美國國家公路交通安全管理局公布車輛網路安全最佳實踐，呼籲業界遵循
美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2022年9月9日公布2022年最新版本之當代車輛網路安全最佳實踐（Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles），強化政府對先進聯網車輛網路安全之把關。
文件將網路安全實踐項目區分為「一般網路安全最佳實踐」及「車輛技術網路安全最佳實踐」兩塊，前者主要為公司整體組織網路安全文化與監管機制之建立；後者則偏重於技術性的建議內涵。
「一般網路安全最佳實踐」共有45項要點，核心概念為：公司應訂定明確的網路安全評估程序，由領導階層負責相關監督責任，定期執行網路安全之風險評估及第三方公正稽核，並對其所發現之風險弱點採取保護措施並持續監控，同時應妥善保存所有網路安全相關之紀錄文件，並鼓勵與車輛同業聯盟彼此分享學習經驗。對於組織成員應適當提供網路安全教育訓練。於產品設計時，應將產品使用者、售後服務維修商，以及可能的外接式電子設備所帶來之風險一併納入安全設計考量。
「車輛技術網路安全最佳實踐」共有25項，核心理念為：對於產品開發人員，應建立存取權限管理，避免有心人士濫用權限。產品所使用的加密技術應隨時更新，若車輛具備診斷功能，應慎防遭到不當利用，且應防止車輛所搭載之感測器遭到惡意干擾或改動，感測器所收集到之資料則應能免於網路攻擊或竊取。應特別注意無線網路設備、空中軟體更新（Over-the-air, OTA）以及公司作業軟體所產生之風險漏洞。
本文件屬於自願性質，無法律強制力。但NHTSA期望在現有的車輛產業網路安全標準上，例如國際標準組織與國際汽車工程師協會（International Standards Organization, ISO/SAE International, SAE）先前所訂定的車輛網路安全標準ISO/SAE 21434的基礎前提下，進一步提出政府對車輛網路安全要求的努力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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楊至善
專案經理 編譯整理
NATIONAL HIGHWAY TRAFFIC SAFETY ADMINISTRATION, Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles (2022), https://www.nhtsa.gov/sites/nhtsa.gov/files/2022-09/cybersecurity-best-practices-safety-modern-vehicles-2022-pre-final-tag_0_0.pdf (last visited Oct. 4, 2022).
楊至善，〈英國法律委員會提出75項自駕車修法具體建議，突破框架建構新體系〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8798&no=64（最後瀏覽日：2022/10/5）
江敔菲，〈美國交通部發布國家道路安全戰略，建立五大核心目標期待實現道路零死亡願景〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8785&no=64（最後瀏覽日：2022/10/5）
張雅婷，〈加拿大運輸部發布自駕系統測試指引2.0，為建立全國一致的實驗準則〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8781&no=64 最後瀏覽日：2022/10/5）
科法觀點
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。
歐洲法院針對國家安全數據保留政策之隱私權問題作出裁決歐洲法院於2016年12月21日針對英國2014年數據保留及調查權力法案（Data Retention and Investigatory Powers Act 2014；簡稱DRIPA）作出裁決，其認為該法案授權政府機關得要求電信營運商「普遍性及無區別性」保留使用戶之流量及位置數據，並應政府機關指示提供，違反歐盟電子通訊隱私指令（2002/58/EC；E-Privacy Directive），與歐洲聯盟基本權利憲章第7條私生活與家庭生活受尊重之權利，及第8條個人資料受保護之權利。 