神經科技與AI：進入歐洲市場前，先說清楚量測、推論與用途

OECD於2026年10月6日發布神經資料治理報告。這是一份分析文件，不是新法規，也不代表任何產品取得認證。^[1]

對台灣感測器、電子及醫療科技企業而言，進入歐洲時需要說清楚的不只是技術規格。量測到了甚麼、從中推論了甚麼，以及產品希望支持哪一種決定，都是品牌信任的一部分。

不要讓「理解大腦」掩蓋技術過程

產品可能收集某種信號，再經過處理產生估計值。這不等於直接讀取人的想法，也不代表在所有場景都能作出同樣可靠的判斷。

對外說明應分開資料收集、運算處理、結果解釋及實際用途。AI在其中負責哪一部分，也需要具體交代。神經科技產品不應因為使用AI，就被描述成與大型語言模型具有相同能力。

研究結果、原型展示與可供客戶使用的功能，更不能放在同一層次敘述。

台灣食品藥物管理署已有人工智慧與機器學習醫療器材相關指引，可作為理解產品開發及資料準備的既有參考。這不等於產品已符合歐洲要求，也不應被寫成2026年10月的新規定。^[2]

企業應先確認自己的角色：是零組件供應商、完整設備製造商，還是提供分析服務的平台？不同角色能夠證明和承諾的事情不同。

與香港合作夥伴共同拓展市場時，也要說明誰負責產品聲明、誰接觸使用者、誰處理資料，以及誰回應歐洲客戶的問題。不能讓合作夥伴自行填補總部材料中的空白。

假設一家台灣企業提供感測模組，海外合作方準備將它整合進一項服務。原本的技術資料只描述信號取得能力，市場簡報卻變成「即時掌握使用者心理狀態」。

這項說法跨越了零組件性能、整體系統推論及實際用途三個層次。企業應要求重新確認主張的依據，而不是僅在頁尾增加免責文字。

如果整體服務的效果尚未經相應驗證，就應清楚標示為開發目標。製造商也不宜讓合作方的宣傳反過來成為自己能力的證明。

「高度保護資料」是一個方向，不是完整解釋。使用者和合作機構需要知道資料由誰取得、傳給誰、用來做甚麼，以及如何處理保存與再利用。

原始信號、加工結果及後續解讀應分開說明。人們理解某一次量測，不代表自然理解所有延伸用途。當產品功能改變時，相關說明也需要同步更新。

涉及醫療、研究或工作場所等情境時，應由適當專業人員檢視實際用途與相關要求。傳播材料不能自行決定產品的法規位置。

企業可以談長期願景，但應把已證實能力、合理的開發方向及仍待研究的問題分開。這有助於管理投資者期待，也讓歐洲客戶知道當下可以依賴甚麼。

領導人的問答準備應包含最有力的證據、最重要的限制，以及尚不能回答的問題。清楚承認邊界，比把每個問題都回答成「AI會持續學習」更有說服力。

Belief System可協助企業建立技術敘事、聲譽與歐洲利益相關方溝通之間的連結。重點是讓創新被準確理解，而不是讓承諾超過產品。

可以在簡報中使用「讀懂大腦」這類說法嗎？ 應先確認它是否會讓讀者誤解能力。多數情況下，說清楚量測與推論，比使用籠統比喻更可靠。

國際報告是否能證明產品適合歐洲市場？ 不能。報告可支持治理討論，產品性能、用途及市場要求仍需各自的證據與核實。