歐洲汽車供應商協會發表關於標準必要專利之政策指南，以期有關單位能給予汽車產業更明確的指示
歐洲汽車供應商協會（European Association of Automotive Suppliers，俗以CLEPA簡稱之）於2023年3月7日發表〈關於標準必要專利之政策指南—一個可因應汽車產業數位轉型現象的歐盟專利規則〉（Standard Essential Patents Policy guidelines—For an EU patent regulation that adapts to the digital transformation in the mobility ecosystem），以期有關單位能給予汽車產業更明確的指示，舉凡：SEP專利權人可向何人為授權、「合於FRAND原則之授權條款」應如何被認定等。
CLEPA提及，由於在一技術領域中有SEP時，其他的技術無「迴避設計」（design-around）可能性，而必得實施該被選為標準之技術，故在該技術領域中，無其他技術可與「受該SEP保護」的技術相抗衡；是以該SEP的價值必須被審慎且精確評估。此外，CLEPA指出，由於汽車產業會投資、研發、銷售有助於未來「移動性」（mobility）發展的下世代產品，故此產業與智慧財產權議題有高關聯性（例如：此產業每年會申請超過39,000筆專利權），應予其在SEP議題上有足夠的明確性（certainty）及可預測性（predictability），使其在「投資於廣泛實施標準的『新技術』」上，更可依循。而創建一個「利益平衡」（balanced）的環境，將有助於授權雙方進行合於「誠信原則」（good-faith）的授權協議。
CLEPA為以上目的，提出五點建議：
（1）應有一「歐盟層級」的立法
一個「歐盟層級」（EU-level）的法架構體系是較足以為SEP專利權人及專利實施者間，提供較「利益平衡」的環境，且較可抑制不公平的SEP授權行為。
（2）「供應鏈中任一層級，均可得授權原則」
凡任何欲得授權者，不論其位於供應鏈中何層級，均應予其有「在符合FRAND原則」下，被授權的機會。又，由於一技術之所以會成為「標準」，係因被「商討」（coordination）而出，倒不一定是因其在市場競爭上，真的有大勝於其他技術的優勢，故授權權利金應僅可反映該技術本身的價值，而不可將「因標準化而可帶來的其他廣大利益」摻入。
（3）對於SEP授權條款應有明確指示
政策制定者及各「標準制定組織」（Standard Setting Organization, SSO）應對「何謂合於FRAND原則之授權條款」提供指南；此外，也應提出就一SEP及其有被納入的「專利組合」（portfolios）的評價方法。
（4）供應鏈中的授權狀況應明瞭
專利實施者應清楚明瞭其是否應獲授權，或其上游元組件供應商是否已獲授權。
（5）應有完整的法體制
政策制定者應制定法體制或應提供關於法體制的指南，以避免SEP專利權人不當申請「禁制令」（injunction），以強使授權協議之可被達成。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓佳盈
副法律研究員 編譯整理
European Association of Automotive Suppliers [CLEPA], Standard Essential Patents Policy guidelines—For an EU patent regulation that adapts to the digital transformation in the mobility ecosystem (2023), https://clepa.eu/mediaroom/standard-essential-patents-policy-guidelines/#page/2 (last visited May 5, 2023).