詳言之，歐洲法院認為，歐盟電子通訊隱私指令15(1)，雖承認會員國在保障國家安全、國防、公共安全及預防、調查、偵查及起訴刑事犯罪或未經授權使用電子通信系統之行為下，可立法採取適當措施予以限制電子通訊之隱私權，但由於流量及位置數據是可以藉由保留數據精確得出個人私生活，並據以建立個人簡介，因此，倘允許「普遍性及無區別性」之要求保留數據，對於歐洲聯盟基本權利憲章是非常深遠與特別嚴重之侵害，將導致個人未受任何通知，政府即可要求電信營運商保留數據，使民眾之私生活處於不斷被監視之中。 據此，該裁決進一步指出，立法上須具備特定標準及客觀證據，足以證明個人或其數據可能與重大刑事犯罪或恐怖主義有關連性，且保留數據行為具有打擊重大犯罪或預防嚴重公共安全風險之利益，方可限縮歐洲聯盟基本權利憲章所規定之基本權利，且應採取適當保護措施，並確保保留數據於保存期間結束後能徹底且不可復原之銷毀。 然而，歐洲法院之此項裁決見解，在英國脫離歐盟已成定局之情形下，其遵循態度與影響力為何，尚不可知，甚且對於其國內於12月實行，以賦予政府更大權力監控民眾之調查權力法案（Investigatory Powers Act. 2016）之衝擊程度為何，亦值得後續觀察。
歐盟法院法務官建議歐盟法院駁回有關德國乾酪商標之決議案歐盟法院法務官Jan Mazak建議歐盟法院駁回有關歐盟委員會否決對德國'Parmeggiano Reggiano' 為用於代表乾酪之商標名稱決議案。 歐盟委員會認為歐盟立法例對於有關地理名稱之保護應適用於’Parmesan Cheese’ 之商標案，委員會認為Parmesan Cheese 為地理名稱標示，係指出產於義大利之乾酪，故不得為商標名稱。因此，在德國即使是相類似之乾酪亦不允許標示為 ’Parmesan Cheese’。 德國抗辯縱使Parmigiano Reggiano應被予以保護，但單獨使用Parmigiano則應為通用名稱而不應予以限制；縱使Parmigiano 本身應被保護不得專用，但是和Parmesan兩者相比較係為不同字，不論是在德國或是歐盟各國都應被歸納為通用名稱，而應准予使用。 法務官認為，德國未證明Parmesan已成為通用名稱；而委員會未說明為何在德國Parmigiano Reggiano 或Parmesan係等同為乾酪地理來源標示。特別是，自10月正式通知本案爭議程序後，委員會亦未顯示任何其他事證得證明Parmigiano Reggiano有任何商標侵權案例之前案，故建議歐盟法院駁回本件歐盟委員會決議案。
美國參議院提出《產業融資公司法案》成立美國產業金融機構（IFCUS）助高科技產業技術發展與強化供應鏈韌性美國參議院於2021年8月12日提出全新《產業融資公司法案》（Industrial Finance Corporation Act），擬授權成立美國產業金融公司（Industrial Finance of the U.S., IFCUS）投資半導體、量子運算、人工智慧、網路安全、生物科技等高科技領域，旨在促進國內製造業創新和打造良好就業機會。 本法案首先點出國內在關鍵技術供應鏈上所面臨的困境，包括「國內製造商缺乏足夠的資金管道致技術工作外包，影響到美國在關鍵技術（如半導體和5G通訊硬體）生產的主導地位」、「目前美國的創新模式較依賴私人資本協助政府將研究成果產品化，然因私人資本通常會傾向尋求短期投資回報，與新興技術領域較需採長期投資發展策略有別」，以及「官方捐款計劃跟不上創新步伐使得納稅人須承擔技術創新的高風險，但卻無法獲得相應的高回報」。接著，法案提到為解決前述困境，擬藉由法案授權成立美國國有企業產業金融公司（IFCUS），以投資方式協助與經濟國家安全相關重要產業之發展，並幫助相關產業利用額外私人資金，使納稅人在承擔高風險之際，亦有機會獲取相應的高回報。 依據《產業融資公司法案》所成立之國有企業產業金融公司（IFCUS），則將支持關鍵產業彈性供應鏈、美國製造業經濟發展及就業機會、先進技術商業化、中小企業廠商與資金門檻較低廠商、易受系統性投資不足與不公平產業政策等。在具體運作模式上，IFCUS將先與私人企業合作，利用法案所授權的500億美元資本進行融資，並由IFCUS發行及提供擔保貸款、購買股權、發行債券、收購資產、創建投資設施和企業基金及投資證券化等，藉以創造更多資本額。並鑒於IFCUS為一國營單位，相對較有能力保持優良的社會環境和勞動標準，創造全國就業機會、減少環境危害及對公眾與國會負責，同時確保企業決策係為納稅人服務。最後，透過IFCUS與政府研究機構協調，建立保障措施，以及提供私人資本和政府計畫補助，鼓勵天使投資以降低市場競爭影響。簡而言之，即希望憑藉IFCUS國有企業之設立，為美國高科技製造業提供策略性投資、產經政策等具體援助，藉以強化供應鏈韌性。