本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦內閣2020年6月24日通過「數位家庭給付法」草案(Entwurf eines Gesetzes zur Digitalisierung von Familienleistungen),該草案由德國聯邦內政、建設及家園部(Bundesministeriums des Innern, für Bau und Heimat, BMI)及德國聯邦家庭、老年、婦女與青年部(Bundesministeriums für Familie, Senioren, Frauen und Jugend, BMFSFJ)共同提出。草案目的在使多項家庭津貼與補助可以透過網路科技整併至單一申請窗口;利用數位科技的電子治理模式,簡化繁複的紙本申請流程,使用「一鍵式」(ein Klick)服務讓民眾可透過電腦或廣為普及的智慧型手機直接申請。 「數位家庭給付法」草案主要規範內容下列3個面向: 整合與家庭相關之津貼或補助項目:為減輕新生兒父母或監護人(Erziehungsberechtigte)的照顧負擔,BMI及BMFSFJ欲將姓名登記、出生通報、父母津貼(Elterngeld)、育兒津貼(Kindergeld)及兒童補助(Kinderzuschlag)等5項服務合併申請(Kombiantrag),匯整至單一申請窗口。 提供機關間個資合法傳輸基礎:由於申請前述的津貼或補助項目時,申請人須向聯邦政府、各邦政府、法定健康保險機構或雇用人申請相關證明文件,未來處理公共服務之機關經申請人同意合法授權下,得跨部門調閱申請服務相關之資料。 符合資訊安全及個資保護的基礎:該法要求應建立可受信賴的數位授權控管措施,且得驗證數位身分之安全層級,相關措施應符合德國「網路近用法」(Onlinezugangsgesetz, OZG)第8條及歐盟「一般個人資料保護規則」(General Data Protection Regulation, GDPR)的規範要求。 聯邦內閣目前已將該草案提交予聯邦議會審查,預計最快自2022年1月1日分階段實施。然而,德國聯邦政府考量新冠肺炎疫情期間,懷孕婦女或年輕父母採用書面申請,將大幅提高感染COVID-19病毒的風險。因此,該法允許合併申請出生證明、補助或津貼,在今年(2020年)於不來梅邦(Bremen)啟動試辦計畫,另預計明年(2021年)將於其他邦展開相關電子化的申請服務。
日本促進產學合作相關計畫簡介日本在促進產學合作,除了A-step計劃外,亦成立了創新中繼站構築援助事業(Support Program for Forming Innovation Hub)與創新中心(COI)等。 創新中繼站構築援助事業,由JST協助國立研發法人推動改革,以強化法人之效能,並做為大學與企業之中繼站,大學主司研究,企業則負責產業化階段,中間點則由JST與國立研發法人一同合作。JST負責召集人才、評定人才並進行創業援助、技術調查與分析。國立研發法人則提供人才培育及交流所需之資源(例如:機具設備的整修與提供,推動研究開發等等)。 創新中心(COI)則是政府預測未來10年之社會變遷及人口結構,再根據未來社會可能之需要,以建立理想社會為目標,通常進行具有高難度、高風險研發之創新中心。目前日本有18個創新中心分佈全國各地,由國家指定企業與大學共同進行,但是研究負責人只能是大學。
受傷的機車騎士就機器自動駕駛的車輛控訴過失駕駛美國通用汽車公司(General Motors,下稱通用汽車)於2018年01月間向美國運輸部(United States Department of Transportation)遞出請求展示雪弗蘭(Chevrolet)第4代自動駕駛車(此款車種無裝備方向盤與踏板,號稱世界上第一輛可以自我安全駕駛,且無需人類介入駕駛的車輛)的申請,不久後關於以下車禍事件的訴訟即遭提起。 根據Oscar Willhelm Nilsson(即原告,下稱Nilsson)於2018年01月22日向美國舊金山區地方法院針對前開車禍事件提起訴訟的主張,於2017年12月07日早上,其在加州舊金山Oak Street的中央車道上騎乘機車往東行駛,Manuel DeJesus Salazar(即被告,下稱Salazar)於同時地駕駛由通用汽車製造之Chevrolet Bolt vehicle(下稱自駕車),並開啟自動駕駛模式且雙手放開方向盤。Nilsson原騎乘於自駕車後方,不久,自駕車自Nilsson正前方變換車道至左側,Nilsson則繼續筆直前行,但自駕車又隨即往回駛入Nilsson直行騎乘的車道,因此撞擊Nilsson摔倒在地。據此,Nilsson主張通用汽車公司欠缺對於自駕車的自我操作應符合交通法規及規定所賦之注意義務,換言之,自駕車前揭操作車輛駕駛的行為(未注意其他正在行駛的駕駛人而轉換至比鄰車道)具有過失,造成Nilsson受到嚴重的生理及心理損害,且無法工作,產生高額的醫療、護理費用,故請求法院判決原告即Nilsson之主張不少於7萬5千美元之損害賠償、懲罰性損害賠償、律師委任費用以及其他適當且公正之侵權損害賠償等有理由。 然而,根據先前加州車輛管理局所提之文件,通用汽車對Nilsson所描述之車禍經過提出了以下爭執,通用汽車表示自駕車側面有一條長磨損痕跡,應是當時右邊的車道正要匯入中央車道,而自駕車正在自我校正回車道中央,Nilsson卻騎乘機車從兩個車道中間切出來,導致與自駕車發生擦撞。此外,案發當時自駕車的時速為了順應車流而保持在每小時12英里(每小時19公里)行進,而摩托車卻是以大概每小時17英里(每小時27公里)行進,故自駕車應無不當駕駛之情形,反應由機車騎士Nilsson負擔肇事責任,因其未在確認安全之情況下,即從自駕車右側超車,以上通用汽車反駁Nilsson主張的結論,更與舊金山警察局的報告結果不謀而合,即舊金山警察局認為Nilsson在確定安全以前,就嘗試要超越自駕車。 此外,在前開訴訟提起前的2018年01月14日至01月20日的當週,加州車輛管理局表列出自2014年至2018年間的54起自動駕駛車意外報告,大部分的狀況係由駕駛人(而非自動駕駛車本身)對事故負責(雖開啟自動駕駛模式,但駕駛人仍在特定條件下需要自行駕駛)。 即便前開各個報告看似不利Nilsson,但Nilsson的律師Sergei Lemberg卻表示警方的報告應是有利Nilsson,因自駕車早在車禍發生前就已經發覺Nilsson,但卻沒有預留足夠的時間剎車與閃避,因此通用汽車公司所稱之主張並不足採信,更可見自駕車的行為是危險且難以被預測的。 就此,一位南加大研究自駕車法律問題的法律系教授Bryant Walker Smith表示,未來發生事故的時候,駕駛人在大多數的狀況下比較不會被苛責,但自動駕駛系統會被檢討應該可以做得更完善。 (註:本件訴訟仍在繫屬中,尚未判決。)
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)