美國財政部投資安全辦公室發布有關對外投資審查議題的法規預告
資訊工業策進會科技法律研究所
2024年09月16日
隨著地緣政治局勢升溫,國際主要國家為強化技術保護,並防止資源持續流入國族國家敵對勢力(Nation-state adversaries),有研議新增「對外投資審查」為監管工具的趨勢,例如歐盟執委會(European Commission)於2024年1月發布「對外投資白皮書」(White Paper on Outbound Investments),以及美國總統拜登於2023年8月9日發布《第14105號行政命令》(Executive Order 14105,以下簡稱《對外投資命令》),確立美國應增設對外投資審查制度之目標。
壹、事件摘要
為了落實《對外投資命令》,美國財政部(Department of the Treasury)投資安全辦公室(Office of Investment Security)於2024年7月5日發布「有關美國於關切國家投資特定國家安全技術與產品」的法規預告(Notice of Proposed Rulemaking:Provisions Pertaining to U.S. Investments in Certain National Security Technologies and Products in Countries of Concern,以下簡稱法規預告),將半導體與微電子、量子資訊技術以及人工智慧列為三大目標監控領域。
依據法規預告,未來「美國人」(U.S. Person)若從事涉及「特定外國人」(Covered Foreign Person)的三大「特定領域活動」(Covered Activity)投資交易,除合乎例外交易(Excepted Transactions)情形外,皆屬未來對外投資審查法規的管轄範圍。
貳、重點說明
以下簡介法規預告的重點規範內容:
一、三大特定領域活動:包含半導體與微電子、量子資訊技術以及人工智慧三個領域。
二、美國人:指美國公民、美國法定永久居留權人、任何依照美國法律設立或受美國管轄的法人實體(Entity),及任何在美國境內的自然人。
三、關切國家:指中國大陸,並包含香港及澳門地區。
四、特定外國人:指「屬於關切國家的個人或法人實體,並從事三大特定領域活動者」,具體而言包含關切國家公民或法定永久居留權人、政府單位或人員、依關切國家法律設立的法人實體、總部位於關切國家的法人實體等。
五、雙軌制:法規預告將對外投資分為兩大交易類別,即「禁止交易」(Prohibited Transactions)及「通報交易」(Notifiable Transactions)。原則上投資若涉及三大特定領域活動且屬於法規預告指定之「先進技術項目」者,為禁止交易;未涉及先進技術項目,則屬通報交易。
六、半導體領域之禁止交易:
鑒於半導體產業對於我國影響重大,且亦為我國管制重點項目,以下簡要說明半導體領域之禁止交易:
(一)先進設計:禁止任何涉及超出美國《出口管制規則》(Export Administration Regulation, EAR)的「出口管制分類代碼」(Export Control Classification Number, ECCN)3A090.a技術參數,或可於4.5克耳文(Kelvin)以下溫度運作的半導體先進設計相關投資。ECCN 3A090.a技術參數係指半導體「總處理效能」(Total Processing Performance, TPP)為4800以上;或TPP為1600以上且「性能密度」(Performance Density, PD)為5.92以上者。
(二)先進製造:
禁止涉及以下項目的先進半導體製造相關投資:
1.使用非平面晶體管架構(non-planar transistor architecture)或16奈米、14奈米或以下製程技術的邏輯晶片。
2.具有128層以上的快閃(NOT-AND)記憶半導體。
3.使用18奈米以下半週距製程技術的動態隨機存取記憶體(dynamic random-access memory)晶片。
4.使用鎵化合物(gallium-based compound)的化合物半導體。
5.使用石墨稀電晶體(graphene transistors)或奈米碳管(carbon nanotubes)的半導體。
6.能於4.5克耳文以下溫度運行的半導體。
(三) 先進封裝:法規預告禁止任何使用先進封裝技術的半導體封裝相關投資。先進封裝係指「以2.5D及3D進行半導體封裝」,例如透過矽穿孔(through-silicon vias)、黏晶或鍵合技術(die or wafer bonding)、異質整合等先進技術進行半導體封裝。
(四) 電子設計自動化軟體(electronic design automation software,以下簡稱EDA軟體):禁止開發、生產用於先進半導體設計或先進封裝的任何EDA軟體。
