英國商業及貿易部(Department for Business and Trade)於2023年4月25日向下議院提交《數位市場、競爭和消費者法案》(Digital Markets, Competition and Consumers Bill,以下稱DMCC法案),該法案提議對既有的企業競爭與消費者權益規範進行調整,以促進數位市場之競爭及創新。DMCC法案正在下議院進行二讀中,法案架構參考澳洲與歐盟相關制度規範,期望能藉政府干預而調解大型網路平台分別與小型媒體、消費者間議價能力失衡及資訊不對稱問題。
DMCC法案將授權英國競爭暨市場管理署(Competition and Markets Authority)及其轄下數位市場部(Digital Markets Unit)監管與確保數位市場之開放性,並強化消費者權益的保護。法案主要分為三部分:
一、更新數位市場制度:數位市場部將依據企業的商業模式、全球或英國營業總額與市場影響力等面向,判斷該企業是否具策略市場地位(Strategic Market Status,以下稱SMS),並為SMS企業設定行為準則,避免其策略或活動影響市場自由。
二、公平競爭:DMCC法案調整《競爭法》(Competition Act 1998)涵蓋範圍,自地域管轄擴張為對英國貿易產生直接、實質與可預見影響的境內、外行為;同時加強競爭暨市場管理署調查反競爭行為與執法權限,包含扣押文件及證據、面談案件任何關係人。
三、強化消費者保護:DMCC法案將替代部分《保護消費者免受不公平交易條例》(Consumer Protection from Unfair Trading Regulations 2008),且針對線上交易提供新的契約規則,賦予競爭暨市場管理署調查侵權行為之權力。
DMCC法案正在下議院審查中,但草案內容已引起各方關注,正式通過前仍可能因社會各方利益團體之遊說、磋商而修改條文內容。
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。
WIPO的廣播協議激怒了podcasters英國支持一項由智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization/WIPO)草擬的廣電協議(Treaty on the Protection of Broadcasting Organizations),引起一陣反對聲浪。反對者聲稱,這無疑是送給大財團一項操控媒體內容製作的新權利。 2006年6月21日,在西班牙召開的此項協議的討論會議,賦予無線、有線廣電業者和網路廣播業者一項全新的智慧財產權利。業者將對他們所傳輸的任何作品,擁有「五十年、類似著作權的權利(copyright-like rights)」。此協議的目的是為了讓法律更合乎時代性,特別是要處理數位傳送上所產生剽竊數位訊號的問題。不過,網路廣播業者和podcasters卻擔心,如果WIPO將該規範擴張到網路,將使原無需經過授權散播的作品,或者內容是獲得「Creative Commons」授權,可無限制次數的發表,在某些情況下更可不付費的作品,反將經過網路廣播的傳送,讓一些團體組織獲得新的權利。如此一來,恐怕除了限制民眾獲取文化知識的自由外,更會讓那些原屬於創作者和公眾的權利,落入廣電業者手中。Podcasters認為,podcasting 和廣播不能相提並論,更不該受同樣法規的規範。
加州通過美國第一個限制溫室氣體排放法案加州是全球第十二大製造二氧化碳排放量的地區,也是美國最重視環境立法的一個州。今年八月底,加州通過全美第一個限制人為溫室效應氣體排放法案- 2006 年全球溫室效應對策法( Global Warming Solutions Act of 2006 ),希望透過該法在 2020 年以前,將溫室氣體排放量減至 1990 年的水準(約減少 25% ),而諸如發電廠、水泥工廠等溫室效應氣體最大的來源,則將被要求報告它們的排放量。 雖然全球溫室效應對策法中並未規定特別的機制(例如歐盟所採取的排放量交易機制)以達到前述目標,不過加州政府仍希望藉由其率先立法的舉動,能引起全美各地效法,進而「由下而上」( bottom-up )促使聯邦政府採取必要措施。 目前美國聯邦政府以強制減少溫室氣體排放可能損及經濟,並不應將開發中國家排除在外為由,在 2001 年決定退出有 160 國簽署的京都議定書。不過隨著加州通過 2006 年全球溫室效應對策法,加入歐盟置身於對抗氣候變化的最前線,毋寧也將對華府增加壓力,未來聯邦政府仍須審慎考量是否以強制之立法手段,而非布希政府所偏好的自願性手段,來解決全球暖化的問題。
發展奈米 應避開專利地雷美國知名研究機構雷克斯研究公司 ,九月底 應經濟部邀請,在國際招商論壇上,以「奈米科技的創新與創投」為題,發表專題演講。其副總裁挪登馬修( Matthew M.Nordan )指出,奈米科技的重要性,在於其未來將應用到各個產業上,改變各個產業原有風貌。從創投業者立場,所選擇投資對象,是要能以奈米科技來促進原有產品功能,或能大幅降低原有產品成本。此外,如何避開專利地雷,亦將是各企業在投入奈米科技時,必須正視的問題。 挪登表示,二○○三年全球在奈米科技的相關研究經費約為八十六億美元,其中只有二億美元來自於創投基金,創投業界對奈米科技的投入如此保守,除受到網路經濟泡沫衝擊,主要是因為奈米科技的商品化,還有一段很長的路要走,加上創投業者多半對材料工業比較陌生,業界過去又傳出多起投資失敗的案例,均讓創投業者不敢對奈米科技有大手筆投入。相對於創投業者的保守態度 , 如何判斷優質的奈米科技投資案更形重要 。 其表示,除企業必須提出如何能避開國際已有的「專利地雷」,或取得國際專利的交互授權外,更重要的是,投資人必須瞭解,奈米科技的應用,並不是要開發出一個全新的「奈米產品」,或者應用奈米科技就能帶來超額的利潤,而是能對現存產業,帶來功效的提升或成本的降低。