本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
美國FTC認為政府擴大拜杜法權介入權適用範圍將引發專利叢林危機美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2024年2月6日針對「介入權指引草案」(Draft Interagency Guidance Framework for Considering the Exercise of March-In Rights)提交意見書。介入權指引草案由美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)2023年12月8日公布於聯邦公報(Federal Register),旨在訂立政府機關發動《拜杜法》(Bayh-Dole Act)第203條「介入權」(March-in rights)之判斷流程與標準,以確保介入權發動具一致性。根據草案內容,當受政府補助之研發成果若經商業運用後被以「不合理價格」販售,而未滿足民眾健康與安全需求時,提供補助之政府機關應適時介入。 然而,介入權指引草案將「價格合理性」納入介入權發動要件,被美國各界質疑係為達成拜登政府打擊藥價之政策目的,亦即透過擴大、強化介入權之方式,將「受政府補助之專利藥」強制再授權專利,以降低藥品價格。 FTC於意見書中亦對此爭議提出看法,認為美國人民就處方藥須支付不斷上漲之昂貴價格,雖然賦予各機關審查「價格合理性」,將使得介入權發動更為廣泛且靈活,並得以監督藥品價格。惟擴大、強化介入權仍有隱患,尤其製藥公司恐為了保護其藥品專利,因此擴大申請專利權範圍導致專利叢林(patent thicket)現象產生,例如除將活性成分申請專利外,另將製程、劑型亦申請專利,此為未來各政府機關應該共同解決之問題。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,下稱OECD)於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」(Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management)研究報告(下稱「報告」),為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」(High-Level AI Risk Management Interoperability Framework,下稱「互通框架」)之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟,並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先,「互通框架」的四個步驟分別為: 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準; 2. 「評估」風險的可能性與危害程度; 3. 「處理」風險,以停止、減輕或預防傷害; 4.「治理」風險管理流程,包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法,打造組織內部的風險管理文化。 其次,本報告指出,目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致,然因涵蓋範圍有別,框架間難免存在差異,最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面,惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究,建立AI風險管理的線上互動工具,用以協助各界比較各種AI風險管理框架,並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性,進而減輕企業的合規負擔,其後續發展值得持續追蹤觀察。
現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難