韓佳盈，〈歐盟執委會就中國大陸法院頻發禁訴令情形，循WTO爭端解決機制向中國大陸提出諮商請求〉，資策會科技法律研究所，2022年3月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8799&no=64（最後瀏覽日：2023/05/05）。
韓佳盈，〈美國發布關於標準必要專利之政策宣言草案，擬修改核發禁制令態度〉，資策會科技法律研究所，2022年3月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8790&no=64（最後瀏覽日：2023/05/05）。
美國網路安全相關法規與立法政策走向之概覽 科技法律研究所 法律研究員 沈怡伶 104年08月11日 網路安全（cyber security）是近年來相當夯的流行語，而在這個萬物聯網時代，往後數十年對於網路安全的關注勢必不會減退熱度。在美國，因層出不窮的網路攻擊和資料外洩事件讓政府機關不勝其擾，也讓許多企業產生實質上經濟損失和商譽受損，隨之而來的是聯邦和州政府主管機關的關切目光，除了透過政策和行政規管之外，國會也開始制訂新法或對現行法規進行修法，補入對於網路安全維護之要求，以下本文將簡介美國現行法規範之要點及目前最新法案。 壹、美國聯邦政府相關網路安全規範、標準及措施 一、金融業相關管制規範 對金融機構的管制依據為「金融服務業現代化法/格雷姆-里奇-比利雷法（Gramm-Leach Bliley Act, GLBA ）」，該法要求金融機構必須建置適當的程序保護客戶的個人財務資訊，維護客戶個人資料的機密性、完整性和安全性，避免遭受任何可遇見的威脅或騷擾，以及避免任何未經授權的近用行為導致損害或對客戶造成不便利[1]。 另外美國證券交易委員會（Security and Exchange Commission, SEC）下設法令遵循檢查與調查室（SEC Office of Compliance Inspections and Examinations, OCIE），在2014年發布全國檢查風險警示（National Exam Program Risk Alert），命名為「OCIE 網路安全芻議（OCIE Cybersecurity Initiative）」，用來評估證券交易商和投資顧問對網路安全維護的準備以及曾遭遇過的資安威脅種類和經驗；而金融監管局（Financial Industry Regulatory Authority ,FINRA）也在2014年實施「掃蕩計畫（sweep program）」，金融監管局就其主管的特定企業會寄發的檢查通知書，要求回答有關於企業網路安全的相應準備措施[2]。 二、支付卡產業資料安全標準（Payment Card Industry Data Security Standard, PCI DSS） 該標準是由支付卡產業標準協會由五家國際信用卡組織聯合訂定的安全認證標準，雖不具法律位階，但因其公信力，美國企業都會自律遵循的規範，保護支付卡的資料安全。該標準關注於組織應該要開發和維護資訊系統和應用程式，並追蹤和監督網路資源和持卡者的個人資料，並發展出一個強健的支付卡數據安全流程，包括預防、偵測及適當回應資安事故的方式[3]。 三、醫療健康資訊相關管制規範 「健康保險可攜式及責任法（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPPA）」是最先開始要求所有電子化的受保護醫療照護資料在創建、接收、維護和傳輸時，需受有基本的保護措施和機密性之法規[4]；爾後，「經濟與臨床健康資訊科技法(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, HITECH)」則將HIPPA適用主體擴及所有處理受保護醫療照護資訊的個人和機構，並強化資訊傳輸時的安全性和效率性規定[5]。 貳、立法焦點新況：網路安全及網路威脅資訊共享 美國政府對網路安全非常看重，因其對國家經濟和國家安全都有巨大的影響力，不過美國總統歐巴馬曾明白表示美國對於資訊及通信基礎建設的防護措施尚未到位，也尚未建立數位關鍵基礎建設的全方位發展策略；透過盤點與檢視，美國政府的網路空間政策（Cyberspace Policy）方向之一，是建立網路安全合作夥伴關係，包括各級政府間的水平合作及公、私部門間的上下合作網絡，共同研發尖端技術因應數位式帶的網路安全威脅[6]。 針對網路威脅資訊分享方式，美國國會一直持續的研擬相關法案，希望能在妥適保護公民隱私和公民自由的前提下，建立資訊分享管道，2015年3月美國參議院提出754號法案「網路安全資訊分享法2015（Cybersecurity Information Sharing Act of 2015, CISA）」[7]，試圖將CISA作為國防授權法（National Defense Authorization Act，NDAA）修正案之一部，但卻未獲得足夠通過票數[8]。