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當AI給你營養建議:台灣《營養師法》還沒想過的法規空白

之前分享利用 Claude Code 做飲食營養分析 Bot 的經驗。我自己有個習慣,就是在做新的專案時,會先評估法遵風險。當我在做飲食營養分析 Bot 時,我才知道原來台灣除《醫師法》外還有《營養師法》,而《營養師法》第 12 條列舉營養師的法定業務,包含營養評估、飲食設計、個案諮詢、膳食管理等。

這部《營養師法》在幫大家的健康把關,因為不能隨便一支影片、一段報導,就能提供營養建議。在法規中,需要接受完整的專業教育,並持續進修,每 6 年就要提出繼續教育的證明文件,才能更新執業證照;沒有「營養師」的證照不能自稱「營養師」,法規中列舉了營養師的業務範圍,並規定須親自執行業務,不能由他人代理,如果藉由通訊方式執行業務,還要經過執業登記的主管機關核准;執行業務時還要做紀錄,這些紀錄可能還會成為法律或醫療紀錄文件。

成為「營養師」需要符合嚴格的要求與限制,並不是隨便用AI分析、讓AI提供建議就能取代的。台灣每年會舉辦 2 次營養師的考試,參考自中華民國營養師公會在2025年的統計資料,台灣每年營養科系的畢業生約 1500 人,到 2025年,累計已有 11,860 人通過考試取得執照,及格率約 25%,看起來是一個具有挑戰性的考試。

Bot 的個人化建議,算不算「執行業務」?

在我設計的 Bot 裡,不是只有拍照上傳讓 AI 去分析、評估,事實上還有其他情境的飲食需求,再提供使用者建議,例如由 Bot 提醒當天攝取的蛋白質不足,或我在前篇文章中提到的鈉的攝取量過高,Bot可能提醒要減少鈉的攝取或是多補充哪些蛋白質來源,這些分析與建議是否算「執行業務」?在該法第 29 條中也寫明,如果沒有取得營養師的資格而執行相關業務,本人及其雇主各處新臺幣 5 萬元以上,25 萬元以下罰鍰。

法律規範的對象是「人」,目前法律還沒有明確定義 AI 工具的法律地位,也不知道該找誰負責,是開發的工程師?大語言模型的公司?還是開發的公司?一般開發者通常會在提供的資訊裡加上「僅供參考、非醫療建議」的免責聲明來規避,但無從得知這樣的聲明在法律是否具有效力。另外,由於在 Bot 中可以設定慢性病的個別飲食計算,還可能同時踩到《醫師法》(涉及診療)與《營養師法》(涉及個案管理)。同時,即使開發者已在服務中加入「僅供參考、非醫療建議」的免責聲明,主管機關或法院在判斷是否構成營養師業務的執行時,仍然會以服務的實質功能為主要審查對象。例如,若 Bot 提供高度個人化的營養評估、針對個案的飲食設計、或針對慢性病提出具體調整建議,這些行為在實質上已接近營養師法第 12 條所列的業務範圍,單憑免責聲明可能無法完全排除法律風險。目前台灣尚無直接針對此類 AI 工具的司法判決,但實務上「看實質、不看形式」是法院在醫事法領域常採用的審查原則,這也是開發者需要特別留意的地方。

法規精神 vs. AI現實:一個難解的矛盾

現行《營養師法》的立法精神是保護民眾不受道聽途說與庸醫之害,但 AI 時代最大的衝突,可能是「AI 可能比平均水準的諮詢更準確,卻沒有法律地位」。這個矛盾,台灣目前沒有出口。

現行中華民國法律無法解決的根本問題包括:

  1. 不明確的責任主體:誰應該為 AI 建議導致的傷害負責?開發者說是工具,使用者說信了 AI,傷者說誰賠?
  2. 「諮詢」的定義沒有數位化更新:在立法時只想到人對人的「諮詢」。AI 是一對百萬人的個人化互動,現有法律框架根本無法對應。
  3. 跨國AI模型供應商的管轄空白:若 AI 背後是 Anthropic、OpenAI、Google 或其他國家的大語言模型,台灣主管機關(衛福部/食藥署 或數位發展部)可能無法管到供應商,只能管台灣境內的介接服務。

他山之石:美國、歐盟、英國

基於過往工作的經驗,我請AI協助找尋相關資料。

美國:風險分級模式

目前在應用程式商店中有提供食品營養分析功能的應用程式,可能還結合許多類似運動監測、生理資訊監測的功能,這些目前都可能是遊走在灰色地帶,以不違反《營養師法》為前提來提供服務。但我在想,有沒有可能有符合時代發展的進一步作法?

美國 FDA 在 2020年啟動「數位健康卓越中心」(Digital Health Center of Excellence,DHCoE),目的是協調 FDA 內部所有數位健康相關工作,並非直接負責審批決策,DHCoE的主要工作領域為數位健康政策支援、醫療器材網路安全、AI/ML、真實世界證據(Real World Evidence)、法規科學研究。美國FDA把軟體分成「醫療器材等級」和「非醫療器材」,判斷標準是:軟體的輸出是否直接用於醫療診斷或治療決策。一般健康追蹤 app 通常不被歸類為 Software as a Medical Device(SaMD),但若 AI 針對慢性病患者給出具體飲食處方,就可能跨線。DHCoE 在2025年11月,數位健康諮詢委員會專門討論「生成式 AI 驅動的數位心理健康醫療器材」,顯示美國 FDA 已開始正式處理生成式應用的監管問題,而再更早之前我也提過歐盟與美國相關的監管資訊;在 2026年 1 月美國 FDA 更新 2019 年的「一般健康工具指引」(General Wellness: Policy for Low Risk Devices)與 2022 年的「臨床決策支援軟體指引」(Clinical Decision Support Software,CDS),核心方向是「低風險放行、高風險維持管控」,這些對美國的軟體開發者來說,很多過去灰色地帶的健康工具現在明確不需要美國 FDA 審查,也降低許多法遵風險。

