美國有線電視法節目載送規則實務現況簡介

刊登期別
第23卷,第11期,2011年11月
 

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NHTSA要求自動駕駛系統及L2自動駕駛輔助系統回報意外事件

  美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)2021年6月29日 「自駕車與配備等級2駕駛輔助系統車輛之意外事件回報命令(Standing General Order 2021-01:Incident Reporting for Automated Driving Systems and Level 2 Advanced Driver Assistance Systems)」,課予系統製造商與營運商意外事件回報義務,重點如下: (1)適用範圍:全美境內公共道路上發生之車輛碰撞事件,事發前30秒至事件結束期間內曾經啟用等級2駕駛輔助系統或自動駕駛系統。 (2)意外事件定義:事件中任何一方有人員死亡或送醫治療、車輛必須拖吊、安全氣囊引爆或事件涉及弱勢用路人(vulnerable road user)。 (3)回報期限:須於知悉事件後隔日立即回報,知悉後10日傳送更新資料,如後續仍有發現新事證,應於每月15號傳送更新。自駕車發生碰撞,即使無人傷亡、無車輛拖吊或安全氣囊引爆,仍需於次月15號傳送事件回報。 (4)回報方式及項目:需至NHTSA指定網站註冊帳號,線上填寫制式通報表格。項目包含車籍資料、事件時間、地點、天候、路況、傷亡及財損情形等等。   NHTSA收到的回報資料,原則上會在將個人資料去識別化後對大眾公開,惟若系統製造上或營運商主張部分資訊為商業機密,可另行向NHTSA之諮詢辦公室通報審核。如逾期未報或隱匿資訊,可處每日最高22,992美元罰金,累計最高罰金為114,954,525美元。

5G汽車協會發布《先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖》

  5G汽車協會(5G Automotive Association, 5GAA)於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」(A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs),提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。   白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統,具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外,同時呼籲各國應提供車聯網(V2X)應用上足夠的無線通訊頻譜,以涵蓋接下來蜂巢式車聯網(C-V2X)、專用短程通訊技術(Dedicated Short Range Communications, DSRC),及5G-V2X之通訊技術普及,指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢,以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機,更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊,並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今,全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛,透過技術得以交換交通與路況資訊,而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加,證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建,而未來5G車聯網更將立基於此,進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全,技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備(OBU)、路側設備(RSU)、智慧型手機,提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。   此外,白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議,概述在國際數位交通運輸體系下,車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施,應與蜂巢式網路之通訊協調,共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜,以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益,亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配,其中基本安全應用需要10~20MHz,先進駕駛應用則額外還需至少40MHz,並提供路側設備低延遲性網路服務,以利資訊即時傳輸,白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題,不可輕視。

歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》

  2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。  問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。

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