美國總統拜登簽署《降低通膨法案》,通過美國史上最大氣候變遷支出法案

  為遏止通貨膨脹惡化以及應對全球氣候變遷問題,美國總統拜登(Joe Biden)於2022年8月16日簽署通過4,370億美元支出的《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act),約3,690億美元將用於減少二氧化碳的排放以及實現綠色環保的目標。

  法案著重在潔淨能源(CLEAN ENERGY)、醫療保健(HEALTH CARE)以及稅制改革(TAXES)三大面向。其中,關於潔淨能源(CLEAN ENERGY)部分,根據該法案,美國政府將提供優惠政策,鼓勵美國家戶節約能源以及推動潔淨能源經濟產業的發展。

  將提供補貼給購買電動汽車、節能家電以及安裝住宅太陽能發電系統的家戶,以提倡綠色環保。符合條件的家庭或個人,購買二手電動汽車將可獲得4,000美元的稅收抵免,若是購買新的電動汽車甚至可獲得高達7,500美元的減稅額度。不過必須留意的是,由於法案要求受惠條件必須包含電動汽車的零件是在美國製造組裝,車輛電池關鍵材料來源以及車輛售價也都有嚴格特定要求,因此並非所有的電動汽車都符合7,500美元的稅務補貼資格。又,購買節能家電的家庭,可獲得1萬4000美元的消費折抵。至於安裝住宅太陽能發電系統的家庭則可享30%的減稅額度。綜上,預估每年可替利用潔淨能源的家庭節省500至1,000美元的能源支出。

  法案同時推動潔淨能源經濟產業的發展,預測至2030年之前,將增設9.5億塊太陽能板、12萬台風力發電機以及2300家電池儲能廠。此外,超過600億美元的投資,將為國內潔淨能源產業創造數百萬個就業機會。

  透過《降低通膨法案》,將可望降低通貨膨脹、減少碳排放以及空氣污染,確保美國人民可以在符合最高標準的零排放建築中生活與工作,從而提升生活品質並兼顧環境永續發展。

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FCC通過命令以促進飛機上網路服務

  為促進電信市場競爭與服務之普及,在2012年12月28日美國公佈FCC12-161命令,而透過該項命令,預計未來不論機組人員、亦或是旅客於商業客機、自用客機內,使用網路服務的比例將會提升。FCC認為此舉不僅可滿足消費者對無所不在(Ubiquitous)網路的需求外,亦可促後使經濟成長與創造就業機會。   其實,早於2001年,美國政府就透過同步軌道的方式(Geostationary-Orbit)開放網路服務,但在設置上必須設置多個地球站(earth station),而FCC所命名的Earth Stations Aboard Aircraft(ESAA),則延續過去設置於車輛、船舶之技術,在飛機外部安裝接收器,以和衛星固定業務(fixed satellite service)作為骨幹,使乘客手機透過例如Wifi技術取得網路服務;至於,在頻段的使用上,相較過去以非有害干擾為前提,ESAA則有明確之規定:下傳(downlink)頻率之選擇是依循車輛、船舶執行相同服務的規定、並考量將經過不同國域與領海,故選擇該10.95-11.2 GHz、11.45-11.7 GHz與11.7-12.2 GHz,以符合美國、國際頻譜配置;上傳(uplink)的頻率則是基於不受雙向干擾之情況下,選擇14.0-14.5 GHz頻段。   現階段,FCC為積極促進該業務發展,不僅允許航空公司與寬頻業者皆可提供服務外,亦建立一套管制架構,以保護飛航網路不受干擾、確保地面無線電服務能正常運作,並且,為減少行政資源與促進服務普及,FCC簡化業者申請流程,最多僅需原來時間的一半。雖然, FCC針對技術、執照的發放有詳細的規範,但尚未對旅客使用VOIP服務(Eg:Line、Skype)做任何規範,而這是FCC未來推廣該服務之隱憂。儘管如此,該服務推展確實可便利遊走各國間之旅客,但對於想在飛機上享受片刻寧靜的人而言,能普及使用Wifi可真是喜憂參半的消息。

