歐盟單一專利法院((Unified Patent Court, UPC)預計於2023年6月1日正式運作,歷經英國脫歐等事件後,於去年(2021)12月2日奧地利批准單一專利法院協議暫行議定書(Protocol to the Agreement on a Unified Patent Court on provisional application, PAP-Protocol)並提交後,正式進入最後階段。
UPC為歐盟所設立之國際法院,對歐盟授予之專利具管轄權,負責審理歐洲專利的侵權與訴訟案。UPC之裁決結果將適用於所有UPC成員國,透過建立單一的審理制度,避免各國法院標準不一致的情形。截至目前(2022年12月20日),已有16個歐盟成員國批准單一專利法院協議(下稱協議)。
現有歐洲專利(EP)將直接適用UPC制度,為降低影響,協議給予專利權人申請退出單一專利制度(Unitary Patent, UP)的選擇權,若未於規定時間內提出申請,仍可於UPC啟用後7年內提出。其他針對UPC提出幾點說明:
一、UPC成員國之歐洲專利,皆受到UPC管轄。
二、UPC分為初審法院(Court of First Instance)與上訴法院(Court of Appeal),初審法院為UPC成員國之地方或區域法院並非單一法院。
三、訴訟期限於初審分為三階段,總時程約為12至14個月,上訴法院受理後原則不會再發回初審法院,審理過程約為12個月。
四、UPC管轄權僅限於專利事務,如侵權訴訟、專利撤銷、申請強制令等。
五、UPC受協議、歐洲專利公約及有關的國際協議、規範等約束。
今年7月31日最新一期的巴伐利亞邦政府公報(Allgemeines Ministerialblatt, AllMBl),揭露今年6月5日的巴伐利亞內閣會議紀錄─關於巴伐利亞邦執行DSGVO的方式。 公報內容指出幾個重點: 業餘體育俱樂部(Amateursportverein)、樂隊(Musikkapelle)或由志願者投入者組成的協會(Verein),不須任命資料保護官員(Datenschutzbeauftragten, DSB)。 如果因為對法律的不熟悉而初次違反DSGVO,並不會被罰款;相關單位的指示和建議將優先於處罰。因依據DSGVO第83條第1項規定,處罰應該是有效、適當且具有懲戒性的。故對於非第一次違反的情況,就可能直接依據DSGVO第83條規定處以罰款。 巴伐利亞邦不能接受「警告律師」(Abmahnanwälten)告誡企業資料保護行為違規的做法。 邦政府將向有關單位進一步確認DSGVO中的相關規定,其應用尤其必須能夠確保正確且適當的符合DSGVO的目標。 邦政府將與協會和中小企業進行進一步有關DSGVO適用的討論。 在巴伐利亞邦政府公布的新聞稿中,總理馬庫斯索德進一步表示:「DSGVO實現了更大程度的隱私保護,但不應該成為官僚主義的怪物。巴伐利亞將提供對協會及中小企業都友善的DSGVO適用方式。我們提供的是幫助,而不是懲罰。」內政部長Joachim Herrmann則表示:「DSGVO希望促使人民接受,但不是在人民的日常生活製造更多的困擾和額外的官僚主義。最重要的是,所有的協會、許多有志願者投入的地方或中小企業,必須透過適當和正確地應用DSGVO,來保護其免受過度的資料保護要求。」 巴伐利亞資料保護監督辦公室(BayLDA, Bayerische Landesamt für Datenschutzaufsicht)並進一步公布了對許多中小企業,如:協會、醫療診所(Arztpraxis)、稅務顧問(Steuerberater)……等行業,遵循DSGVO的參考指引,提供進一步的遵循指示。
新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案新加坡推動全球首部生成式AI測試國際標準—ISO/IEC 42119-8提案 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月04日 生成式AI快速普及,惟其輸出之品質、安全與可信賴程度如何檢驗,各國迄今尚無公認之測試標準。新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)與新加坡企業發展局(Enterprise Singapore, EnterpriseSG)於2026年4月第17屆ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智慧分技術委員會全體會議[1]中,公開《人工智慧—AI測試—第8部分:運用生成式AI之提示型文字對文字系統品質評估》(ISO/IEC AWI TS 42119-8)提案,並將其定位為全球首部就生成式AI系統測試方法而設之國際標準[2]。 