音樂串流服務網站鼻祖Grooveshark正式關閉
美國音樂串流服務網站Grooveshark於2015年4月30日在紐約聯邦法院與三家唱片公司(Warner Music Group, Universal Music Group, Sony Music Entertainment)達成和解協議，以避免由陪審團判決(jury verdict)所帶來高達7億3千6佰萬美金的侵權賠償金。Escape Media Group以5千萬美金、公開道歉及關閉經營將近10年的Grooveshark網站為代價結束了這起爭訟多年的著作權訴訟案。
Grooveshark網站的成立理念爲提供使用者上傳音樂的平臺，樂迷可透過平臺互相分享與檢索音樂，因此網站原本適用於數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)中的避風港原則。惟Grooveshark網站實質上透過員工上傳盜版音樂，此一做法已明顯超出避風港原則的保護範圍。紐約聯邦法院法官於去年秋季的裁定中指出，Escape Media Group透過員工上傳盜版音樂獲取利益為無可爭辯的證據，因此認爲該公司應對著作侵權負責。
紐約聯邦法院法官於審前會議中指出一旦Escape Media Group的故意侵權罪成立，每首歌曲應賠償15萬美金的侵權賠償金，而網站目前擁有近5千首歌曲，因此侵權賠償金額將高達7億3千6佰萬美金。此裁定成爲了此案達成和解協議的催化劑。對於此次的訴訟結果，美國唱片業協會（The Recording Industry Association of America,）代表三家唱片公司表示此次的和解成功杜絕了侵權音樂的主要來源，對於藝術工作者而言十分可貴。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
荷蘭智庫提出發展永續性生質燃料的政策建議面對解決氣候變遷及尋找替代石化能源的全球性問題，生質材料（biomass）的開發與利用深受期待，然而，生質材料的生產與利用是否適當，乃是複雜的決策工具，一國政府在推動與能源、溫室氣體減量有關之政策工具時，必須意識到這些政策工具背後所蘊藏之其他風險。 在面對生質材料的風險，荷蘭政府可謂最先有此問題意識，並嘗試在提出政策工具時盡可能作妥適規劃的先進國家之一。荷蘭是歐洲最大的棕櫚油進口國，以棕櫚油製成的產品在荷蘭超市到處可見，部分棕櫚油也用於能源供應，荷蘭甚至有業者打算興建專門使用棕櫚油運轉的電力供應站（power stations）。 為確保利用棕櫚油及其他生質材料所開發新能源符合環境永續經營的目的，荷蘭政府已研議在相關的政策措施中，導入生質材料應符合永續性的標準；而為落實此一政策構想，荷蘭政府委託智庫Cramer Commission（該委員會以其主席Jacqueline Cramer的姓為名，Cramer女士更在2007年2月成為荷蘭環境部長）進行相關研究。Cramer Commission在今年4月向荷蘭政府正式提出「檢測生質材料是否符合永續性之架構報告」（Testing Framework Report for Sustainable Biomass），報告中提出發展生質燃料可能涉及的六大永續性議題分別：溫室氣體排放、與食物及其他運用領域之衝突、生物多樣性、環境、經濟繁榮、社會福祉；報告除針對此六大議題分別提出永續性思考外，並建議透過追蹤系統（track-and-trace system）對作物從種植到成為電廠生產生質燃料的整個過程予以監控，並對生質燃料公布嚴格的進口標準，作為生質燃料的作物，其栽種方式必須經認證是不破壞環境，或所釋出的溫室氣體比節省得多，始得進口。Cramer Commission並建議荷蘭政府設定在2020年前進口永續來源的生質材料，並建議在此之前應有過渡措施。 關於生質燃料的環境風險問題，目前在歐盟已開始有問題意識，歐盟也嘗試思考是否可能藉由綠色認證制度之建立，確保非以永續方式製造的生質燃料，不得進入歐盟市場；其他打算跟進的歐洲國家，則正在觀察荷蘭的作法。
美國FDA發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）於2020年2月14日，發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明，其包括： 主動監控供應鏈：由於疫情可能影響醫療產品供應鏈，FDA已與數百家藥品與醫療器材製造商保持聯繫，並與歐洲藥品管理局等全球監管機構保持同步，以評估監控潛在之製造中斷的警訊，且與生物製劑製造商聯繫，以評估有關原料之供應問題。若FDA確定醫療產品可能會短缺，則可能會採取與製造商緊密合作、加快對替代供應之審查等措施來防止短缺。 針對海外生產之FDA產品合規性之查驗與監控：FDA採取基於風險之模型來確認要進行查驗之公司，基於某些特定條件，會被認為具有較高風險之場所會被優先查驗，這些條件包括固有之產品風險、患者接觸產品之程度、過去查驗之歷史紀錄等等。