日本制定綠色轉型基本方針草案，規劃未來10年政策藍圖
在美中對抗、烏俄戰爭等地緣政治背景下，世界各國開始重視供應鏈穩定問題。日本在過去幾次供應危機中，逐漸從以化石能源為中心之產業結構，轉向以綠能為主之產業結構，為讓自身能最大限度地利用脫碳相關技術，並在維持能源穩定供應的同時，強化日本產業競爭力，日本經濟產業省於2022年12月23日公布「實現綠色轉型基本方針（草案）」（GX実現に向けた基本方針），提出未來10年政策藍圖，目前正於全國各地辦理意見交流會，徵集民眾意見。
根據上述方針草案，日本未來將採取之措施包括：（1）透過《能源使用合理化法》（エネルギーの使用の合理化に関する法律）徹底推動節能、製造業結構轉型為碳循環型生產體制，並導入蓄電池和控制系統；（2）再生能源成為主力電源，2030年再生能源占比達到36-38%；（3）2030年核能占比達到20-22%；（4）導入氫能、尿素等新能源，於2025年大阪萬博將進行實驗，並參酌外國實際案例，以安全為前提，制定合理之氫能安全戰略及國際標準；（5）整備電力及瓦斯市場，以確保供應穩定；（6）強化資源外交及國際合作，避免因依賴外國資源而產生斷鏈危機；（7）推動蓄電池產業；（8）促進資源循環；（9）運輸部門綠色轉型，包括下一世代汽車、飛機、船舶、鐵路、人物流等；（10）以脫碳為目的之數位投資；（11）住宅、建築物節能；（12）基礎設施投資；（13）碳捕捉技術；（14）食材、農林水產業轉型等。
除上述措施外，日本亦將運用綠色經濟轉型債券（暫定）及各種金融手段，支援綠色轉型前期投資。相關法案預計於下次國會提出，並於兩年內檢討具體措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
〈GX実現に向けた基本方針に対する御意見を募集します〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2022/12/20221223011/20221223011.html（最後瀏覽日：2023/02/02）。
〈OECD公布「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」研究報告〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8940&no=64（最後瀏覽日：2023/02/02）
〈歐盟執委會發布 REPowerEU 計畫 資策會科法所：我國能源轉型整備之際，應持續關注國際綠色轉型浪潮〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/news2019-detail.aspx?d=410&no=57（最後瀏覽日：2023/02/02）
歐盟資料保護主管機關（European Union Data Protection Authorities, EU DPAs，以下簡稱DPAs）所組成的第二十九條資料保護工作小組（The Article 29 Working Party，以下簡稱WP29） ，於2014年11月26日宣布將適用5月13日Google西班牙案（C-131/12）判決結果之指導方針（guideline）。該項宣示確立了被遺忘權效力所及之範圍，以及各國DPAs受理資料主體（data subject）所提出訴訟之標準。 WP29表示，一如該判決所示，將連結於搜尋結果清單中移除，必須以全球網域為範圍，才能使資料主體權利受到完整、有效之保護，並且所依據歐盟資料保護指令95/46/EC才不至於受到規避。因此，儘管搜尋引擎營運者如Google認為，該項指令效力僅限制於歐洲，以及全球網域中低於5%歐洲網路使用戶，所以他們只需要將具爭議的連結，從歐盟網域的用戶搜尋結果中移除即可。但WP29則強調，倘若判決僅以歐盟網域為限制範圍，對於欲為歐盟公民隱私保護的立意來說，可能將無法全面保護。鑑此，歐洲隱私監管機構（Europe’s privacy regulators）亦於2014年11月26日表示，搜尋引擎營運者如Google公司，將連結於搜尋結果清單中移除，必須以全球網域為範圍，而非只是僅以歐盟境內網域為資料主體得要求實行被遺忘權（right to be forgotten）的範圍，以符合歐洲法院判決的要求結果。 自該判決所確立之資料保護權利主張，以資料主體發現某一搜尋係以其姓名為基礎，而搜尋結果的清單顯示通往含有該個人資訊網頁之連結，則資料主體得直接與搜尋引擎營運者聯絡（approach）；次之，若搜尋引擎營運者不允其要求，資料主體則得轉向各國DPAs，在特定情形下，要求將該連結從搜尋結果清單之移除 。係該判決以歐盟資料保護指令95/46/EC為法規依據，經由釐清相關爭點、樹立指導方針及準則（criteria），謹分別列出如下： （一）搜尋結果是否連結至個人資訊，並且包含資料主體之姓名、筆名或暱稱； （二）是否資料主體在公領域居有重要角色或具公眾形象，以及是否公眾應具有取得前述資料之法益； （三）是否資料主體為少數例子，（意即顯見DPAs可能要求移除該搜尋結果） （四）是否資料具正確性； （五）是否資料具關聯性且不過份，並(a)連結至資料主體之工作生活；(b)搜尋結果（the search result）連結至據稱對訴訟者為憎恨、評論、毀謗、汙辱或具侵犯性資訊；(c)資料清楚反映為個人意見，或顯然受過驗證為事實。 （六）是否根據資料保護指令第8條，該資料具敏感性如個人健康狀況、性向或宗教信仰； （七）是否該資料已經過時，或是對於資料處理目的來說，其存在已為冗贅； （八）是否該資料處理已足生對資料主體之偏見，並且對其隱私已具有不對等的負面影響； （九）是否搜尋結果與資料連結，已造成資料主體暴露於危險威脅，例如竊取身分或受到跟蹤； （十）是否資料主體(a)自願使公眾知悉其資訊內容，或(b)可合理據知其所資訊內容將使公眾所知悉，或(c)意圖使公眾知悉其資訊內容； （十一）原有資訊是否以新聞目的為出版，而該項標準不得單獨為拒絕請求移除之基礎； （十二）資訊之出版者是否具有法律依據或義務，使該個人資料得公諸於世； （十三）是否該資料涉及刑事犯罪，而應由DPAs以公權力使犯罪者資訊公諸於世，原則上DPAs可能考慮對犯罪發生年代相對久遠、犯行較輕者，為搜尋結果之移除；而較不可能對近期發生、犯行嚴重者，為搜尋結果之移除。 以上13項準則皆立基於大眾取得資料權之法益為衡量，供各國依個案判斷是否受理資料主體所提出訴訟，以俾利未來各國DPAs處理相關爭訟之遵循依據。
美國FDA發佈食品安全現代化法（FSMA）之產品安全建議規則（PSPR）最終版在農產品業，食品安全在所有人的心中佔了極重要的位置。美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration，下稱FDA）在2015年9月發佈了食品安全現代化法（Food Safety Modernization Act；下稱FSMA）之產品安全建議規則（Produce Safety Proposed Rule；下稱PSPR）的最終版（final rule）。該規則的發布，預將使零售商尋找供應商的方向，轉變為以有遵守FSMA的供應商作為交易的對象。 PSPR主要是在規定人類消費之蔬果產品生長、繁殖、包裝、販售之規則。新增規範重點如下： 1. 農業用水（Agricultural Water）：針對農業用水之品質標準、水質測試方式，作出規範。 2. 生物土壤改良（Biological Soil Amendments）：對於改良土壤可能使用到之肥料或相關之微生物，作出規範。 3. 抽芽（Sprouts）：對於植物在抽芽時相關預防微生物汙染、微生物測試，作出規範。 4. 馴養動物與野生動物（Domesticated and Wild Animals）：針對在農場內放牧之動物，或用來幫助耕作動物之管理，作出規範。 5. 人員訓練、健康與衛生管理（Worker Training and Health and Hygiene）：針對相關人員之教育訓練、衛生管理以及健康，作出規範。 6. 設備、工具與建築物（Equipment, Tools and Buildings）：為了預防生產過程中可能遭受汙染之情況，對於硬體設備作出規範。 FSMA是美國第一個關於食品安全之立法，美國農業部（Department of Agriculture；USDA）為了讓零售商或中盤商更了解其自身對食品安全之需求以找尋適合之供應商，更預計在2016年春季推行集團優良農業作業準則前導計畫（ Group Gap Pilot Program），提供第三方認證服務，以確認農產品所有之作業都有遵守FSMA及FDA之建議。
澳洲證券投資委員會與美國商品期貨交易委員會簽訂雙邊合作協議2018年10月4日，澳洲證券投資委員會（Australian Securities and Investments Commission，簡稱：ASIC）與美國商品期貨交易委員會（US Commodity Futures Trading Commission，簡稱：CFTC）簽訂「金融技術創新合作雙邊協議」（Cooperation Arrangement on Financial Technology Innovation’ bilateral agreement，簡稱：協議），該協議內容主要針對未來金融科技（fintech）以及監理科技（regtech）之合作以及相關資訊作交換。 協議內容主要為加強雙方瞭解、識別市場發展趨勢，進而促進金融科技創新，對於運用監理科技之金融產業採取鼓勵的態度。 具體協議內容及相關合作計畫為以下條款： 1. 建立正式合作途徑，其中包含資訊分享，ASIC創新中心與LabCFTC之間的溝通； 2. 協助轉介有興趣於另一管轄權，設立企業之金融科技公司； 3. 促進監管機構定期舉行相關監管會議，討論目前時下發展趨勢，藉以相互學習； 4. 針對非公開資訊及機密資訊，給予監管機構以共享方式流通資訊。 儘管，澳洲與美國已簽訂此協議，惟須注意的地方在於，此協議本質上不具備法律約束力，對監管機構也未加註責任，並強加特定義務，以及未取代任何國內法的法律義務。 雖然，此協議不具任何法律約束力，但美國以及澳洲之金融科技創新產業間已形成一定之默契，以及交叉合作。此種互利合作，使兩國金融創新企業在雙方管轄權下，並且降低跨境成本及加深跨境無障礙性，為兩國監管機構提供最佳執行方式，以及進一步資料之蒐集。
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。