美國聯邦航空總署對外公布「無人機運行執法方針」

  近年來隨著科技進步,市面上無人飛行載具(Unmanned Aerial Vehicles, UAS,簡稱無人機)產品與相關應用蓬勃興起,為規範相關運行秩序,美國聯邦航空總署(the Federal Aviation Administration, FAA)於2015年1月8日公布了「無人機運行執法方針」(Law Enforcement Guidance for suspected unauthorized UAS Operations),並呼應美國眾議院所曾表達關切,建議應儘速公布美國無人機立法監管架構,以避免許多相關研發技術公司出走海外的不利發展。

  FAA該執法方針,先指出實務上,目前以FAA為實際執法單位所面臨的困難,並徵募各州地方警力協助,以進行實際執法行動。由於FAA經常無法立即趕到並處理無人機事件發生地點,然而透過各州地方警力,對於攔阻未經授權或不安全的無人機活動,具有較佳的嚇阻、偵測、立即調查,以及採取適當執法行動的優勢。

  因此,FAA執法方針指示州地方警力,應於未經授權的無人機活動事件發生處,採取以下措施:1. 認明並面詢目擊者;2. 鑑別操作可疑無人機活動者;3. 錄下其活動影像並繪製無人機使用之位置與情況;4. 辨識該區域限制航空範圍;5. 立即通知FAA;6. 蒐集證據。

  目前美國有關無人機相關規範,僅有現代化及改革法(Modernization and Reform Act)第333條下,批准無人機具有豁免權之14項適用領域,如閉集錄影(closed-set filming)、空中調查工作、監控建築物地點、調查有關離岸鑽油平台、具農業目的等作業項目,並涵蓋相關具體應遵循之規範;所以美國後續亟待制訂更多相關遵守規範,以利產業界遵循,FAA預計於2015年底公布55磅以下無人機的規章制度,並受國會要求將於9月將無人機監管規章整合至美國領空管理系統(National Airspace System),相關規範內容待持續追蹤觀察。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 美國聯邦航空總署對外公布「無人機運行執法方針」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6838&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/18)
引註此篇文章
你可能還會想看
何謂防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)?其是否為NPE的重要類型?

  防禦型專利聯盟係為NPE之一種重要類型,主要以抵制NPE侵擾為出發點,防禦型聯盟儘可能搶先攻擊型如NPE者去進行專利的授權或購買,加入防禦型聯盟者則可付出比與NPE進行和解所支付費用較少的金錢,成員其會員以取得不被NPE侵擾的地位。   NPE中屬於防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)者,RPX(Rational Patent)之運作模式常可作為主要類型化參考對象之一。RPX為上市公司,其主要核心業務在於「緩和其會員被訴之可能」。RPX取得專利之資金主要來自會員年費,而各會員可取得RPX所有專利之「授權」,而收費結構不當然等於獲取專利之成本之分攤,以使會員已低於一般訴訟和解、或取得爭議專利等更為低的代價來防止被訴。在此同時,RPX本身也不會對他人起訴。   RPX所提供的防禦性聯盟策略,先行於其他NPE取得前那些潛在「危險性」的目標專利,甚至有可能向NPE取得專利,必要時,直接於訴訟仍在進行之時去取得專利。而在防禦以外,如其他非會員向會員起訴,會員也可以以RPX所有之專利進行反訴。   目前RPX會費在6萬5千美元至6900萬美元之間,依照會員本身營運規模之不同定之,但「會費等級」(rate card)會自加入之初鎖定不再更動,實際每年繳交費用則可能依據RPX所取得的所有專利價值增加而上昇 。而除此主要運作模式外,RPX也運用其廣泛取得專利之經驗,提供個別企業服務服務,得以較低的躉售價格取得專利(Syndicated Acquisitions),反之企業自行購買專利可能需要付出較高的「零售」價格   RPX的運作模式對於加入成為其「會員」者有兩項優勢:第一,減少「專利蟑螂」可取得的專利數量;其次,因可理解為全體會員合力進行防禦型專利取得故能減低這些專利取得之成本。