除了美國,歐盟與英國也各自走出不同的路,剛好可以跟美國的「風險分級」對照。

歐盟:雙軌疊加、從嚴

歐盟《醫療器材法規》(Medical Device Regulation,MDR)與《AI Act》的交集,其判斷邏輯類似於美國此FDA,看的是「意圖用途」,如果應用程式(APP)只是健康提醒或追蹤,屬於「一般促進健康應用程式」(Wellness App);但只要涉及診斷、治療建議或臨床判讀,就會被歸類為醫療器材軟體(SaMD)。如果這個SaMD 本身內建 AI 或機器學習,例如針對慢性病患者給出個人化飲食建議,依「AI Act對醫材的高風險分類」還會被額外歸類為「高風險AI系統」,必須同時符合 《MDR》 與 《AI Act》 兩套規範,包括資料治理、透明度、人為監督、風險管理與上市後監控等義務。在之前的全球 AI 監管進度中,也提到歐洲議會已於2026年6月16日公布確認通過的AI 法 Omnibus 修正案,將嵌入受歐盟產品安全法規約束之產品的AI系統則延至2028年8月2日。

英國:補強規範中,採認國際機制

英國藥品與保健產品管理局(MHRA)的現行指引「軟體與人工智慧(Software and artificial intelligence (AI) as a medical device)一樣是判斷軟體是否具「醫療用途」,但目前尚未有專屬的AI醫療器材規範,只確認會在「2026年依英國生命科學產業計畫發布專屬框架」,處理AI生命週期治理、透明度與資安要求——這一點跟台灣現在的空白狀態其實頗為類似。比較特別的是,英國另外設計國際採認機制「Statement of policy intent: international recognition of medical devices」:只要廠商已取得美國FDA、加拿大衛生部或澳洲TGA的核准,就能直接申請英國的簡化審查,預計可縮短6到12個月的上市時間。

英國在2024年啟動全球第一個AI醫療器材法規沙盒「AI Airlock」,並持續擴大測試規模;2025年9月更成立「AI醫療監管國家委員會」(National Commission into the Regulation of AI in Healthcare),研議AI醫療器材監管的未來方向。

結論:在法規灰色地帶裡,我們還能做什麼?

從我自己動手做自己的飲食營養分析 Bot 開始,原本只是想解決自己的健康管理需求,卻意外找到台灣法規對 AI 時代未曾設想的空白。《營養師法》的立法精神立意良善,是要保護民眾不被沒有專業訓練的建議誤導,但它假設的前提,是「諮詢」發生在人與人之間,而不是一個能同時服務上百萬使用者、隨時給出個人化建議的AI。

目前沒有人真正確定「僅供參考、非醫療建議」這句話在法律上是否站得住腳,也沒有人能明確回答,當AI建議出錯時,責任該由誰承擔:寫程式的人、訓練模型的公司,還是提供服務的開發者?

美國、歐盟、英國的做法,剛好提供 3 種不同參考方向:美國 FDA 用風險分級處理:低風險的一般健康工具直接放行,只有真正涉及診斷或治療決策的高風險應用才需要嚴格審查,效率最高,開發者至少知道自己站在哪條線的哪一邊;歐盟則是 《MDR》 加 《AI Act》雙軌從嚴,只要 SaMD 內建 AI,一律視為高風險系統,資料治理、透明度、上市後監控一項都不能少,課責機制最完整,但代價可能是提高業者的法遵成本與風險;英國則一邊補齊自己的AI 醫材框架,一邊用「國際採認」承認美、加、澳已經做過的審查結果,等於用別人的把關,換自己上市審查的時間。

對台灣來說,個人角度認為比較務實的方向,是「美國式的風險分級」加上「英國式的國際採認」,而不是照搬歐盟的雙軌從嚴。台灣的個人開發者、小型新創本來就資源有限,如果比照歐盟,要求 AI 飲食建議工具比照醫療器材做完整的風險管理與上市後監控,等於直接把像我這樣的個人專案排除在合法範圍之外;但完全不管、放任現況模糊,又會回到前面說的責任真空。與其從零打造一套台灣專屬的AI醫材框架,不如先參考美國「一般健康工具」與「臨床決策支援軟體」的分級標準,把「提醒/追蹤」跟「個人化處方級建議」劃出清楚界線,同時比照英國的精神,承認 FDA、EMA等已經做過的風險判斷,減少台灣主管機關從零審查的負擔。這樣至少能讓像我一樣的個人開發者,知道自己的 Bot 站在哪一邊,而不是所有人一起賭一把。

對我自己來說,這個Bot目前只服務我一個人,還沒有到需要煩惱法律責任的規模。但如果哪天想把它分享給更多人使用,這篇文章整理的這些問題,就是我在推出這個服務前必須先想清楚的事,而我更希望,台灣的法規能在公開服務之前,能先明確的標示範圍,減少我的法遵風險與成本。

 

Image by Jan Mateboer from Pixabay

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