日本經產省發布「新創企業的經濟外溢效果」調查摘要
為了解2022年公布《新創企業發展五年計畫》（スタートアップ育成5か年計画）（下稱新創計畫）後之情形，日本經濟產業省（簡稱經產省）針對新創企業造成之影響進行調查，於2024年7月22日發布「新創企業之經濟外溢效果」（スタートアップによる経済波及効果）調查摘要（下稱調查摘要），簡述如下：
1.新創企業之經濟貢獻：新創計畫期望透過新創企業提昇產業競爭力，並提供青年就業機會，故積極進行人才培育與輔導創業。根據調查摘要，自新創計畫執行後日本新創企業所創造之國內生產毛額（Gross Domestic Product, GDP）為10.47兆日元（約新台幣2.1兆元），若包含外溢效果（Spillover Effect）則為19.39兆日元（約新台幣3.88兆元），並創造52萬個就業機會。
2.新創企業改變經濟結構之潛力：根據調查摘要，過去10年間日本新創公司併購案件增長22%，顯示其經濟實力提升；且新創公司中女性主管的比例增加，亦顯示其可改善日本女性職場地位。
3.創投資金注入引發新創企業之外溢效果：新創計畫鼓勵創投公司投資新創企業，由於擁有更多之週轉資金，與未接受創投的企業相比，接受創投的企業在擴大就業和創新方面表現更佳。新創計畫推動後，目前日本創投對新創公司之投資金額增加7.8倍（70%之新創公司獲得創投公司投資），並創造13.94兆日元（約新台幣2.8兆元）之GDP。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宥榕
副法律研究員 編譯整理
〈「スタートアップによる経済波及効果」の調査概要を公表しました〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2024/07/20240722002/20240722002.html（最後瀏覽日：2024/08/02）。
周晨蕙，〈日本經產省提出創新政策落實方向〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024年7月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9208（最後瀏覽日：2024/08/02）。
施雅薰，〈美國國家創新與創業諮詢委員會發布透過創業提高競爭力美國創新策略報告，敦促政府消除創業活動障礙，促進新創公司發展〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024年5月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9177&no=64（最後瀏覽日：2024/08/02）。
首屆東南亞國協澳洲高峰會(ASEAN-Australia Summit)於2018年3月18日落幕，各國領袖達成共識並聯合發表雪梨宣言(Sydney Declaration)，宣言內容談到未來東協與澳洲間之戰略夥伴關係、推動區域經濟之整合以及在複雜的區域議題上(包含網路、海事、移民)提升合作關係。 首先，在倡議網路安全(Cybersecurity)議題上。網路安全的威脅乃是全球性的，且在現今許多技術的應用上都會加劇這個問題的嚴重性。而社群媒體以及加密通訊軟體的使用對於所有人而言都將會是一個挑戰，故為深化網路安全之合作，各國將承諾共同致力促進一個開放、安全、穩定、便利、友善的ICT環境。於現行的國際法制基礎下促進網路空間的國際穩定、培養合作能力、確實建立信任措施以及自願而不具拘束力之行為規範。此外，澳洲與東協簽訂共同打擊國際恐怖主義備忘錄(Memorandum of Understanding (MoU) on Cooperation to Counter International Terrorism)，以打擊恐怖及暴力極端主義，其中合作內容即包含有網路情報交流、提供能力建構方案以幫助偵查及打擊恐怖活動等。 次之，在東協-澳洲智慧城市倡議(ASEAN-Australia Smart Cities initiative)議題上。澳洲總理Malcolm Turnbull宣布將在五年內投資3000萬澳幣於強化澳洲與東協發展智慧、永續之城市設計的合作計畫，並且將更進一步促進區域經濟整合與繁榮。澳洲將向東協提供教育、培訓、技術援助及創新支援並投資發展永續性都市化之研究。在綠色基礎設施、水資源管理、再生能源、創新科技技術、數據分析以及交通運輸上，澳洲願意共享經驗與知識。此外，澳洲與東協亦將合作開發一系列高效能的基礎設施項目，以吸引私人及公共投資並改善區域連通性，更進一步實踐智慧城市之目標。 第三，在倡議數位貿易(Digital trade)議題上。澳洲政府宣布將與東協十國共同推動數位貿易並支持該地區經濟的包容性成長。數位科技在全球迅速普及，並為政府、消費者、企業提供了機遇，特別是針對微型、中小企業，它帶來了新興數位交易機會、就業機會、投資機會以及提高生活水準，然而數位化的好處並不代表公平分享。而統一數位貿易之國際標準將有助於消除企業進入區域市場之阻礙以及創造新的就業機會及發展，此一舉措將幫助東協落實其在資料經濟政策上主要優先之處理事項。
德國聯邦政府提出《資訊科技安全法2.0》草案德國聯邦政府（Bundesregierung）於2020年12月16日通過「提升資訊科技系統安全性的第二版法律（Zweiten Gesetzes zur Erhöhung der Sicherheit informationstechnischer Systeme）」草案，又稱「資訊科技安全法2.0（IT-Sicherheitsgesetz 2.0）」，該草案概述如下： (1)加強德國聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI）權限： BSI可對聯邦行政事務行使控制與審查權、檢測資訊系統和公共電信網路相連的安全弱點、發展分析惡意軟體和攻擊的系統與程序，並擴張其對聯邦通訊技術紀錄資料的儲存期間至12個月。 (2)加強消費者保護： 導入IT安全標籤（IT-Sicherheitskennzeichen），製造商應於該標籤中置入產品安全性聲明與由BSI提供之IT安全性資訊；此外BSI有權要求電信服務業者和產品製造商提供其儲存資料與相關必要資訊。 (3)加強企業作為義務： 關鍵基礎設施提供者有報告及使用攻擊檢測系統檢測安全威脅的義務，該報告義務在草案中將擴張適用於具特定公共利益之公司，如與國防和保密資訊IT產業相關、具經濟上重要性的公司，以及受重大事故條例（Störfallverordnung, StöV）所規範者。 (4)加強國家保護功能： 國家應建立認證機制，並課予關鍵基礎設施的供應者通過該認證的義務，即供應者需確保其設施內的零件不具不適當的技術特性，尤其可能被間諜活動或恐怖主義用以破壞關鍵基礎設施的安全與功能之重要零件。 該草案目前於德國聯邦議院（Deutscher Bundestag）進行審查。
加州通過學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act）隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程，並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊，資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日，加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案，其中最引人關注的便是編號SB1177號法案，又稱學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act，簡稱SOPIPA）。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為，包括：(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的，運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定，禁止披露涵蓋資訊（covered information）。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information)，或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外，SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施，以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時，線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下，刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效，將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者，同時也將適用於未與K-12學校簽署契約，但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority，下稱IMDA）於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI，下稱示範框架）第1.5版，以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向，同時提供真實部署案例，將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧，代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動，並與其他代理及外部系統互動，代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境，例如更新客戶資料庫或執行付款，風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過，以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心，仍落在AI應用與輸出風險，對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展，更新其代理AI治理框架，新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式，為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件，但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力，故思考代理能做什麼時，應區分兩個概念：一為行動空間（action-space），指代理可採取之行動範圍，取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限；二為自主性（autonomy），指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