七、不採取逐案審查模式:法規預告不採取逐案審查模式,而係由美國人自行判斷投資類型為禁止或通報交易。
八、通報程序:原則採取「事後通報」模式,美國人應於通報交易完成日(completion date)後的30個日曆天(calendars day)內,透過財政部對外投資安全計畫(Department of the Treasury’s Outbound Investment Security Program)網站進行通報,並應將相關需求文件提供予財政部,如投資交易雙方的交易後組織結構圖(post-transaction organizational chart)、交易總價值及其計算方式、交易對價描述、交易後對特定外國人的控制狀況等。
九、例外交易:
法規預告的例外交易主要包含兩大類別,分述如下:
(一) 技術不當外流風險較低的例外交易:某些交易類型的技術不當移轉風險較低,若實質上亦未賦予美國人超出「標準少數股東保護範圍之權限」(rights beyond standard minority shareholder protections),則此種投資即可排除於法規預告外,例如於公開交易市場的證券買賣、買斷關切國家法人實體的所有權,以及不取得管理決策權或出資金額低於100萬美元的有限合夥投資等。
(二) 基於其他外交、政治因素的例外交易:若交易發生於美國境外,且經財政部部長認為該國或地區已具備足以應對國安威脅的措施,或經財政部認定為對國家安全有利的交易,皆可排除於法規預告的管轄之外。
參、事件評析
美國財政部發布對外投資的法規預告,顯示出美國政府認為既有技術管制措施,如出口管制、營業秘密及對內投資審查等,已不足以涵蓋對外投資所生之技術外流風險,且對外投資若涉及關鍵領域的先進技術,所帶來的無形技術移轉利益,可能遠大於投資資金本身。
我國基於兩岸情勢及國安考量,自1992年以來即透過《臺灣地區與大陸地區人民關係條例》第35條,就赴中國大陸之投資進行審查。隨著地緣政治複雜化,加諸我國處於半導體等關鍵產業供應鏈的重要地位,我國應持續關注及研析美國等國家之對外投資審查制度發展,以利定期檢視相關機制的妥適性,並達到維護產業競爭力及防範先進技術遭到不當外流之目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
繼2001年引起國內科技產業界關注的公平會處分飛利浦CD-R授權案、2004年7月28日智慧局依循專利法第76 條規定,做成CD-R技術之強制授權決定,准予國碩公司針對飛利浦公司五項專利權所提出的強制授權申請後,飛利浦與台灣光碟片廠的權利金拔河仍未停歇,近日飛利浦宣布,將推動全新的CD-R光碟片專利授權模式—Veeza,根據此一授權模式,每片CD-R光碟片的授權金降幅高達44%。 飛利浦認為Veeza有助於恢復產業競爭的公平性,台灣光碟片卻不這樣認為,首先台灣最主要的競爭對手印度MBI,因飛利浦在印度沒有專利權保護,當地生產的光碟片出貨並不用繳納權利金。另外大陸業者也不按照規定繳交權利金,故即使調降權利金,我國廠商仍認為一旦與飛利浦簽訂新契約,屆時反而更加綁手綁腳,更無法與印度與大陸廠商競爭,市場公平競爭性反而降低,故截至目前為止,並沒有任何一家台灣光碟片廠與飛利浦簽訂新契約。
談傳統民俗文化藝術之保護-兼論原住民族傳統智慧創作保護法草案 2007年9月25日專利判決:Sprint v. VonageSprint,美國第三大電話公司,於2005年向Kanas聯邦法院提起Vonage侵害其七件有關通訊科技的專利。2007.9.25聯邦法院判決:有關Sprint 控告 Vonage通訊專利侵害案,本案陪審團認為,Vonage為?意侵害Sprint專利權,即本案法官若同意陪審團意見,將可判決三倍的賠償金額。而本案判決,網路電話公司—Vonage Holdings Co. 應賠償Sprint Nextel 6千9百50萬美元,及未來盈收百分之五之權利金。 Vorgae 以書面聲明將對聯邦法院此次判決提出上訴;並將變更產品設計以避免使用本案爭議技術。Vonage法務長說明“對於陪審團不認同’Vonage的技術與Sprint的技術是有差異的’甚感失望;而Vonage首要目標是提供給客戶高品質、高穩定的數位電話服務”。 Sprint發言人—Matt Sulivan 說明,Sprint擬向地方法院申請禁制令,禁止Vonage使用Sprint之專利技術。 本件判決為2007年第四大專利案件判決。 此判決為今年度第二個不利於Vonage的判決。今年三月Virginia法院認定Vonage之網路電話系統侵害Verizon三項專利。此判決判定之賠償金為5千8百萬美元及未來盈收百分之5.5之授權金。 分析師認為,VoIP已成為主流話題,Vonage以網路電話為主要業務的公司,未來將面對更多的問題及付出更多的金錢。
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。