KISTEP發布〈強化企業創新活動之研發租稅優惠政策研究〉報告，建議擴大租稅優惠對象
韓國科學技術評估暨規劃研究院（Korea Institute of S&T Evaluation and Planning, KISTEP）於2023年5月3日發布〈強化企業創新活動之研發租稅優惠政策研究：以國家戰略技術研發企業為中心〉（A Study on R&D Tax Support Policy for Enhancing Corporate Innovation Activities：Focusing on National Strategic Technology R&D Firms，下稱本報告），提供政府擴大研發租稅優惠政策之建議，分述如下：
（1）擴大適用稅額抵減之技術領域
為強化競爭力，各國陸續鎖定重要技術產業，擴大研發租稅優惠政策，故本報告建議韓國政府就稅額抵減範圍，從3大領域（半導體、蓄電池與疫苗），擴大至12大國家戰略技術領域，進而增加民間企業之研發補助。
（2）擴大適用研發稅額抵減之對象
由於韓國目前適用研發稅額抵減之對象，不包括負責研發之新創企業負責人及管理階層，故本報告建議韓國應考量稅額抵減制度之效果與制度公平性，擬定一套新方案，擴大可享受稅額抵減優惠的對象。
（3）調高中大型企業之稅額抵減率
本報告指出，激進式創新及專利被引證次數高的創新技術研發，大多由中堅企業及大企業所主導，故建議應研擬一套以中堅企業與大企業為對象，大幅調高可抵減稅額比率之方案。
（4）透過政策組合（Policy mix）以提高政策效益
本報告指出，當企業獲得研發補助時，其研發稅額抵減效果更為顯著，故建議政府研擬以企業為對象，採用研發稅額抵減與補助並行之優惠方式。
（5）集中對技術水準高的企業提供租稅優惠
本報告指出，研發稅額抵減效果侷限於技術水準高的企業。換言之，與將租稅優惠分散給予各企業，不如選定具有技術能力的企業，使其獲得更多的研發稅額抵減優惠。
（6）擴大開放式創新企業之租稅優惠
本報告指出，研發租稅優惠效果對執行開放式創新之企業更為顯著，故建議將執行「產–研」、「產–學」、「產–產」合作的開放式創新企業納入租稅優惠對象。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳祺潔
副法律研究員 編譯整理
한국과학기술기획평가원（KISTEP）, 기업 혁신활동 제고를 위한 R&D 조세 지원 정책 연구 : 국가전략기술 연구개발 기업을 중심으로 (2023), https://www.kistep.re.kr/board.es?mid=a10306010000&bid=0031&list_no=43311&act=view (last visited July 10, 2023).
游詩喬，〈奈及利亞新創企業條例二讀通過，具體化對新創企業的定義〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2022年06月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8869&no=64（最後瀏覽日：2023/07/10）。
劉純妤，〈英國財政部公布研發租稅優惠措施公眾諮詢結果報告，說明最新制度調整規劃與統整回饋意見〉，《科技法律透析》，第34卷第05期，頁5（2022），https://stli.iii.org.tw/legal-details.aspx?no=65&d=7341&i=10018（最後瀏覽日：2023/07/10）。
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。
美國倡建無人機系統整合先導計畫考量無人機系統與國家空域系統及有人駕駛飛機的有效協作，除能提升產業效能與生產力外，同時也強化國家公領域安全的管理。基此，美國總統川普遂發布總統備忘錄倡議建立無人機系統整合先導計畫，期能透過該計畫促進創新應用，並以公私協力的方式進行無人機系統與國家空域系統之整合。
歐盟批准Google併購DoubleClick公司Google 在2007年4月買下DoubleClick之後，競標落敗的微軟連同其他Google對手，控告Google和DoubleClick的結合，恐怕有壟斷之嫌，因此引來FTC和歐盟執委會的調查。 Google此前已經於去年12月首先取得美國聯邦貿易委員會的併購核準。歐盟執行委員會(EUropean Commission；EC)則於日前宣布通過無條件批准Google以31億美元收購線上廣告業者DoubleClick的購併案。 另據CNN Money網站報導，歐盟執委會通過雙方合併，主要基於沒有重大證據顯示，雙方的結合將會削弱微軟(Microsoft)、雅虎(Yahoo!)、美國線上(AOL)等競爭對手的生存空間；其次，Google和DoubleClick彼此並不存在競爭關係，雙方合併對線上廣告市場的競爭，不至於帶來負面的衝擊。 不過，提倡保護個人隱私的組織反對該收購交易，他們認為Google與DoubleClick合併之後，使兩家公司更容易獲取消費者個人資訊。但是歐盟執委會表示個人隱私權問題並非是否同意兩家公司合併的考量事項。 在得到歐盟方面正式核準之後，Google將會正式採取行動併購DoubleClick，將其線上廣告的經營，從文字廣告拓展至顯示廣告(display advertisement)領域。但在這塊線上廣告市場的步步進逼，勢必會刺激微軟加速買下雅虎的決心。
日本建立物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度（JC-STAR），助消費者提升產品資安識別日本建立物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度（JC-STAR），助消費者提升產品資安識別 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年10月30日 壹、事件摘要 為因應物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）產品日趨嚴重的資安威脅，日本陸續訂定針對物聯網產品資安之國內法規與政策方針，除了為強化物聯網產品之資安要求以外，藉由具體的資安評級要求，適用不同類型的物聯網產品，再透過資安標籤制度以區別產品，提升產品之資安識別，以供消費者選購時參考。據此，本文觀測日本近期建立的JC-STAR制度與其所適用國內法規，供我國未來參考與借鏡。 