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。

美國國會推動研擬國家潔淨能源標準法案

  美國參議員院能源與自然資源委員會(U.S. Senate Committee on Energy and Natural Resources)主席Jeff Bingaman於2012年3月7日向國會提出推動建立潔淨能源標準(The Clean Energy Standard,CES)法案。該提案的主要內容為,自2015年開始,所有電力業者(electric utility)的能源必須最少有24%是來自於潔淨能源,並且每年增加3%直至2035年達到84%。   潔淨能源發電除了風力、太陽能等再生能源發電之外,還包括核能、天然氣和碳捕集與儲存(Carbon capture and storage, CCS)技術的燃煤火力發電等。同時,為了鼓勵發電廠採用再生能源,零碳發電機將可以得到全額的信貸,低碳發電機則可依其碳濃度(carbon intensity)(與最高效的燃煤火力發電廠的之比較)的比例獲得部分貸款。為使提案獲得支持,提案中並沒有對總量排放或是發電量成長上做出限制。至目前為止,共有八位民主黨參議員為該法案的共同提案人,Bingaman預計將在未來幾週內與行政官員和公用事業官員舉行聽證,並尋求支持。   歐巴馬總統在2011和2012年的國情咨文中皆呼籲國會通過潔淨能源標準,並且在2013年的預算提案中提到,確保美國在潔淨能源經濟的領導地位是政府的戰略核心之一,此法案的推動便是為了呼應美國目前重要的政策走向,因此政府對國會通過該法案亦表達了支持的立場。,潔淨能源標準將會驅動潔淨能源領域中的創新和投資,並且帶來大量的就業機會,幫助美國維持在潔淨能源經濟中的領先地位,因此,潔淨能源標準建立的討論是重要且必須的,而可以預期的是,除了吸引大量投資者、發展美國的多元化電力發電態樣和碳排放量的大幅下降以外,更重要的是,將引起世界各國對此議題的廣泛討論,因而值得持續關注。

德國因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)之通過,即將進行該國資料保護法(BDSG)修正

  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會(bitkom)於2016年9月2日釋出將以歐盟新制定之一般資料保護規則(GDPR)內容為基礎,調整德國聯邦資料保護法(BDSG)之修法動向。   德國政府正在緊鑼密鼓地調整德國的資料保護立法,使之與歐盟GDPR趨於一致。已知未來將由“一般聯邦資料保護法”取代現行的聯邦法律。草案內容雖尚未定稿,但修正方向略有以下幾點:   首先,德國未來新法不僅參考GDPR、也試圖將該法與GDPR及歐盟2016年5月4日公告之歐盟資訊保護指令Directive(EU)2016/680相互連結。該指令係規範對主管機關就自然人為預防,調查,偵查等訴追刑事犯罪或執行刑事處罰目的,處理個人資料時的保護以及對資訊自由流通指令。   其次,新法將遵循GDPR的結構,並利用一些除外規定,如:在資料處理時企業應指派九人以上資料保護官(DPO)的義務。某些如通知當事人的義務規定,亦有可能在存有更高的利益前提下,限縮其履行範圍。此意味某些通知義務有可能得不適用,例如履行該義務需要過於龐大人力、資金支出、耗費過多等因素。   第三,聯邦法律將保留一些規定,如上傳給信用調查機構的條款、雇傭契約中雇用方面處理個人資料的條款,以及在公眾開放地區使用電子光學裝置監視的條款等。   最後,立法修正動向值得注意的重點尚有,(1)未來德國立法者將如何應對新的歐洲資料保護委員會(EDPB)中德國代表的地位(represe。由於EDPB將發布具有約束力的決定,針對爭議內容的決定意見,德國內部顯然應該統一意見。蓋因迄今為止的德國聯邦資料保護監察官(17個)經常提出不同的見解。此外,(2)還應該觀察聯邦資料保護監察官是否應該賦予權限,向法院提出對歐盟爭議決定或法律救濟,使案件進入德國法院,以爭執歐盟執委會所為之決定是否具備充足理由。前此,德國聯邦參議院(代表十六邦)2016年5月已要求聯邦政府引進新規定,使資訊監察保護官有請求法院救濟之權。這項源於安全港協議判決的討論,將來有可能提供德國資料保護監察官,挑戰隱私盾協議的可能性。但新法案是否會解決這一問題,這還有待觀察。   可預見在2017年9月下一屆德國聯邦議會選舉前,將通過法案。

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