『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查

刊登期別
第20卷,第09期,2008年09月
 

※ 『採購單位執行下單評估與廠商智慧財產管理要件之關連性』研究調查, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2937&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/23)
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韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups)於2025年12月23日宣布,國務會議已審議通過《有關區域發展之法規鬆綁特區及經濟特區法》(Act on Special Cases Concerning the Regulation of Regulation-free Special Zones and Special Economic Zones for Specialized Regional Development)修正案,修法目標在於降低參與業者的法規遵循負擔,活絡「特區」內之創新活動。 所謂「特區」,係指透過監理沙盒、暫時許可(Temporary Approval)等特別措施,使業者在特定區域內享有部分或全部之法規適用豁免,因而得以進行產品、服務及商業模式測試的「指定區域」。該制度在推動以創新為導向之區域成長方面發揮了重要功能,惟實務運作上,業者有時仍因主管機關基於安全考量所附加之額外條件,而面臨一定程度的法規遵循負擔。 根據修正法案規定,當主管機關擬對監理沙盒或暫時許可案附加額外條件時,必須明確證明該額外條件的必要性及比例原則。此一改變預期將大幅降低參與業者之法規遵循負擔,並提供更可預測的監理實驗環境。 此外,修正法案還包含多項制度性改善措施,以提升「特區」制度的有效性與問責性: 一、即使核准辦理實驗之期間屆滿或被撤銷,中央及地方主管機關仍得要求提供績效評估及後續管理措施報告,以確保政策經驗之延續性及成果導向管理。 二、政府得發布正式指引,說明特區計畫之審查標準,並在申請被駁回時告知申請人原因,以提升程序透明度及程序明確性。 三、為保障實驗期間因事故受影響人員之人身安全,新增人身傷害損害賠償條款。明定該項請求權禁止讓與或扣押,以落實保護受害者之基本經濟生活權益。 本次修正法案預計自公布後六個月施行。中小企業暨新創事業部表示,將配合修法,儘速修訂相關附屬法規,以確保制度順利落實發揮最大效益。 在加速創新應用落實之時,如何同時兼顧安全並促進創新,已成為各國重要政策課題。韓國此次修正《有關區域發展之法規鬆綁特區及經濟特區法》之實務作法,非常值得我國持續觀察與參考。

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  所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。   而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。   德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。   故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。   修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。

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法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。

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