歐盟執委會(European Commission)於2024年7月2日發布第二份「數位十年狀況報告」(State of the Digital Decade Report)(下稱該報告),全面檢視「2030年數位十年政策計畫」(Digital Decade Policy Programme 2030, DDPP)之施行現況。特別的是,該報告今年首次新增歐盟成員國提出之「數位十年國家戰略路線圖」(National Digital Decade Strategic Roadmaps),說明預計投入數位轉型之措施、行動及資金。
為了呼籲歐盟成員國加強行動,進而促進經濟繁榮並提升社會凝聚力,歐盟執委會於該報告提出兩大面向之建議。首先,於數位基礎設施及企業之部分,該報告指出,目前高品質之5G網路覆蓋率僅有歐盟領土之50%。對此,各成員國與執委會應共同努力創建真正之數位單一市場(Digital Single Market)。此外,歐洲公司對於人工智慧、雲端、巨量資料之採用率遠低於DDPP欲達成之75%目標。若欲實踐商業部門數位化,應鼓勵中小企業採用創新之數位工具,且應積極投資具有高度發展可能性之新創企業。
其次,於數位技能與公共服務之層面,該報告提及,社會經濟相關之數位轉型過程中,以人為本係一貫之核心理念。然而,目前僅55.6%之歐盟人口具備基本數位技能,各成員國應採取多元方法於各級學校推動培養教育。又,為提升公共服務數位化,各成員國應致力於線上提供重要公共服務、電子健康紀錄,以利民間及企業方便運用。
最後,歐盟成員國須於2024年12月2日前審視、調整「數位十年國家戰略路線圖」,以符合DDPP闡述之目標。此外,歐盟執委會將監督、評估報告中建議之實施情形,並於2025年發布之「數位十年狀況報告」追蹤改善進度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國參議院於今年(2020年)5月,通過了由共和黨領袖 Mitch McConnell 所提議主張,恢復《愛國者法案》(Patriot Act)中,原本應於今年3月失效的215條監控條款,該條款允許執法機構在沒有搜索令的情況下,取得人民的網路歷史瀏覽和搜尋紀錄。 此修正案授予聯邦調查局(FBI)及中央情報局(CIA)等執法機構權力,只要其認為該紀錄與犯罪調查有關並且在檢察總長的監督下,即可無須經過法官批准,獲取人民的網路歷史瀏覽和搜尋紀錄。此法案雖限制執法機構不得取得人民瀏覽和搜尋網頁的「內容」,但卻可以取得該歷史紀錄,而歷史紀錄中詳細記載了人民所瀏覽的網站及所輸入的關鍵字。 倡導隱私保護而反對此一法案的團體,認為政府在此法案的支持下,能夠藉由打擊恐怖主義、避免社會動亂、保護國家安全以及保護兒童等理由,對人民進行監視、侵害其隱私。反對者認為網路瀏覽和搜尋紀錄是美國人最敏感、最個人和最私密的部分,人們會把所想到的每一個想法都透過網路去搜尋,並且瀏覽相關網站,因此,獲取人民的網路瀏覽和搜尋紀錄即等同於了解其內心想法。此法案的反對者包含了兩黨的部分參議員、自由派公民團體「美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union)」以及保守派公民團體「繁榮美國(Americans for Prosperity)」,其認為並無任何證據能夠證明政府依《愛國者法案》所進行的大規模監管,得以拯救任何人的生命。 民主國家中,如何在犯罪追訴以及民主自由之間找到平衡,會是一個值得深究的問題。
義大利發布最新全國性AI法案,預計設立醫療AI用平臺,並強化權利保護與病患福利壹、義大利最新AI法案簡介 義大利於2025年9月17日通過《人工智慧規範與政府授權》立法法案(Disposizioni e delega al Governo in materia di intelligenza artificiale,下稱1146‑B法案),為該國首次針對AI全面立法,亦為歐盟成員國內AI專法先驅。義大利將歐盟《人工智慧法》(AI Act,下稱AIA)框架轉化為國內法,並設立獨立窗口與歐盟對接。為確保落地效率並兼顧國家安全與資料治理,本法採「雙主管機關制」,由隸屬於總理府(Presidenza del Consiglio dei Ministri)之數位局(Agenzia per l’Italia Digitale,AgID)及國家網路安全局(Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale,ACN)共同執行。AgID 負責AI技術標準、互通性與公共行政實務執行;ACN則負責資安韌性、事故通報與高風險AI安全性。 目前該法案已由參議院(Senato della Repubblica)審議並表決通過,2025年9月25日已載於義大利《官方公報》(Gazzetta Ufficiale),再經過15天緩衝期後,預計於2025年10月10日正式生效。然截至2025年10月27日為止,未有官方宣布該法案正式生效之證明,故法案是否依該版本內容正式施行仍待確認。其中醫療為AIA顯示之高風險領域之一,亦涉及資料隱私與病患權益等敏感法益,可謂本法落地機制中具代表性之政策面向,故本文特以醫療AI應用為分析重點。 貳、設立醫療AI應用平臺,輔助專業醫護及強化醫療服務取得 1146‑B法案第10條規定,將由義大利衛生服務局(Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali,AGENAS)主導設立該國家醫療AI應用平臺。