),指示美國將採取哪些步驟以落實歐盟與美國間資料隱私架構下的承諾。其目的在於解決歐盟法院(Court of Justice of the EU)在2020年7月的Schrems II判決中宣布隱私盾協議(EU-U.S. Privacy Shield framework)無效時所提出的疑慮與問題。
新的行政命令為美國的情報監視活動規定了某些「隱私和公民自由保護措施」,並且為非美國人制定了一種新的權利救濟管道,該行政命令主要規定了以下幾點:
1.規定美國的訊號情報活動應為必要的,並且符合有效的情報優先事項。
該行政命令規定,美國的訊號情報只有在「促進有效情報優先事項所必需」,並且「只有在與授權事項相襯的範圍與方式下」才能進行。該命令規定,基於了解或評估對美國、其盟友或夥伴的國家安全構成當前或潛在威脅的國外組織的能力、意圖或活動;防止由外國政府、外國組織或外國個人實施或代表其實施的恐怖主義、劫持人質;以及了解或評估影響全球安全的跨國威脅等目的,可以對某些合法目標進行情報偵察活動。且不得對與新聞自由、異議、思想或政治觀點的自由表達造成限制或使其立於不利地位,也不得蒐集商業訊息;這些訊息的蒐集僅限用於美國、其盟友或夥伴的國家安全。
2.規定訊號情報活動蒐集到的個人資料之處理方式。
針對通過訊號情報活動所蒐集的個人資料,美國情報系統在處理資料的每個環節必須建立制度和相關程序,以盡量減少個人資料的傳輸和保存環節。且只有在適用法規允許蒐集、保留美國人特定類型的資訊之情況下,才能夠保留非美國人的該類型訊息,不得因被蒐集資料的對象並非美國人而有所差異。並要求資訊處理的單位人員保持適當的培訓,以確保相關人員能夠理解規範的要求。
3.規定非美國人的權利救濟程序,以審查美國情報界的訊號情報活動。
在此行政命令頒布後60天內,國家情報總監(DNI)在與美國司法部和情報界各部門協商後,針對非美國人「藉由相應國家機構所移轉符合資格之投訴」建立處理程序。而美國的司法部長可以與國務卿、商務部長和DNI進行協商,將一個國家或是經濟區域、組織指定為符合資格的國家或是國際群體,其人民可以進行權利救濟。DNI的公民自由保護辦公室(Civil Liberties Protection Officer, CLPO)將對這些非美國人的申訴進行審查,並於必要時進行適當的補救措施,包含刪除未經合法授權獲得的資料,或是將合法蒐集資料的訪問權限限制於經過適當培訓的人員。
4.建立資料保護審查法院,以審查CLPO對於合格申訴的判定結果。
新成立的資料保護審查法院應任命針對資料隱私和國家安全法領域具備適當經驗的法律從業人員來擔任法官。投訴人可於CLPO做出決定後,向該法院申請審查CLPO的決定。
從美國「聯邦風險與授權管理計畫」看我國促進政府部門導入雲端運算之策略與機制 科技法律研究所 2013年07月03日 資訊科技的發展,從早期「超級電腦/大型電腦」、近期「個人電腦」,到即將邁入以超大規模數量電腦主機虛擬集結的「雲端運算」時代。雲端運算將電腦集中運用,未來電腦運算設施就像是水、電;資料儲存與應用就像是銀行,只要連上網路就可以使用,不必各自投資發展。因此,「雲端運算」未來將成為每個國家的重要基礎建設。 將雲端運算列為重要的產業發展重心,已是各國的趨勢,而運用雲端運算所帶來的效益,如節省經費、提升效率等,亦為普遍地承認,再加上公部門相較於民間,其擁有較多的經費及資源來進行雲端運算的導入,而藉由公部門導入雲端運算,可以帶動雲端運算產業的發展以及雲端運算應用的普及化。因此,各國均皆致力於促進公部門導入雲端運算。 然而,在雲端運算帶來龐大經濟效益的同時,伴隨而來的,是新的資訊管理議題,雲端安全防護聯盟(Cloud Security Alliance, CSA)提出了雲端運算可能遭遇的九大安全威脅 : 一、資料外洩(Data Breaches) 二、資料遺失(Data Loss) 三、帳號被駭(Account Hijacking) 四、不安全的APIs程式(Insecure APIs) 五、拒絕服務(Denial of Service) 六、惡意的內部人員(Malicious Insiders) 七、濫用雲端服務(Abuse of Cloud Services) 八、審慎評鑑不足(Insufficient Due Diligence) 九、共享環境議題(Shared Technology Issues) 面對前述的安全威脅,政府部門在考量導入雲端服務時,首先面對的就是要探討如何在導入雲端運算後仍能維持資訊安全的強度,以及政府部門要從何尋找符合其需求的業者。 壹、事件摘要 美國政府在2010年12月發表了25項聯邦IT轉型重點政策,其中一項核心的政策便是「雲優先政策」(cloud first policy)。