壹、事件摘要 新加坡提出之ISO/IEC 42119-8,係運用其AI Verify與全球AI保證沙盒(Global AI Assurance Sandbox)累積之測試成果,以基準測試(benchmarking)與紅隊測試(red teaming)做為兩大檢測手段,所擬訂之生成式AI提示型文字對文字系統品質評估方法。該標準與同系列第7部分(ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282相互銜接,於2025年9月已在ISO登錄,現處經核准工作項目(Approved Work Item)之準備階段,尚未定發布日期[3]。會議期間,新加坡並與美國國家標準協會、ISO國際組織及AI Verify基金會合作舉辦工作坊與交流會議,促其標準推進於國際間凝聚共識[4]。 貳、重點說明 一、ISO/IEC 42119系列以「AI測試」為主軸,第8部分處理生成式AI之品質評估 ISO/IEC 42119係ISO/IEC JTC 1/SC 42就AI系統之測試與保證新近規劃之AI測試共通方法系列標準[5]。該系列第8部分聚焦運用生成式AI之提示型文字對文字系統,涵蓋以紅隊測試進行之安全性檢測,並就評估結果之分析與記錄提供指引,並與同系列第7部分(紅隊測試,ISO/IEC 42119-7)及ISO/IEC 23282(自然語言處理系統評估方法)相互銜接。依主辦之IMDA與EnterpriseSG所述,該標準以提升測試結果之可重複性與可比較性為目標,藉基準測試與紅隊測試,使不同組織評估AI輸出品質時,結果更具一致性與可比較性,從而強化各界對AI系統之保證與信任[6]。 二、AI Verify以11項治理原則為基準,併行流程檢核與技術檢測 AI Verify係新加坡IMDA主導、由AI Verify基金會於2023年推動之開源測試框架,用以填補AI治理原則與可供稽核證據之間之落差。其以透明、可解釋、可重複、安全、資安、穩健、公平、資料治理、當責、人為監督,以及包容性成長(Inclusive Growth)、社會與環境福祉 (Societal and Environmental Well-being)11項治理原則為基準[7]。 AI Verify之檢驗分為流程檢核(Process Checks)與技術檢測(Technical Testing)。流程檢核依「原則、預期成效、流程、證據」(Principle, Outcome, Process, Evidence)四層展開檢核事項[8],要求擬測機構以文件證據佐證其治理流程確有落實,所需文件例如治理政策、模型與資料處理紀錄、內部審查程序等。各檢核項目中,於可解釋、安全、穩健、公平四項原則之部分檢視項目,並列有進行技術檢測的項目[9]。 三、以Project Moonshot工具對應生成式AI AI Verify基金會的AI Verify框架原係以傳統AI為對象,為因應大型語言模型的檢測,其推出Project Moonshot做為前述技術檢測於生成式AI的主要測試工具。Moonshot提供逾100組基準資料集供進行基準測試,以分級評分評估模型在多種能力上的表現,例如語言與語境理解。Project Moonshot 亦提供自動化紅隊攻擊模組,可同時測試多個大型語言模型應用程式,節省時間與資源也確保模型效能的全面評估。Project Moonshot 的網頁介面並提供優化的測試流程,因應不同應用程式的多元需求,引導使用者只辨識並執行最相關的測試,使用者也可以利用自訂資料集調整測試,以評估模型是否符合其獨特使用情境[10]。 四、全球AI保證試點與沙盒媒合測試,以實測經驗作為標準前導 新加坡以全球AI保證機制(Global AI Assurance)串接前述工具與國際標準,由IMDA與AI Verify基金會共同主導,先後推出「試點(Global AI Assurance Pilot)」與「沙盒(Global AI Assurance Sandbox)」兩個措施。前者媒合生成式AI應用之開發者與專業測試業者(如Resaro、LatticeFlow AI、Advai等),就幻覺、不當內容、對抗弱點等風險進行技術測試。試點自2025年2月啟動,至同年5月彙整成果,已媒合17家應用部署者與16家測試業者[11]。後者則將試點之媒合做法予以常態化與擴大,使其自階段性試辦轉為長期運作之機制[12]。此機制屬軟性之自願測試,新加坡政府並不直接強制監管,而係以實作指引與測試媒合降低採用障礙、蒐集資料作為技術測試標準之前導、扶植AI保證服務市場[13]。 依IMDA的全球AI保證沙盒報告說明,其全球AI保證試點(Global AI Assurance Pilot)的AI測試焦點已從「基礎模型安全」移到「實際應用之端到端可靠性」,鑑於將基礎模型與現有資料來源、流程及系統整合的複雜度較高,生成式AI風險評估很大程度上取決於使用情境。該報告並歸納提出四個生成式AI評測的實務建議:測試優先序應依應用之風險輪廓調整,風險愈高者測試愈嚴;適格之測試資料集須由人與AI共同產製,兼顧代表性與品質;除最終輸出外,尚應檢視模型運作之中間流程節點;可運用大型語言模型協助評測,但須有人工校準,以免評分失真[14]。 