該平臺定位為全國級資料治理與AI導入審查機制工具,主要功能為對醫療專業人員提供照護病患與臨床實踐時無法律約束力之建議,並對病患提供接觸社區醫療中心AI服務之管道與機會。該平臺僅得依「資料最小化原則」(dati strettamente necessary)蒐集以上醫療服務所需之必要資料,經向衛生部(Ministero della salute)、資料保護局(Garante per la protezione dei dati personali)及CAN徵詢意見後,由 AGENAS 負責資料處理,並經地方常設協調會議同意後,得以公告方式制定符合歐盟《一般資料法規》(General Data Protection Regulation,GDPR)之風險控管與敏感健康資料處理細則。 在確保資料安全合規後,法案強調對醫療保健之服務可及性(accesso ai servizi)進行改善,病人能透過此平臺更便利地接觸到社區醫療中心所提供之各類AI健康醫療服務,如診斷輔助、數位健康檔案調閱等,亦符合AIA強調AI發展應確保社會公益等權利之宗旨。 參、醫療用AI之限制與目標 法案第7條第5項規定AI僅能作為醫療決策輔助工具提供無拘束力之建議,重申前述醫療平臺相關規定;AI亦不得根據歧視性標準選擇或限制病人獲取醫療服務。病人享有「知情權」(diritto di essere informato),即有權知悉診療過程中是否使用有使用AI、使用方式(如僅為輔助)及其限制。針對健康資料之隱私處理方面,如病歷、基因資料、診斷紀錄等,要求醫用AI系統須持續監測、定期驗證與更新,以降低錯誤風險,維護病人健康安全,亦明文強調醫療AI之使用應以改善身心障礙者生活為目標。 四、總結 1146-B法案在醫療 AI 治理上,透過雙主管機關制平衡歐盟對接、技術發展與風險控管,符合AIA要求並避免權責衝突。建立由 AGENAS 主導的醫療 AI 應用平臺,在相關部門意見下運作,確保資料處理與服務推動合規與安全。病人權利方面,強調知情權、健康資料隱私與地方醫療AI普及,符合資料最小化與 GDPR 規範,展現義大利在醫療 AI 上兼顧創新、透明與權益保障之立場,往後應持續關注AGENAS釋出之關於該平臺使用之相關細則。 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://www.tips.org.tw)
日本發布網路安全相關法令問答集日本國家網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター,或稱National Information Security Center, NISC)於2020年3月2日發布「網路安全相關法令問答集」(サイバーセキュリティ関係法令Q&Aハンドブック),以回應日本內閣在2017年7月27日通過的「網路安全戰略」(サイバーセキュリティ戦略)中所提及應整理相關法制,以利企業實施網路安全措施與對策之決定。因此,內閣網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)普及啟發‧人才培育專門調查會(普及啓発・人材育成専門調査会)於同年10月10日成立工作小組,針對網路安全相關法令進行推動與調查工作。 本問答集內容涉及13項法律議題,包括議題如下: 說明網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法)網路安全之定義與概要; 以公司法為核心,從經營體制觀點說明董事義務,例如建立內部控制機制,以確保系統審核與資料揭露之適當性; 以個人資料保護法為核心,例如說明個人資料的安全管理措施; 以公平交易法(不正競争防止法)為核心,說明在營業秘密的保護範圍內,利用提供特定資料與技術手段,來實施迴避行為係屬無效; 以勞動法規為核心,說明企業採取網路安全措施之組織與人為對策; 以資通訊網路、電信業者等為中心,說明IoT相關法律問題; 以契約關係為中心,說明電子簽章、資料交易、系統開發、雲端應用服務等議題; 網路安全相關證照制度,例如資訊處理安全確保支援人員; 說明其他網路安全議題,例如逆向工程、加密、訊息共享等; 說明發生網路安全相關事故之因應措施,例如數位鑑識; 說明當網路安全糾紛有涉民事訴訟時應注意之程序; 說明涉及網路安全之刑法規範; 描述日本企業在實施網路安全措施時,應注意之相關國際規範,例如歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)與資料在地化(Data Localization)等議題。 此外,隨著網路與現實空間的融合,各產業發展全球化,相關法規也日益增加,惟網路安全相關法規,在原無網路安全概念與相關法制的日本法上,卻鮮少有較為系統化的概括性彙編與解釋文件。因而盤點並釐清網路安全相關法令則成為首要任務,故研究小組著手進行調查研究,並將調查結果—「網路安全法律調查結果」(サイバーセキュリティ関係法令・ガイドライン調査結果)與「第四次關鍵基礎設施資訊安全措施行動計畫摘要表」(重要インフラの情報セキュリティ対策に係る第4次行動計画)作為本問答集之附錄文件以資參酌。最後,NISC期待透過本問答集,可作為企業實施具體網路安全對策之實務參考。
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。