根據「雲優先政策」,聯邦機構必須在三個月內找出三項轉移到雲端的政府服務,並且要在一年內導入其中一項。 然而,此種新型態的雲端運算服務為聯邦機構帶來資安管理的新挑戰,傳統由各機關分頭洽談所導入資訊系統與應用規格之方法,並實施個別的資訊安全需求與政策的作法,對服務商而言,其所提供的相同服務,在各機關導入時,卻必須將受各個機關的審查,造成各機關投入過多的資源在審查程序上,導致政府資源的浪費,不但耗費時間、審查重複,且無法達到建構妥善操作程序的效果。 2012年6月6日,聯邦政府總務管理局(General Service Administration, GSA)宣布「聯邦風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下稱FedRAMP)開始正式運作,GSA並表示,「FedRAMP」的正式運作,將解決美國政府在雲端產品及服務需求上,因各自導入之標準不一致所導致的系統相容性問題、重複投資浪費,並可降低各政府機關自行進行風險評估及管理相關系統所耗費的人力、金錢成本。預估該計畫可為美國政府節省高達40%的預算及費用,預期效益相當可觀。 「FedRAMP」的目的是要為全國政府機關針對雲端產品與服務的風險評估、授權管理以及持續監控等標準作業規範,建立一套可遵循之依據。未來所有雲端產品的服務提供者,都必須遵守及達到該計畫的標準規範,才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。 貳、重點說明 「聯邦風險與授權管理計畫」主要由預算與管理辦公室(Office of Management and Budget, OMB)負責組織預算與管理;聯邦資訊長(the Federal Chief Information Officer,CIO)負責跨部門的整合;國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)負責網際網路的監控與分析;總務管理局(General Services Administration, GSA) 則建立FedRAMP之架構與程序,並成立計畫管理辦公室( Program Management Office, PMO)負責FedRAMP之操作與管理;以及國家科技研究所(National Institute of Science and Technology, NIST)負責提供技術分析與標準;最後由國防部(Department of Defense, DoD) 、國土安全部、總務管理局,組成共同授權委員會(Joint Authorization Board, JAB),負責對服務提供者的授權與定期檢視。 FedRAMP制度的精神在於「作一次並重複使用」(Do once ,Use Many Times),同一內容的雲端服務,透過FedRAMP,僅須經過一次的評估與授權,即得被多個機關所採用。早期各機關重複檢驗同一廠商的同一服務之安全性,造成資源浪費的問題,將可獲得解決。當其他機關欲採用雲端服務時,可透過FedRAMP,免去再一次的評估與驗證。 FedRAMP主要由第三方評估機構、對服務提供者的評估、以及持續監督與授權等三個部份所構成,簡單介紹如下: 一、第三方評估機構的認證 FedRAMP的特殊之處,在於雲端服務提供者應由通過FedRAMP認證的第三方評估機構(3PAO)來進行審查,而第三方評估機構欲通過認證,除了要符合FedRAMP的需求外,還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等,另外亦同時引進了ISO/IEC17020作為評估機構的資格。其認證程序如下: (一)申請檢視 機構首先必須符合ISO/IEC 17020 檢驗機構的品質與技術能力,並且自行檢視FedRAMP網站上的申請表,自行檢視是否合乎要求,然後決定是否提出申請。 (二)完成要求 機構須分別完成申請表所要求的系統安全計畫(system security plan, SSP)、系統評估計畫(system assessment plan, SAP)、安全評估報告(security assessment report, SAR)。於完成後向計畫管理辦公室提出申請。 (三)審查 在接受申請後,總務管理局會與ISO網路安全專家共同組成「專家審查委員會」(Expert Review Board , ERB),審查該申請。 (四)決議 審查完畢後,FedRAMP計畫管理辦公室(PMO)會檢視ERB的意見,決議是否通過該申請。 