CISA係由美國情報局（Director of National Intelligence）、國土安全部(Department of Homeland Security)、國防部（Department of Defense）和司法部（Department of Justice）共同定之，計十條，目的之一是希望透過法律授權讓聯邦政府機關能即時的將機密性或非機密性網路威脅指標分享與私人實體（個人或企業）[9]、非聯邦政府機關單位、州政府、原住民政府和當地政府，以阻止或減輕網路攻擊帶來的負面衝擊；其二，允許私人實體得為網路安全之目的，在一定要件下監控自己或他人的資訊系統，以運作相關的網路安全防御措施，並分享資訊給聯邦各級政府。CISA亦設計了監督機制，和隱私及公民自由保護條款，避免變相創造一個撒網過廣的監控計畫[10]。CISA法案雖未通過，但參議院並未放棄，欲以該法案的基礎框架進行修正，修正重點為訂定資料外洩事件通報標準並擴大隱私權之保護，預計於同年8月底國會休會期前再次提出修正版本進行表決[11]。 現行法案重點在資訊共享並授權私人實體監控自己或他人之資訊系統，而主要分享標的為「網路威脅指標（cyber threat indicator）[12]及「防禦措施（defensive measure）」[13]。網路威脅指標係指有必要描述或鑒別之： 一、惡意偵察，包括為蒐集與網路安全威脅[14]或安全漏洞之技術資訊，而利用異常態樣的通信模式。 二、能破解安全控制或利用安全漏洞的方法。 三、安全漏洞。包括能指出安全漏洞存在的異常活動。 四、使用戶合法使用資訊系統或儲存、處理、傳輸資訊時，不知情地使安全控制失效或利用安全漏洞的方法。 五、惡意網路命令和控制。 六、引發實際或潛在的危險，包括因特定網路安全威脅使資訊外洩。 七、其他任何具網路安全威脅性質者，且揭露並不違法其他法律者。 八、任何結合上開措施之行動。 防禦措施（Defensive measure）則指一個行動、裝置、程序、簽名、技術或其他方式應用於資訊系統或透過該資訊系統進行儲存、處理或傳輸之資訊，能防禦、阻止或減緩已知或懷疑的網路安全威脅或安全漏洞。但不包括私人實體自行/經聯邦機關或其他實體授權同意，破壞、使其無法使用或實質傷害資訊系統或資訊系統內之資訊的相關措施。 就資訊共享部分，法案第3條及第5條分別明定聯邦機關分享機密性網路威脅指標給私人實體、以及私人實體分享網路威脅指標和防禦措施給聯邦政府機關之管道。前者指定司法部應會同國土安全部、國家情報委員會及國防部訂定相關辦法，；後者相關辦法由司法部訂定，讓聯邦機關依法接收來自私人實體的指標和防禦措施，不論是電子郵件、電子媒體、內部網路格式、或資訊系統間的即時性和自動化程序等各種形式之資訊，且需定期檢視對隱私與公民自由的保護狀況，限制接受、保留、使用、傳播個人或可識別化個人之資訊。 美國各級政府機關得經私人實體同意後，得利用所接收的網路威脅指標，用以預防、調查或起訴下列違法行為：即將發生而可能造成死亡、重大人身傷害、重大經濟危害的威脅，威脅包括恐怖攻擊、大規模殺傷性武器；涉及嚴重暴力犯罪、詐欺、身份竊盜、間諜活動、通敵罪及竊取商業機密罪。另針對監控資訊系統部分，法案第4條授權私人實體得為網路安全目的監控自己或他人所有之資訊系統及資訊系統中儲存、處理或傳輸之資訊，並應用相關防禦措施來保護權利及資產，若屬其他私人實體或聯邦機關之資訊系統，需取得其他私人實體或聯邦機關之授權及代表人之書面同意。 參、小結 網路威脅的態樣隨著經濟活動發展和科技技術不斷變化和演進，故在擬訂應對措施時，須納入「適應性（adaptation）」概念，適應性指需要具體討論如何分配實質上的物質資源和經濟上資源，來保護組織內最有價值的智慧財產權和客戶資訊；提供成員和利害關係人相關資訊，讓他們關注網路威脅並能實踐可行的安全措施[15]。 就美國在訂定網路安全相關政策及規範之走向來看，充分及即時的資訊互享流通方能產出完善且強健的安全防護政策，惟其中牽涉到國家機密資訊、私部門智慧財產權和商業機密以及個人隱私和自由權利之保護議題。是以，從眾議院到參議院陸續所提出各版本的網路威脅資訊共享草案，均受有恐將產生大規模監控美國公民計畫之爭議，故至今尚未成功通過任一法案。惟資訊共享所帶來之正面效益和影響並未被否定，而究竟如何建構健全且可靠之機制，尚待各方團體與立法機關進行充分的溝同及討論，協同打造能安心活動之網路虛擬空間。 [1] Gramm Leach Bliley Act, https://www.ftc.gov/tips-advice/business-center/privacy-and-security/gramm-leach-bliley-act (last visited Aug.11, 2015). [2]Paul Ferrillo, Weil, Gotshal & Manges LLP, Cyber Security and Cyber Governance :Federal Regulation and Oversight, http://corpgov.law.harvard.edu/2014/09/10/cyber-security-and-cyber-governance-federal-regulation-and-oversight-today-and-tomorrow/ (last visited Aug.11, 2015). [3] PCI