德國聯邦卡特爾署(Bundeskartellamt)於2020年7月9日公布,將針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清目前市場相關競爭法問題。 聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示,建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一,目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段,因此,釐清市場是否有不正競爭問題,方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格,也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時,已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。 根據聯邦政府的計畫,2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施,其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運,不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外,更應研擬充電站相關使用條款,以確保充電站能正常營運。此外,並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置,及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外,聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。 聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中,向利害關係人進行產業調查。第一階段,將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況,以及城市及地方政府和其他參與者,在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上,進行第二階段深入調查,特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。
歐洲議會通過《人工智慧法案》朝向全球首部人工智慧監管標準邁進下一步歐洲議會通過《人工智慧法案》 朝向全球首部人工智慧監管標準邁進下一步 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月26日 觀察今年的科技盛事屬ChatGPT討論度最高,將人們從區塊鏈、元宇宙中,帶入人工智慧(AI)領域的新發展。ChatGPT於2022年11月由OpenAI開發的生成式人工智慧,透過深度學習模型,理解和生成自然語言,其功能包含回答各類型問題(如科學、歷史)、生成邏輯結構之文章(如翻譯、新聞標題)、圖形、影像等內容。然而對於人工智慧的發展,究竟如何去處理人機間互動關係,對於風險之管理及相關應用之規範又該如何,或許可從歐盟的法制發展看出端倪。 壹、事件摘要 面對人工智慧的發展及應用,歐盟執委會(European Commission)早在2018年6月成立人工智慧高級專家組(AI HLEG),並於隔年(2019)4月提出「可信賴的人工智慧倫理準則」(Ethics Guidelines for Trustworthy AI),要求人工智慧需遵守人類自主、傷害預防、公平、透明公開等倫理原則。於2021年4月21日歐盟執委會提出「人工智慧法律調和規則草案」(Proposal for a Regulation Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts)(以下稱人工智慧法案),於2023年內部市場委員會(Internal Market Committee)與公民自由委員會(Civil Liberties Committee)通過並交由歐洲議會審議(European Parliament),最終《人工智慧法案》於2023年6月14日通過。後續將再歐盟理事會(Council of the European Union)與辯論協商,尋求具共識的最終文本[1]。 貳、重點說明 由於「歐盟議會通過」不等於「法案通過」,實際上歐盟立法機制不同於我國,以下透過法案內容說明的契機,概述一般情況下歐盟之立法流程: 一、歐盟立法過程 通常情況下,法案由歐盟執委會(下簡稱執委會)提出,送交歐盟理事會及歐洲議會,作為歐盟的「立法者」歐洲理事會(下簡稱理事會)與歐洲議會(下簡稱議會)將針對法案獨立討論並取得各自機關內之共識。大致上立法程序有可分為三階段,在一讀階段若理事會與議會對於執委會版本無修改且通過,則法案通過,若任一機關修改,則會進行到二讀階段。針對法案二讀若仍無法取得共識,則可召開調解委員會(Conciliation)協商,取得共識後進入三讀。簡單來說,法案是否能通過,取決於理事會與議會是否取得共識,並於各自機關內表決通過[2]。 目前《人工智慧法案》仍處於一讀階段,由於法案具備爭議性且人工智慧發展所因應而生之爭議迫在眉睫,議會通過後將與執委會、理事會進入「三方會談」(Trilogue)的非正式會議,期望針對法案內容取得共識。 二、人工智慧法案 (一)規範客體 《人工智慧法案》依風險及危害性程度分級,其中「不可接受風險」因抵觸歐盟基本價值原則禁止(符合公益目標,如重大或特定犯罪調查、防止人身安全遭受危害等例外許可)。「高風險」則為法案規範之重點,除針對系統技術穩健、資料處理及保存訂有規範外,針對人為介入、安全性等也訂定標準。 而針對高風險之範疇,此次議會決議即擴大其適用範圍,將涉及兒童認知、情緒等教育及深度偽造技術(Deepfake)納入高風險系統,並強調應遵循歐盟個人資料保護規範。此外對於社會具有高影響力之系統或社群平臺(法案以4500萬用戶做為判斷基準),由執委會評估是否列為高風險系統。針對目前討論度高的生成式人工智慧(ChatGPT),議會針對法案增訂其系統於訓練及應用目的上,應揭露其為生成式人工智慧所產出之內容或結果,並摘要說明所涉及之智慧財產權[3]。 (二)禁止項目 關於《人工智慧法案》對於高風險系統之要求,從執委會及理事會的觀點來看,原則上重點在於對弱勢的保護及生物資料辨識之權限。歐盟禁止人工智慧系統影響身理及心理,包含對於特定族群如孩童、身心障礙者等弱勢族群之不平等待遇。同時原則禁止即時遠端的生物辨識利用,包含對於人性分析、動作預測等對於人類評價、分類之應用,例外情況如犯罪調查、協尋失蹤兒童、預防恐怖攻擊、關鍵基礎設施破壞等情況時方被允許。此次議會決議提高禁止即時遠端生物辨識的標準,包含納入敏感資訊的蒐集如性別、種族、政治傾向等,及其他臉部辨識、執法、邊境管制、情緒辨識等項目[4]。 參、事件評析 有關《人工智慧法案》雖歐洲議會已一讀通過,然而後續仍要面對與歐盟理事會的協商討論,並取得共識才能規範整個歐盟市場。因此上述規範仍有變數,但仍可推敲出歐盟對於人工智慧(含生成式)的應用規範態度。