英國電信管理局(OFCOM)經過兩年的調查,於2010年12月21日發佈一項反對聲明(Statement of Objections),認為英國電信公司(BT)自2008年7月至2009年4月間的批發終端語音電話(wholesale end-to-end voice calls)產品訂價,可能涉嫌價格擠壓(margin squeeze)之濫用獨占地位行為,違反英國1998年競爭法第二章與歐洲聯盟運作條約第102條規定。
本案係由THUS與Gamma Telecom兩家公司向OFCOM提出檢舉;該兩公司均係由BT提供其批發電話產品,再轉提供服務予家用或商業零售客戶。檢舉人指稱,由於BT的訂價低於成本,並意圖消滅或削弱市場競爭,將迫使部份提供載具預選(Carrier Pre-Selection)服務的業者退出市場。
在OFCOM作成最終決定前,BT仍可在十二週內以書面或口頭表示意見;BT的發言人則反駁了此項指控,並表示將充分參與OFCOM的調查。然而,如BT經確認違反競爭法,將可能遭OFCOM處以批發電話業務年收入百分之十的罰款。據分析師表示,罰款金額可能達數千萬英鎊。
加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規,該法案無異議通過,並已經加州州長Jerry Brown簽署同意,將於2020年1月1日施行,以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。 該法案之所以如此速戰速決,據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規,日後修正時將重新以公民投票進行,有造成修法困難的疑慮;而以立法者立法方式通過這部法規,賦予立法者有對其修訂改正權限,於日後能以一般修法程序進行修法。 該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似,將造成加州原先隱私權規範些許改變,與倡議最初法案不同的地方在於,揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型(category)而非其身分。 隨著本年度加州消費者隱私保護法(The California Consumer Privacy Act)的修法,大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者,都將受到重大影響,依據該法,一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向,亦可以請求中止個資的蒐集及販賣,提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。 自歐洲GDPR規範實施以來至目前,美國聯邦法尚未有相應強度之規範,本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3] 綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。 承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析 綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。 據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
美國著作權局發布「具AI產出之著作註冊指引」,關鍵在人類智慧貢獻程度美國著作權局(US Copyright Office,USCO)於2023年3月16日頒布「具AI產出之著作註冊指引」(Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence),本指引之發布係由於近年美國著作權局時常收到人工智慧著作之註冊申請案,對於此類著作是否可以成功註冊,過去未有較明確之判斷準則,如此恐造成美國著作權體制之紊亂,著作權局遂發布本指引,以作為民眾申請註冊之著作包含利用AI創作內容時之指導依據。 本指引首先認定「著作人」之概念須為人類,此部分與美國憲法、美國著作權法及美國最高法院判例見解相同。 接著,本指引並描述到欲申請之著作,除前開之著作人須為人類外,人類須於該著作中傳達其原始精神理念(own original mental conception),不得為單純之透過機械運作所產生。惟此並非代表人類完全不得運用AI輔助創作,係取決於人類對該創作之創造性控制程度及該創作實際形成(Actually Formed)作者之傳統元素含量。 最後,本指引提出申請人於提出具AI產出著作時應提交之表格為標準表格(Standard Application),在創作者欄位中具體闡述人類作為作者之具體貢獻身份,且不能將AI列為作者或共同作者。至於在本指引發布前已提出之申請案,該指引提到申請人可以透過補充說明之方式,通知著作權局其著作中涉及AI產出部分,並就該部分聲明不專用,以符合新指引所要求之「揭露」。 綜觀以言,可以認定本指引之提出可作為著作人申請註冊時之遵循依據,初步解決過去未有AI著作申請註冊參考依據之弊病,然尚有許多細節待補充,且甚仰賴個案之判斷,惟本文認為未來隨AI科技之發展及廣泛利用,關「人類智慧」於著作貢獻程度更明確、更為具體之判斷標準勢必將應運而生,值得持續關注。
日本要求半導體等重要技術技轉前須進行報告,以強化技術管理日本經濟產業省下之貿易經濟安全保障局,於2024年9月公布「建立強化技術管理之新官民對話框架」文件(技術管理強化のための新たな官民対話スキームの構築について),指出在目前複雜的地緣政治情勢下,企業難以獨自進行技術管理,故須透過強化官民對話,讓雙方可共享現況及問題,俾利政府檢討管理措施。 經產省為強化技術管理,擬修正依《外匯與外國貿易法》(外国為替及び外国貿易法,以下簡稱外為法)授權制定之省令及告示,要求業者於技轉「重要技術」時,須依外為法第55條第8項進行事前報告,以利後續透過官民對話達成共識。經產省強調,上述規定目的不是禁止技術移轉,而是進行適當之技術管理,故原則希望能透過官民對話來解決問題。惟若在雙方對話後,經產省認為有技術外流之虞時,仍會要求業者申請許可。 根據經產省於2024年9月6日公布之省令及告示修正案,以下4大領域10項技術被列為「重要技術」: 1.電子元件:積層陶瓷電容(積層セラミックコンデンサ(MLCC))、SAW和BAW濾波器(SAW及びBAWフィルタ)、電解銅箔、介電質薄膜(誘電体フィルム)、鈦酸鋇粉末(チタン酸バリウム粉体)。 2.纖維:碳纖維(炭素繊維)、碳化矽纖維(炭化ケイ素繊維)。 3.半導體:光阻劑(フォトレジスト)、非鐵金屬材料(非鉄金属ターゲット材)。 4.電子顯微鏡:掃描式電子顯微鏡(走査型電子顕微鏡(SEM))、穿透式電子顯微鏡(透過型電子顕微鏡(TEM))。