貳、重點說明 一、日本JC-STAR制度背景與目的 日本資訊處理推動機構（独立行政法人情報処理推進機構，Information-Technology Promotion Agency, Japan，簡稱IPA），依日本經濟產業省於2024年8月23日所公布之《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》政策架構下[1]，建立了《物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度》（セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度，Labeling Scheme based on Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements，簡稱JC-STAR），並於2025年7月29日完成《物聯網產品資安符合性評鑑與標籤制度之基本規章》[2]（セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程，簡稱本規章）之最終修訂，建立了JC-STAR制度的框架。本規章將物聯網產品的定義、產品所需的附隨服務（含數位服務等）、可提供驗證服務之單位、第三方監督、廠商自我宣告機制、資安符合性基準、評鑑與評鑑報告書、資安符合性標籤及分級機制等多種要件、適用對象與要求事項明確化，確立了以星等為評級的JC-STAR資安標籤制度框架。此外，JC-STAR制度針對物聯網產品採購方、使用方等不同的資安需求，透過附有資安標籤的產品以供各自選購時為考量，因此JC-STAR制度有以下二點優勢： （一） 較易滿足政府或企業的採購標準 針對政府機關或企業等所需採購的物聯網產品，事前已透過共通性的適用標準，將物聯網產品資安進行評鑑分級，並將評鑑流程可視化管理，不僅使產品符合各組織或單位的資安防護需求，同時使產品選購更加便利。 （二） 確保特定領域事業或行業等符合資安法規要求 基於特定領域事業或行業可能有特殊的資安需求，通過符合性評鑑的物聯網產品，因經第三方驗證後以最高等級的標籤呈現，故可確保符合特定領域事業團體之特殊資安需求，或配合指定使用，以確保其採購之物聯網產品均具備合規性。 二、日本JC-STAR框架與資安要求 日本JC-STAR制度是結合歐洲電信標準協會（ETSI）網路安全技術委員會於2022年6月所公布的《網路安全暨隱私保護標準》（ETSI EN 303 645），以及美國國家標準與技術研究所（NIST）於2022年9月公布的《消費者物聯網產品之核心基準》（NISTIR 8425）等適用標準，並經日本官方改定調整成為適用於日本國內之獨特制度。[3]JC-STAR是基於日本官方所定義之物聯網產品符合性標準（涉及資安技術要求事項等），確認物聯網產品是否符合資安要求以及進行可視化的管理。JC-STAR將物聯網產品區分成四種星級，詳述如下： （一） 一星級（★1） 物聯網產品須符合產品共通性之要求，並適用最低限度之資安要求事項，倘若產品已滿足相關要求事項，由產品供應商自我宣告即可。 （二） 二星級（★2） 視物聯網產品的類型、功能特徵等因素，於一星級以上增訂基礎的資安要求事項，倘若產品已滿足相關要求，仍由產品供應商自我宣告即可。 （三） 三星級（★3） 視物聯網產品的使用對象，包含政府機關、關鍵基礎設施或相關業者、地方政府或人民團體、大型企業之關鍵系統等，依產品類型、功能特徵等因素，訂定共通性之資安要件，並須由獨立第三方進行驗證，並須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。 （四） 四星級（★4） 適用程序上雖與三星級相同，依產品類型、功能特徵等因素，訂定共通性之資安要件，並由獨立第三方進行驗證，須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。惟物聯網產品中，諸如通信設備等所適用的資安要求及相關風險層級較高，因此為最高防護等級。 值得注意的是，日本正積極與新加坡、英國、美國、歐盟等各國專責機關等交涉中[4]，預計將JC-STAR制度與各國物聯網產品制度相互承認並使其與國際接軌。 參、事件評析 日本透過國內政策方針及訂定規章，結合其他先進國家的資安標準，建立了屬於日本自己的物聯網產品資安標籤JC-STAR制度。主要將各種不同類型的物聯網產品，賦予不同星等評級，供一般消費者或政府、企業法人等選購時參考，具體提升針對物聯網產品的資安識別。此外，依產品適用對象或風險層級不同，適用不同程度的資安要求事項。倘若涉及政府或企業法人等採購需求，則可能適用三星或四星等級，且產品均須經獨立第三方進行評鑑後，才能取得符合性評鑑報告書，並添附資安標籤。 因此，JC-STAR並非僅針對政府或公部門單位採購適用，而是擴及日本國內產業或是一般消費者，因此日常中物聯網產品的使用，均受到全面性的資安保障。另一方面，倘若未來日本JC-STAR制度受到其他各國承認，即代表物聯網產品可在已簽署承認的國家間受到信任而流通產品，故可望大幅降低日本國內物聯網產品供應鏈符合國際法規或契約要求的成本，有助於提升產業競爭力。據此，日本以資安標籤提升消費者識別，並有物聯網產品資安驗證機制之整體性規劃，均可供我國推動物聯網產品資安治理政策之未來借鏡與參考。 [1]〈IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sangyo_cyber/wg_cybersecurity/iot_security/pdf/20240823_1.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [2]〈セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程〉，独立行政法人情報処理推進機構，https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj90000003563-att/JSS-01.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [3]〈IoT製品のセキュリティ確保に向けて ～セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度（JC-STAR*）の紹介～〉，頁25，独立行政法人情報処理推進機構，https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj9000000gg60-att/JC-STARsetumeikai_1.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [4]〈ファクトシート：岸田総理大臣の国賓待遇での米国公式訪問〉，日本外務省，https://www.mofa.go.jp/files/100652150.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。