在面對日新月異的新興科技發展,其立法管制措施也將隨著橫向發展,納入更多種面向並預測其走向趨勢。因人工智慧有應用多元無法一概而論及管制阻礙創新等疑慮,觀察目前國際上仍以政策或指引等文件,宣示人工智慧應用倫理原則或其風險之管理,偏重產業推動與自律。 觀察歐盟《人工智慧法案》之監管目的,似期望透過其市場規模影響國際間對於人工智慧的監管標準。倘若法案後續順利完成協商並取得共識通過,對於如OpenAI等大型人工系統開發商或社群平臺等,若經執委會評估認定為高風險系統,勢必對於未來開發、應用帶來一定衝擊。因此,歐盟對於人工智慧監管的態度及措施實則牽一髮而動全身,仍有持續觀察之必要。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]The AI Act, Future of Life Institute, https://artificialintelligenceact.eu/developments/ (last visited Jun. 20, 2023) [2]The ordinary legislative procedure, Council of European Union, https://www.consilium.europa.eu/en/council-eu/decision-making/ordinary-legislative-procedure/ (last visited Jun. 19, 2023) [3]EU AI Act: first regulation on artificial intelligence, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence (last visited Jun. 21, 2023) [4]MEPs ready to negotiate first-ever rules for safe and transparent AI, European Parliament, Jun. 14, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20230609IPR96212/meps-ready-to-negotiate-first-ever-rules-for-safe-and-transparent-ai(last visited Jun. 21, 2023)
美國交通部公布車輛與基礎設施間聯網指引,強化車聯網時代行車安全美國交通部(U.S. Department of Transportation)部長(時任)Anthony Foxx於2017年1月19日公布「車輛與基礎設施間聯網指引」(Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Guidance),旨在透過加速車輛與基礎設施間通訊系統之布建,增進車聯網時代的行車安全與機動性。同時,本指引也將補充交通部於2016年12月所公布之車輛間通訊規則草案,後者最重要的目的是透過車輛間通訊技術的管理,提升駕駛人對於碰撞與潛在危險的認知以預為因應。透過車輛與基礎設施間聯網指引,交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)將協助運輸系統的所有人與操作人進行相關技術的布建,並讓各運輸事業主管機關與收費道路管理機關,了解布建相關技術之決策所可能造成的影響,並為相關技術的未來發展與聯邦挹注資金的利用(因為多數的V2I能夠整合於既有之ITS設備或道路周邊基礎設施,因此符合聯邦對ITS的補助條件),做好準備。 車輛與基礎設施間之通訊,是車聯網環境的重要構成部分,透過硬體、軟體、韌體、以及無線通訊系統,相關資料不但能在車輛間進行動態傳輸,亦得在車輛與道路基礎設施間進行傳輸。聯邦公路管理局局長(時任)Gregory Nadeau表示:「除了增進行車安全,車輛與基礎設施間之通訊技術能提供相當大的機動性,並為整體環境帶來益處。車輛與基礎設施間之通訊與聯網,以及諸如隱私與互通性等更大的挑戰,都將由本指引作為展開全國性對話的起點。」車輛與基礎設施間聯網(V2I)可謂智慧運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)的次世代技術,其能捕捉車輛所產生的交通資料,並向車輛無線傳輸例如行車建議等的資訊,讓駕駛人能夠掌握與安全性、機動性、甚或是與整體環境相關的所有情況。 車輛與基礎設施間聯網指引的內容,目前包括聯網車輛運輸衝擊規劃初階報告(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Primer)、聯網車輛運輸衝擊規劃桌上參考手冊(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Desk Reference)、技術備忘錄第2號:聯網車輛規畫流程與產品及利害關係人角色與責任(Connected Vehicle Planning Processes and Products and Stakeholder Roles and Responsibilities)、技術備忘錄第3號:新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析(Analysis of the Need for New and Enhanced Analysis Tools, Techniques, and Data)、技術備忘錄第6號:運輸規劃導入互聯車輛所需之技能與專業知識(Skills and Expertise Required to Incorporate Connected Vehicles into Transportation Planning)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:公路容量手冊簡介(Highway Capacity Manual Briefing)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:交通系統模擬模式簡介(Briefing for Traffic Simulation Models)、以及聯網車輛運輸衝擊規劃:社區關懷案例研究(Outreach to Planning Community)。 另外,為了讓執照核發條件透明化,相關的典範實務(best practices)也能為各政府與民間組織機關近用,以布建聯網車輛專用短程通訊(Dedicated Short Range Communications, DSRC)路邊基地台(Roadside Units, RSU)與相關服務,用以支援車輛與基礎設施間之聯網應用,亦針對執照持有人訂有指引(Guide to Licensing Dedicated Short Range Communications for Roadside Units)。
新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。 指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。