DSS, PCI Security Standard Council, https://www.pcisecuritystandards.org/security_standards/documents.php?document=pci_dss_v2-0#pci_dss_v2-0 (last visited Aug.11, 2015). [4] Health Information Privacy, HHS.gov, http://www.hhs.gov/ocr/privacy/ (last visited Aug.11, 2015). [5] Health IT Legislation, Health IT.gov, http://healthit.gov/policy-researchers-implementers/health-it-legislation (last visited Aug.11, 2015). [6] Cybersecurity Laws& Regulations, Homeland Security, https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/cybersecurity.pdf (last visited Aug.11, 2015). [7] https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 [8] Text:754-114th Congress, Congress. Gov, http://www.natlawreview.com/article/senate-fails-to-include-cybersecurity-legislation-part-national-defense-authorizatio (last visited Aug.11, 2015). [9] Sec.2(15). [10] S.754- Cybersecurity Information Sharing Act of 2015 Summary, Congress. Gov, https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 (last visited Aug.11, 2015). [11] Amy Davenport, Senate is likely to consider cybersecurity legislation before August recess, Capita; Thinking Blog, July.27, 2015, http://www.capitalthinkingblog.com/2015/07/senate-is-likely-to-consider-cybersecurity-legislation-before-august-recess/ (last visited Aug.11, 2015). [12] Sec.2(6). [13] Sec.2(7). [14] 網路安全威脅（cybersecurity threat）指「不受憲法修正案第一條保護之行為、未經授權而利用資訊系統造成資訊系統或使資訊系統中儲存、處理或傳輸之資訊的安全性、可用性、機敏性或完整性之不利影響，但不包括任何僅違犯消費者條款或服務/消費者許可協議之行為」，參Sec.2(5)。 [15]Paul et al., supra note 2, at 2.
印度廣告標準委員會公布「虛擬數位資產和連結服務廣告指引」印度廣告標準委員會（Advertising Standards Council of India, ASCI）於2022年2月23日發布「虛擬數位資產及連結服務廣告指引」（Guidelines for Advertising of Virtual Digital Assets and Linked Services），旨在防止使用加密資產和相關服務用戶所面臨的風險。 本指引使用「虛擬數位資產」（Virtual Digital Assets, VDA）此專有名詞，而非「加密資產」，並將虛擬數位資產定義為透過加密或其他方法所產生的任何訊息、編碼或代幣，得以充當計價或記帳單位的憑證或儲存，包括加密貨幣和其他相關產品，例如非同質化代幣（NFTs）均屬之。 該指引目的在將虛擬數位資產廣告與印度廣告標準委員會所發布的準則保持一致，該準則要求廣告必須真實，不得因「模糊、誇大或遺漏」而誤導消費者，並且不得利用消費者之信任或欠缺了解。 最重要的是，廣告商必須在所有虛擬數位資產的廣告中，於明顯位置附上免責聲明，且免責聲明必須至少佔總印刷或靜態廣告空間的20%，而動態廣告至少要有5秒，並且必須出現在聲音和社群媒體廣告中。免責聲明中應載明：「加密資產和非同質化代幣並不受監管，風險高。此類交易造成的任何損失可能因為沒有監理，而難以取得賠償。」
產業創新條例因應放寬公司研發抵減、加強留才制度之修正草案 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。