五、AI測試業者認可計畫(AI TAP):從沙盒媒合走向測試供給端之制度化 前述試點與沙盒雖已媒合開發者與測試業者,惟受媒合之測試業者其資格良窳,仍多賴個案判斷。AI Verify Foundation爰於2026年5月19日發布「AI測試業者認可計畫」(AI Tester Accreditation Programme, AI TAP),規劃就測試業者本身設計認可基準,並建立合格測試業者名單,使企業採用外部測試服務時得有所依循[15]。 認可方式採取五個評估面向,包括測試AI風險之技術能力、營運信譽(含實績)、財務永續性、營運量能,以及所宣稱業務範圍與實際能力相符[16]。該計畫預計於2026年第三季開放;現已有Advai、AIDX、安永(Ernst & Young)、Knovel Engineering、資誠(PwC)、Resaro、Vulcan等業者表達早期參與意願[17]。 參、事件評析 我國在AI評測上,已由數位發展部成立AI產品與系統評測中心(AIEC),就語言模型訂定安全性、可解釋性、彈性、公平性、準確性、透明性、當責性、可靠性、隱私與資安等10項評測指標[18]。針對語言模型之準確性、可靠性、資安、隱私、公平性進行技術評測,納入「臺灣價值觀」評測項目,以建立貼合本土社會脈絡之評測標準;規劃於2026年、2027年分別通過財團法人全國認證基金會(Taiwan Accreditation Foundation, TAF)認證[19]。 新加坡將其AI Verify評測方法提案成為ISO標準草案,並於前述國際會議中舉辦相關工作坊與研討活動,可見其認為任何AI評測須能成為國際共通接受之結果,始能在AI國際合規議題上達到評測之最大價值,因此其搶佔先機於ISO/IEC 42119系列中提出生成式AI之評測標準。我國AIEC之評測指標目前並未與數發部本身之風險分類框架相銜接,而數發部本身之風險分類框架亦可能與將來之國際標準存在落差。如AIEC測評結果須著眼於我國AI產品或服務之國際市場發展,即須追蹤觀測相關標準草案之進程,並同時就我國評測指標設計進行及時調整。 就測試方法而言,我國AIEC測評目前雖納入「臺灣價值觀」評測,但尚未就無法量化項目進行流程評測,亦無法對不同應用情境、代理AI動態運作過程進行風險評估。新加坡全球AI保證沙盒之報告已指出,生成式AI應用之測試須依風險輪廓調整、須檢視中間流程節點,此亦為我國AIEC測試做法須規劃補完之缺口。而新加坡推動AI測試業者認可計畫,則呈現其扶植本國AI測試服務業者、協助打開國際市場之思路;我國若欲就測試服務建立產業,則AIEC本身應設計成政府主導、建立標準、形成方法、認可適格業者之機制,同時由政府運用相關法令、獎補助、採購等方式提供市場誘因,將有助於落實我國AI基本法發展可信賴AI之宏旨。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [2]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 3, 2026). [3]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(該案於2025年9月13日登錄於ISO/IEC JTC 1/SC 42工作計畫,現為Stage 20.00「準備階段」/開發中,尚未定發布日期)。 [4]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [5]ISO/IEC AWI TS 42119-8, Artificial Intelligence — Testing of AI — Part 8: Quality Assessment of Prompt-Based Text-to-Text Systems That Utilize Generative AI, ISO, https://www.iso.org/standard/91609.html (last visited Aug. 4, 2026)(42119-8屬ISO/IEC 42119「AI測試」系列,並銜接同系列42119-7與ISO/IEC 23282)。 [6]Singapore Champions New Global AI Testing Standardisation Efforts, ENTERPRISE SINGAPORE, Apr. 20, 2026, https://www.enterprisesg.gov.sg/resources/media-centre/media-releases/2026/april/mr01826_singapore-champions-new-global-ai-testing-standardisation-efforts (last visited Aug. 3, 2026). [7]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該框架第2頁明列前開11項治理原則)。 [8]What Is AI Verify, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/what-is-ai-verify/ (last visited Aug. 3, 2026). [9]AI Verify Testing Framework: For Traditional and Generative AI, AI VERIFY FOUNDATION, https://file.go.gov.sg/aivtf-pdf.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。其中標示「Technical Testing」者計五項流程,分屬可解釋(第14頁)、安全(第29頁)、穩健(第61頁)、公平(第71、72頁)四原則;框架本身未另作總結性列舉。 [10]Project Moonshot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/project-moonshot/ (last visited Aug. 3, 2026). [11]Singapore Unveils Insights from the World's First Technical Testing of Real-World Applications of GenAI, IMDA, May 29, 2025, https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2025/sg-unveils-insights-from-worlds-first-technical-testing-of-real-world-applications-of-genai (last visited Aug. 3, 2026);Global AI Assurance Pilot, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance-pilot/ (last visited Aug. 3, 2026). [12]Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/ai-assurance/ (last visited Aug. 3, 2026). [13]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [14]Executive Summary, Global AI Assurance Sandbox, AI VERIFY FOUNDATION, https://assurance.aiverifyfoundation.sg/main-report/ (last visited Aug. 3, 2026). [15]Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [16]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)(該計畫就技術能力、營運信譽、財務永續、營運量能、業務範圍相符五面向評估測試業者)。 [17]AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, https://aiverifyfoundation.sg/tester-accreditation/ (last visited Aug. 4, 2026);Media Factsheet on AI Assurance ─ AI Tester Accreditation Programme, AI VERIFY FOUNDATION, May 19, 2026, 但截至 2026/8/4 仍尚未見開放,https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/uploads/2026/05/Accreditation-Factsheet.pdf (last visited Aug. 4, 2026)。 [18]〈數位發展部「AI產品與系統評測中心」啟動 推動我國AI評測制度與可信任AI環境發展〉,數位發展部數位產業署,2023年12月6日,https://moda.gov.tw/ADI/news/latest-news/9295(最後瀏覽日:2026/07/16);〈數位部AI評測中心啟動 語言模型納10項目評分〉,中央社,2023年12月6日,https://www.cna.com.tw/news/ait/202312060129.aspx(最後瀏覽日:2026/07/16)。 [19]〈AIEC首創「臺灣價值觀」評測指標 42款模型競爭揭示AI在地化關鍵〉,資安人科技網,2025年10月,https://www.informationsecurity.com.tw/article/article_detail.aspx?aid=12311(最後瀏覽日:2026/07/16)。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國加州日前開始審查輕量自動駕駛運輸載具應用之測試申請美國加州行政法辦公室(the Office of Administrative Law)於2019年12月17日宣布,根據日前通過之修訂規範,該州車輛管理局(the Department of Motor Vehicles)將審查州內公共道路上進行輕型自動駕駛(下稱自駕)運輸服務商業化應用測試之申請,換言之,業者如取得車輛管理局之核准,可以測試重量未達10,001磅之自駕運輸車輛(如一般客車、中型貨車、可載運雜貨類商品的客貨兩用車等)服務。另外,業者如欲就該自駕運輸服務收取運輸費用,則必須另向車輛管理局申請佈署(deployment)許可,即商業化或供公眾使用之許可。 不論何種自駕運輸車輛服務之測試,均須遵循現行測試、佈署之申請程序要求,並根據車輛管理局的核准內容進行有或無安全性駕駛人(safety driver)的自駕運輸服務測試,簡要整理不同規範要求如下: 如為有安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 證明車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 維持測試駕駛人(test driver)的培訓規劃,並且證明每位測試駕駛人均完成培訓。 確保測試駕駛人維持潔淨(clean)的駕駛記錄。 確保測試駕駛人在測試期間乘坐在駕駛座上監控車輛的運行狀況,並在有需要的時候可以即時接管車輛。 須提交年度脫離(或譯為解除自駕)報告(disengagement report),且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如為無安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 提供測試自駕運輸服務所在地方當局之書面通知以茲證明。 證明自駕測試車輛符合以下要求: (1)車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2)車輛與執法部門間的通訊方式。 (3)製造商將如何監控測試車輛之說明 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫。 證明自駕測試車輛符合聯邦機動車輛安全標準(FMVSS),或提供國家公路交通安全管理局(NHTSA)之豁免監管證明。 證明自駕測試車輛可以在沒有駕駛人存在的情況下可以自主運行,並屬於美國汽車工程師協會(SAE)標準等級4、等級5之車輛。 證明測試車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 通知車輛管理局將要測試營運的區域範圍。 維持遠端遙控操作相關培訓規劃,並證明每位遠端遙控操作者均完成培訓。 須提交年度脫離報告,且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如自駕運輸服務擬商業化或供公眾使用,申請佈署之相關要求如下: 證明車輛: (1)配備自駕車輛資料紀錄器,此技術是根據加州車輛法規(California Vehicle Code)設計來偵測並反應道路實際狀況 (2)符合聯邦機動車輛安全標準或提供國家公路交通安全管理局之豁免監管證明。 (3)符合現行關於網路攻擊、非經授權侵入或錯誤車輛控制指令之防護、偵測與回應等產業標準。 (4)製造商曾進行測試與驗證,並有足夠信心將車輛佈署於公用道路上。 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫複本。 如果車輛不需要駕駛員,製造商必須證明其他事項: (1) 車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2) 當碰撞事故發生時,車輛可以顯示或傳輸相關資訊予車輛所有人或操作員。 綜上所述,若要在加州進行自駕運輸車輛服務測試,須視其服務型態及是否涉及佈署,以遵循不同規範要求,申言之,服務採行有無安全性駕駛人與是否商業化或供公眾使用,二者為併行關係,舉例來說,如業者擬佈署有安全性駕駛人之商業運輸服務,則須同時符合有安全性駕駛人之測試與應用以及佈署等要求。加州對於自駕車輛運輸服務商業化之措舉,值得我國借鏡以完善自駕車輛運輸應用之推動。