《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。
《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:
1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;
2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;
3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;
4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;
5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);
6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;
7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;
8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;
9.自透明度的角度評估消費者之權利;
10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;
11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;
12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;
13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;
14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。
當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
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。
達成京都議定書減量目標 提昇能源效率比課碳稅衝擊小因應京都議定書,經濟部日前引用學界研究報告發現,我國若依議定書原則達成溫室氣體減量目標,總計需投入經費達五八七八億元至八七○八億元。為達成這項目標,政府採取提升能源效率的作法,比直接課徵碳稅,對國內經濟衝擊力道較小。 根據國際能源總署公布資料顯示,台灣CO2排放總量達二億一七三○萬公噸,人均排放量達九.八公噸,皆高於全球平均值,每單位CO2排放所創造的GDP為一.八九(美元/公斤CO2)也較OECD等先進國家平均值低。 經濟部內部歸納CO2減量效果不佳的原因,除政策上採非強制處理態度外,過去十年間,石化、鋼鐵等高耗能產業結構調整緩慢,加上半導體及液晶面板等大量使用全氟化物、六氟化硫的產業訊速成長,使得工業製程中排放的CO2等溫室氣體大幅成長更是主要原因。 依京都議定書條約精神及國際環保現況,我國與南韓同屬網要公約非附件一成員中的「新興工業國」,成為公約下一階段管制對象。致使抑制國內激增溫室氣體排放量已成為我國政府迫切須處理的課題。 在經濟部這份內部研究報告中,也引用臺灣大學農業經濟系教授徐世勳等學者的研究推估,如果台灣要達到京都議定書的要求,將CO2排放量控制在一九九○年水準,則減量成本將達新台幣五八七八億元至八七○八億元。 而學界的這項研究也針對開徵碳稅稅率不同對台灣經濟影響進行評估,推估當對每公噸CO2排放課徵六○○元碳稅時,對經濟成長衝擊為負○.六%,調高至七五○元時,所造成的衝擊則更達負○.七一%。
美國專利商標局(USPTO)針對「第三人先前技術意見書(Preissuance Submissions)提呈制度」發布最終規則USPTO日前針對「第三人先前技術意見書提呈制度」,於7月17日發布最終規則( Final Rules)。此項規則的頒佈,主要是因應2011年9月「Leahy-Smith 美國發明法案」(Leahy-Smith America Invents Act,簡稱AIA)的修法,所為的配套措施。 所謂「第三人先前技術意見書提呈制度」是指:賦予第三人權利,得於專利審查程序中提供專利審查員相關先前技術文獻,作為審查核駁之參考。美國在2011年討論AIA修法之際,大多肯定此制度可提升專利審查之品質,因而修法放寬了第三人可提呈的文獻類型、期限。