於通過申請後,該機構將會被列入FedRAMP官方網站(www.FedRAMP.gov)的第三方評估機構名單,目前為止,陸續已有十五個機構通過共同授權委員會的授權,日後得對雲端服務商進行評估。 二、對雲端服務提供者的評估 在「聯邦風險與授權管理計畫」的機制設計中,政府機關或雲端服務提供者任一方,皆可提出申請(Request)啟動雲端服務的安全性評估(Security Assessment)程序,此程序中共有四個主要階段: (一)提出申請 在申請人將所須文件初步填寫完畢之後,計畫管理辦公室(PMO)即會指派資訊系統安全官(Information Systems Security Officer, ISSO)進行指導,使之得進行安全控制、出具必要文件、並實施安全測試。之後,PMO會與雲端服務提供者簽署協議,並要求相關機關實施對雲端服務系統的安全性測試。 (二)檔案安全控管 雲端服務提供者必須作成系統安全計畫(System Security Plan, SSP),表明安全控制之實施方法,及其相關文件如IT系統永續計畫(IT Contingency Plan)、隱私衝擊調查(Privacy Impact Questionnaire),並送交ISSO進行審查,再由雲端服務提供者就對審查意見予以回覆之後,由ISSO將案件送至共同授權委員會(Joint Authorization Board, JAB)進行審查,以確認所提交的SSP安全措施符合雲端系統所需。 (三)進行安全測試 服務提供者與第三方評估機構(Third Party Assessment Organization, 3PAO)簽約,且由PMO約集雲端服務提供者與3PAO,確認雙方對於安全測試實施的期待與時程,再由3PAO獨立進行該雲端系統測試,並完成安全評估報告(Security Assessment Report, SAR),闡述評估結果並確認所暴露的風險。雲端服務提供者針對此評估結果,作成行動與查核點報告(Plan of Action & Milestones (POA&M)),以提出矯正弱點與殘餘風險(residual risks)的措施、資源與時程規劃。 雲端服務提供者再將前述SAR與POA&M提交予PMO,由JAB決定是否接受該弱點及其修正計畫,或者提出修正建議。倘若JAB可接受該弱點及其他因應措施,則由ISSO通知雲端服務提供者即將進入安全評估的最後階段。 (四)完成安全評估 雲端服務提供者將所有安全控制相關文件彙成單一的安全評估方案,並提出證明將確實執行其安全控制措施。由JAB檢視此方案,並作出最終決定是否授予「附條件之授權」(Provisional Authorization)。得到此授權的雲端服務提供者名單,將會被列在FedRAMP官方網站上。倘若雲端服務提供者未獲得此授權,PMO會指導如何進行重新申請。 三、持續的評估與授權 持續的評估與授權(ongoing Assessment and Authorization, A&A)通常也被稱為持續監控(Continuous Monitoring),在FedRAMP中第三個也是最後一個流程,透過持續的評估與授權機制,來確保雲端服務提供者持續的安全性授權。其中包含了三個主要層面: (一)操作的能見度 操作能見度的目標,是藉由自動化的方式來減少政府機構在監督作業上的行政耗費。亦即雲端服務提供者透過自動化的資料提供、定期提交具體控制的證據文件、以及年度自我認證報告等安全控制措施來說明操作的能見度,而不必政府機構另行要求。 (二)變更控制程序 雲端服務提供者更新她們的系統是常有的事,此處的變更控制程序並非針對例行性的維修或變更,而是要求若有發生影響臨時性授權或的顯著變更時,服務提供者必須提供此種具衝擊性變更的有效資訊,使FedRAMP得以評估此變更的影響與衝擊。 (三)事件回應 事件回應方面聚焦於新風險和漏洞的因應,服務提供者在發現影響授權的新風險或漏洞時,應向機構說明其針對保持系統安全的因應對策與作法。 參、事件評析 在各國紛紛投入雲端運算的推動熱潮中,我國也不能在此項產業推動中缺席。2010年4月,行政院科技顧問組(現已改組為行政院科技會報)責成經濟部,研擬「雲端運算產業發展方案」;2011年5月,行政院研究發展考核委員會亦公布了「第四階段電子化政府計畫」,在內部運作管理面向,將運用新興雲端運算技術推動以全國性的政府雲端應用服務,減少機關重複開發成本,並達成節能減碳效果。 雲端的安全問題,無論在私人企業或政府部門,均為選擇導入雲端服務的第一要務,「第四階段電子化政府計畫」中亦指出第四階段電子化政府將以雲端資安防護推動為重點,運用雲端運算技術,創新資安服務價值,確保政府資通安全防護。 然而,在服務提供者的安全性方面,我國並沒有像美國FedRAMP計畫般適度地提供服務提供者的安全性保證。對此,我國可借鏡各國的作法,適度的以透過公正第三方機構驗證,來消除雲端服務安全性的疑惑,並推動一個公開的平台,將通過驗證的廠商公布出來,提供公部門甚至私人企業作選擇,不僅可免去同一服務廠商不斷重複驗證的麻煩,亦可削減選擇上的難題,並藉此發展雲端資安技術與推動雲端產業,使我國的雲端環境能夠更臻成熟。