英國金融行為監督總署公布《加密資產指引》諮詢文件

  英國金融行為監督總署(Financial Conduct Authority, FCA)與英國財政部、英格蘭銀行於2018年3月共同組成「加密資產專案小組」(Cryptoasset Taskforce),為英國政府「金融科技產業戰略」(Fintech Sector Strategy)之一環。2019年1月23日,FCA公布《加密資產指引》(Guidance on Cryptoassets)諮詢文件,除在配合加密資產專案小組之調查、研究外,亦在於落實FCA作為金融監理主管機關,盤點及釐清法規適用之職責,以妥適因應金融科技發展。公眾意見徵集期間至2019年5月4日,FCA並預計在同年夏季提出最終版本的報告。   依據《加密資產指引》,FCA臚列了四項監理代幣(token)可能的法源依據,包含: (1)受監管活動指令(Regulated Activities Order)下的「特定投資項目」。 (2)歐盟金融工具市場指令II(MiFID II)下的「金融工具」。 (3)電子貨幣條例(E-Money Regulations)下之「電子貨幣」。 (4)支付服務條例(Payment Services Regulations)。   由於加密資產市場與分散式記帳技術發展迅速,參與者迫切需求更清晰之監理規範,包含交易匯兌、主管機關等,避免因誤觸受管制之活動(regulated activities)而遭受裁罰。其次,FCA亦希望能強化消費者保護,依照加密資產商品類型,讓消費者知道可以尋求何種法律上之保障。

日本政府擬修法擴大個人編號卡(My Number Card)資料使用及調取範圍

日本政府於2022年11月29日公布「個人編號法」(平成二十五年法律第二十七号,行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律)之預計修正內容。 目前個人編號法第9條第2項主要限定於社會保障、稅收、災害防治三個領域,該法對哪一些行政機關能調取,以及可調取個人資料的種類均有詳細規定。本次修正案目的為將個人編號的用途擴大,除了前揭所提三個領域外,將再包括國家資格管理、汽車登記以及外籍居民行政程序、國家急難救助金及其他津貼發放等。其次,為擴大個人編號用途與增加運用彈性,此次修法重點之一在於擴大該法第4章第19條特定個人編號(My Number)提供限制中,第17款關於其他依據「個人資料保護委員會」所訂規則準用事項範圍。未來日本政府可透過「政省令」的修改(基於國會立法授權,而由行政部門所頒訂,具有對外法拘束力,類似我國法規命令位階),讓政府及相關機關能在有需要時即可蒐集特定個人編號,以迅速、彈性地對應外在情況。 本案若經國會審議通過後,細節部分還需約時二年修改作業系統,最快預定令和7年(2025年度)施行。其他修正重點如:1.將公家機關掌握民眾銀行帳戶資訊和個人編號自動連結,此舉係為改善疫情期間之問題,未來將可使政府發放補助金及急難救助金時更為順暢;2.尚未取得個人編號卡仍可申請「資格確認書」參加社會保險或診療;3.嬰幼兒五歲前「個人編號卡」都不須附上照片等。 唯輿論有批評,在尚未經過國會及有識者充分討論前,貿然大幅擴大資料調取、使用範圍,尤其日本政府計畫將個人所有銀行帳戶都強制連結個人編號,可能讓政府更容易掌握民眾資訊,像是追蹤稅務狀況、打擊逃漏稅等。日本「個人編號法」主管機關總務省則再三保證個人編號卡晶片不會儲存稅金、年金等個人資料,即使作為醫療或健康用途時,也不會紀錄健檢結果和服用藥物等訊息。雖然仍有部分待改進處,惟日本以專法規定個人編號卡儲存資料之種類與範圍,並於該法中說明相關管理措施,仍值得我國未來密切關注。

歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」

  歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。   該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。

TOP