而本次USPTO發布的最終規則,便以此修正為背景,進一步具體說明相關程序適用規則,主要包括: (1)可提呈的文獻包含專利案、已公開的專利申請案、及其他與審查核駁相關並已公開之文獻;但不包含法院機密文件、商業機密文件及其他內部未公開之訊息;(2)第三人得利用USPTO現有的電子申請系統(EFS-Web)申請;(3)第三人得保持匿名,例如透過律師提呈文獻;(4)縱使USPTO駁回其申請,第三人仍可在法定期限內重新提交新的申請;(5)提呈之文獻如為外文文獻,第三人須提供英文翻譯本。 如同2011年修訂通過的「Leahy-Smith 美國發明法案」,此次USPTO所頒布的最終規則亦將於2012年9月16日起施行。預計將擴大第三人提呈先前技術意見書之比例,但對於專利申請人將造成甚麼影響,值得持續觀察。
我國財政部已確定共享停車位得適用自住稅率我國財政部已確定共享停車位得適用自住稅率 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 劉彥伯 2018年08月17日 壹、事件摘要 隨著世界各國智慧城鄉興起的洪流撲面而來,共享經濟的議題亦隨處可見,其中共享停車位在各國更是屢見不鮮且有相當發展之模式。然而在我國則因土地稅法第16條、房屋稅條例第5條第1項第2款,分別就非自用住宅用地與非住家用房屋課與較自用者為高之稅率[1],共享停車位之發展亦因此受到阻礙;據此,為使民眾出外上班或其他原因而閒置的停車位共享,以求停車位獲得使用的最大效率,國家發展委員會(下稱國發會)廣邀交通部、財政部等權責機關對此新興商業模式進行法規鬆綁討論,嗣後財政部認為停車位若符合特定條件之共享停車位,則仍得適用較為優惠之自住稅率,以鼓勵停車位所有權人適度的釋出停車空間供有需要的人使用[2]。 貳、重點說明 為通盤了解自用住宅用地(地價稅)、住家用房屋(房屋稅)優惠稅率對共享停車位經營模式的影響,謹就相關法律議題分點論述: 一、與他人共享停車位實質上為出租停車位予他人 停車位所有權人將其因上班或外出等其他因素而閒置之自用停車位,供人得以使用該停車位停放車輛並收取相當對價,依民法第421條規定,是停車位所有權人與使用者間應就該停車位成立租賃契約[3],惟共享停車位與常見的月租停車位似略有不同,關鍵在於所有權人僅就閒置期間出租,而較月租者時間短暫許多,不過二者間之基礎法律關係並無差異。 二、出租停車位予他人原先無法適用自用住宅、房屋等優惠稅率 若房屋所有權人[4]將其所有權範圍內的停車位出租予他人使用,則非屬單純供自用而居住,依自用住宅用地稅率課徵地價稅認定原則中要求「無出租或供營業用」之情形[5],則須依土地稅法第16條課徵一般地價稅,即以千分之十為基本稅率且須累進課徵,而無法適用自用住宅用地較為優惠的千分之二稅率;此外,前開出租停車位情形依房屋稅條例第5條第1項第1款、同條第2項、住家用房屋供自住及公益出租人出租使用認定標準第2條第1款等規定,則不符自住或公益出租等情事,則須依同條項第2款課與百分之三以上之稅率,而無法適用同條項第1款較為優惠的百分之一點二稅率。 三、共享停車位之特殊性 觀諸國際上共享停車位的成功運作案例,如英國的JustPark[6]、美國洛杉磯的Pavemint[7]等平台,不難發現重點皆在有效促進停車位的使用效益最大化,包含給予停車位所有權人彈性選擇出租時段的權利、便利收費機制等,方便有停車需求的人使用閒置停車位,反觀我國共享停車位之發展,卻受限於前開課稅差異,大幅降低停車位所有權人釋出閒置期間租人使用,故財政部就此議題的課稅鬆綁,實質上為共享停車位的商機、運作模式開了一扇大門。 然而,既稱「共享停車位」,雖其本質上仍為停車位的租賃關係,但因其僅就自用停車位閒置期間出租,故具有活絡閒置停車位之特性,並促進改善都市空間停車位不足之問題,換言之,此類共享模式之租賃時間應較一般月租車位者短暫,若我國地價稅或房屋稅欲對停車位所有權人給予優惠稅率,亦應有此意識或限制,若無,則與「共享」二字背道而馳,如此將使有心人士得以披上共享外衣,行長期租賃之實,同時享有優惠稅率,反而使促進社會發展的善舉淪為避稅的保護傘。 四、我國財政部現行措施 為使共享停車位模式得以在我國順利發展,我國財政部在國發會發起的跨部會協調後,於2018年08年14日發出台財稅字第10704600150號令[8],確定自用停車位在閒置時間供不特定人使用,得繼續適用自用稅率,但供不特定人共享之時數,地價稅限每年2,880小時以下、房屋稅以每月限240小時以下,逾越時數的當年或當月則不適用前開較為優惠的自用稅率;另外,就共享時數的限制,臺北市政府於稍早的同年06月29日發布的「試辦車位媒合服務業者申請停車場登記證計畫」第五點實施條件第一款亦有類似規範[9],惟無論何者,「共享時數」的限制基礎,是以每日平均8小時為基準,以維護「共享」作為一般租賃關係的特別樣態。 