加拿大運輸部發布2025無人機方案,提出建立無人機交管系統等優先項目加拿大運輸部(Transport Canada)於2021年3月22日發布「2025無人機方案」(Transport Canada’s Drone Strategy to 2025),概述其對無人機的願景及方案,並提出其至2025年前所應優先關注之項目,以確保無人機安全地整合進現代化航空系統並進入空域中。 為因應無人機產業發展帶來新挑戰及機會,加拿大運輸部列出五點事項做為對總體政策及優先事項之考量,包括: (一)透過安全規範支持創新:相關方案包含為偏鄉地區操作較低風險之視距外操作制定規範、為中度風險視距外操作核發飛行操作許可、在實際操作環境中測試技術,以及核准相關試行計畫,以提供中度風險之視距外操作更多的政策規劃資訊。 (二)建立無人機交通管理系統:包括建立無人機飛行計畫、空域使用請求系統、通訊、導航及空域監管系統、自2021年於偏鄉地區進行無人機交通管理實驗、探索「數位牌照」(digital license plate)用於遠端識別無人機的選項,以作為無人機交通管理系統基礎。 (三)無人機的安全風險:與利益相關人合作釐清機場保安的角色與職責、通訊傳輸協定及突發事件回應期間的工作協調、評估機場威脅及漏洞以了解風險、探索反無人機技術、對未經授權無人機的侵入進行偵測及追踪,以及導入驅逐未經授權無人機的安全框架。 (四)創新推動經濟發展:促進短、中期研發計畫、對先進無人機研發活動尋求合作機會、尋求能為加拿大氣候環境與操作提供資料的優先研發項目、制定方案使新型無人機技術更容易被國際市場接受、針對無人機之營運框架及產業目標進行評估、擬定產業合作策略並促進現有航空經濟框架現代化。 (五)建立民眾對無人機的信任:為增進民眾對無人機的認識及接受度,制定行動計畫、與地方政府共同規劃營運、鼓勵更多的社群參與,並與執法單位持續合作執行安全無人機操作規則。 加拿大運輸部將對本方案定期進行評估並於2025年前完成總體檢視,並公布2025-2030年的無人機發展方案。
歐盟預計修法促進新穎性食品發展歐盟為了要加速新穎性食品之上市、促進食品科技之發展,並加強複製動物乳肉品、奈米食品或外來等新穎性食品之上市查驗,今(2008)年初歐盟執委會(Commission)即針對1997年新穎性食品規則(Regulation (EC) No 258/97 concerning novel foods and novel food ingredients)提出修正建議案,而現行規則最大爭議,則在於其未能涵蓋1997年以後才研發出的食品以及在歐盟未大量食用但在國外已廣泛食用等兩類食品。 新規則草案的修正重點,將放在:(1)排除已受其他專門法規管轄之食品,包含生技產品(即基因改造食品、GMO)、食品添加物、調味料、酵素、維他命與礦物質(類似我國健康食品、保健食品)等。(2)建立單一、簡化的中央查驗制度(centralised authorisation system),由歐盟食品安全署(EFSA)進行安全評估後由執委會發布許可。(3)明定適用範圍包含運用非傳統育種技術所得之植物來源食品(food of plant or animal origin when to the plant and animal is applied a non-traditional breeding technique not used before 15 May 1997),亦即含複製動物食品,以及運用新生產製程所得之食品(food to which is applied a new production process, not used before 15 May 1997),即涵蓋運用奈米科技所製造奈米食品。此外,新規則亦提供研發新科學證據及資料並申請獲准的公司,享有5年的資料專屬保護(data protection,即data exclusivity),用以促食品及食品生產技術之研發。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》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。