度，取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素，不同的權限與自主程度，將會使性質同為代理AI，歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新，真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動，速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止，而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞，致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此，當系統由多個代理構成，敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能，會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向，提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環，透過監測發現異常時，即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險：組織可於規劃階段設計適當邊界，以限縮代理之影響範圍，例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施，確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責：「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，以因應自動化偏誤，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取措施確保人為當責，並應迅速掌握新發展，隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程：組織應於代理生命週期全程實施技術措施，且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見，爰建議逐步推出代理，並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責：應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形，以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練，使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識，同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率，嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍（讀取相對於寫入）及可回復性；發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度，並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境，推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上，示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護，亦即與其提示代理AI不得存取特定工具，不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外，框架另強調在設計之初就要納入控制措施，在執行過程中監測並介入，例如如限制防止工具使用過度，或以輸入驗證的方式，在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法，示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定（Model Context Protocol，MCP）過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時，該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段，如：於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證；於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制；於連結時，將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式，該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線，尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次，設計核准之形式，使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險，並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是，須將監督的有效性本身納入稽核，包括追蹤人為否定率偏低，或審查回應時間有過短情況時，即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞，並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員，同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險，示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理，但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍，難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限；於過渡期間，建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作，故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性，非僅測最終輸出；且應個別測試與合併測試，以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後，框架主張逐步推行，可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面，應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡，並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布，此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋，擴充多代理系統之系統性風險，補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」，而代理式治理之對象，則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統，風險延伸至「行動」及其真實後果。因此，其建議應由單一之模型輸出品質，轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理；由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則，適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時，依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範，推動與國際介接之人工智慧風險分類框架，並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範，並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上，跨入多任務自主執行的功能層次，風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下，單純以生成式AI為標的治理規範或指引，顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果，已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架，雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有，亦是來自於生成式AI的既有影響，但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難，「人在迴路」（human-in-the-loop）須加以調整，一旦代理AI之部署獲得放行，組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」，並應迅速掌握新發展，運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是，該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示，即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險，或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA），《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第一‧五版，二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新，https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf（最後瀏覽日：二〇二六年七月六日）。 [2]《人工智慧基本法》，民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過，全文二十條，二〇二六年一月公布施行，中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1，頁8、15（分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」）。 [4] 同前註，頁11。 [5] 詳前註1，頁3~4。 [6] 同前註，頁15至18。 [7] 同前註，頁33至34。 [8] 同前註，頁30。 [9] 同前註，頁29至32。 [10] 同前註，頁23至24。 [11] 同前註，頁42至45。