參、事件評析 前開財政部共享停車位之措施,具有以下的助益以及正面意涵: 一、提升停車位所有權人加入共享停車位行列的意願 在財政部為前開稅率鬆綁前,一般民眾將自用停車位釋出共享與否,首先會考量到的自身成本,申言之,只要在閒置時段出租自用停車位,不論時間長短,即不符自用,故須受到較高稅率課徵地價稅、房屋稅,因此大幅降低停車位所有權人共享的意願,然而前開措施運行後,至少排除此稅捐負擔考量,理應可提升停車位所有權人加入共享的行列,據此,亦至少帶來以下優點: (一)使閒置的財產資源得以更有效的利用 停車位所有權人因上班或其他因素外出而使其自用停車位閒置,且基於所有權之權能[10]而原則上無人得使用該停車位(除非另有法律關係),致其使用效率十分有限,因此財政部前開措施鼓勵停車位所有權人就其自用停車位閒置時間出租,一方面可以增加停車位所有權人的收入,更重要的是使該車位在更多的時間下可以得到妥適利用。 (二)有效舒緩都會地區車位難求之困境 在現今都會生活中,因人數過於龐大,而車位需求供不應求,致都會地區的車位一位難求,甚至可能因尋覓車位而造成交通堵塞、無謂的碳排放等負面結果,而財政部前開措施鼓勵停車位所有權人就其自用停車位閒置時間出租,使停車位供應量提升,理應可以改善都會區車位難求、因尋覓車位而生之堵塞或無謂碳排放等窘境。 二、為我國共享經濟發展邁進一大步 近年來智慧城鄉的議題在世界各國發酵,而共享經濟也將帶給居民更便利的生活,故為其中一個重要的應用面向,對此我國就共享停車位議題,國發會為了促成並鼓勵公眾就其自用停車位釋出,特別廣邀相關權責政府機關如交通部、財政部進行跨部會的協調,而分別就交通管理、稅務課徵等部分作出了適度鬆綁,減輕大眾成為停車位出租人的負擔,並做出相對應的條件要求作為衡平,故此種作法應可作為共享經濟發展的指標,亦可作為智慧城鄉其他應用項目對於現行法規限制調適的做法參考。 [1] 土地稅法第17條、房屋稅條例第5條第1項第1款。 [2] 〈共享停車位符合一定要件者,得繼續適用原經核准之稅率徵免地價稅及房屋稅〉,中華民國財政部,https://www.mof.gov.tw/Detail/Index?nodeid=137&pid=80420 (最後瀏覽日:2018/08/17)。 [3] 64年台上字第424號判例。 [4] 多數情形下,取得房屋所有權時,亦會取得部分基地所有權,即便是區分所有權亦同,故此部分不另外分別論述。 [5] 適用自用住宅用地稅率課徵地價稅認定原則第3點。 [6] JustPark, https://www.justpark.com (last visited Aug. 17, 2018). [7] PAVEMINT, https://www.pavemint.com (last visited Aug. 17, 2018). [8] 〈內地稅新頒函釋- 共享停車位符合一定要件者,得繼續適用原經核准之稅率徵免地價稅及房屋稅。〉,財政部賦稅署 法規查詢主題專區,https://law.dot.gov.tw/law-ch/home.jsp?id=18&parentpath=0,7&mcustomize=newlaw_view.jsp&dataserno=201808140001 (最後瀏覽日:2018/08/17)。 [9] 〈試辦車位媒合服務業者申請停車場登記證計畫〉,臺北市政府,https://www-ws.gov.taipei/Download.ashx?u=LzAwMS9VcGxvYWQvNDU1L3JlbGZpbGUvMTAxNjIvNzkxMDA1OS8zZDM5Yjg5Yy00ZGNhLTQ2OTMtYmE2Yy0zMzAwMGQzNzQ1NjIucGRm&n=MTA3MDgxNuiHuuWMl%2bW4guWBnOi7iueuoeeQhuW3peeoi%2biZleaWsOiBnueovyjpmYTku7YxKe%2b8jeippui%2bpui7iuS9jeWqkuWQiOacjeWLmealreiAheeUs%2biri%2bWBnOi7iuWgtOeZu%2biomOitieioiOeVqy5wZGY%3d&icon=..pdf (最後瀏覽日:2018/08/17)。 [10] 民法第765條。