除了查驗之外，其他防止不符FDA標準之產品進入美國市場之工具包括進口警示、增加進口採樣與篩查、替代查驗之紀錄要求（requesting records）。FDA可對市場上不合法之產品或違法之公司或個人採取監管與強制措施，例如警告信、扣押或禁制令。 消費品安全：美國海關暨邊境保護局將輸入美國、受FDA監管之產品交由FDA審查，其必須遵守與美國國內產品相同之標準，在FDA決定其可接受性之前不得將其分銷至美國。FDA並成立跨機關之專案小組，密切監控聲稱可預防、治療或治癒新型冠狀病毒疾病之詐欺性產品和虛假產品，並採取可能之執法行動。 對於診斷、治療與預防疾病之努力：FDA致力於促進安全有效之醫療對策的發展，提供法規建議、指導和技術援助，以促進針對用於此病毒之疫苗、治療和診斷測試之開發和可用性。FDA已核發緊急使用授權（Emergency Use Authorization, EUA），以便立即使用由美國疾病管制與預防中心所開發之診斷試劑，並已制定用於檢測病毒之EUA審查範本，其中概述申請EUA前所需之資料要求，目前已提供給表示有興趣開發該病毒之診斷工具之多位開發者。 後續行動：FDA將密切監視疫情並與跨部門合作夥伴、國際合作夥伴、醫療產品開發商與製造商合作，以幫助推進針對病毒之應對措施。
新興網路運輸業的異軍崛起-UBER風潮新興網路運輸業的異軍崛起-UBER風潮 科技法律研究所 2014年09月06日 壹、前言 分享經濟（sharing economy）的概念，伴隨科技技術的進步和社群媒體的活絡，逐漸成為新興商業模式的關鍵元素，並創造出巨大的利潤。Uber便是成功媒合閒置車輛、司機與消費者的新興科技產業典範，然而破壞式創新的成功，反面而來的是全球各地的傳統產業-計程車業的激烈抗爭，政府也隨之發現現有交通監管法規無法妥適因應該新興產業的崛起，而可能對於社會秩序維護、市場公平競爭、爭議處理、人民生命、身體安全之保護有所欠缺。 Uber由卡拉尼克（Travis Kalanick）創立於2009年，起源於舊金山這個難以叫車的城市，目前已進駐超過42個國家，2012年被富比士雜誌評選為全球前十大科技公司，2013年7月引進臺灣[1]。Uber本身不擁有車輛和司機，而是利用先進的app軟體，扮演媒合閒置車輛與消費者的角色，該app軟體同時具有計算費率、顯示出車資訊及預估抵達時間、信用卡付費和車資平分服務等多重功能。由於Uber對司機的服務品質設有嚴格控管和淘汰機制，深受消費者信賴與好評。 Uber的商業模式不斷更新，從原本主打的賓士高級轎車外，開始提供一般的小轎車和休旅車的平價車款服務，並吸引計程車司機的加入、淡化計程車業抗議的問題。在紐約，與Uber聯手的計程車司機，平均收入從300美元提高至700美元[2]。 原本Uber主攻客群是高消費的商務人士，起跳費用和費率比計程車高[3]，約莫貴五成到一倍左右[4]，故對計程車業影響較小，但Uber隨後推出的平價「菁英優步」方案起跳價是50元，使得臺灣的計程車業者產生激烈的反彈浪潮[5]。透過科技創新研發而誕生的新興網路運輸業，不僅模糊了租車業與計程車業的界線，甚至可能會無「法」可管，惟在鼓勵創新創業的政策推動下，對於新興科技產業的管制，是否真能確保市場之公平競爭與維護社會秩序，抑或會過度偏袒傳統產業而扼殺了新型態商業模式的活絡和成長，殊值探究。在美國，已經有許多城市因計程車業的抗議而開始正視該新興產業的異軍崛起，並逐步發展出相應合理之管理制度，殊值我國參考[6]。 貳、Uber在美國 一、緣起 Uber發跡於舊金山，在瞬間擄獲美國各大城市消費者的芳心，但也直接衝擊傳統交通運輸業的生意而造成反彈[7]，2012年10月，芝加哥計程車業及汽車服務業提起訴訟，認Uber商業模式違反芝加哥對計程車營運管理交通法規[8]，隨後，舊金山、華盛頓等地區也有大規模計程車業的街頭抗議行動，認為Uber這種以應用程式為工具的車輛共乘服務 (app-based ride sharing)造成不公平競爭[9]，各州政府，最初為因應抗爭和可能無法管理等問題，採取保守的反對態度。 擁有嚴格交通法規的紐約市首先禁止Uber停業，接著是芝加哥、麻薩諸塞州[10]和維吉尼亞州[11]等地陸續跟進，華盛頓特區和波士頓也引發一系列訴訟[12]，提出uber等共乘車輛服務的科技公司是不合法的計程車業等控訴。 從Uber營運模式觀之，由於其本身未擁有司機和車輛，而是和租車公司和私人合作，最初被歸類為車輛租賃業（hire-a-car business），然而，在其營運模式下卻又與計程車業相似卻不同類，因而處於交通法規管制之灰色地帶之中。備受爭議之處如：對於不同地區的收費採動態定價、利用具GPS定位功能的app作為哩程計費器（meter）、而未遵循當地交通運輸業主管機關訂定的收費基準；違反當地地交通法規有關不允許計程車利用電子裝置提供駕駛服務或預約的極短程（少於半小時）搭乘服務（prearranged rides）；不接受路邊隨機接客；不接受現金付款（如奧克拉荷馬州塔爾薩市（Tulsa）法規規定計程車業必須以現金的方式向乘客收費）；透過自動化機器直接將小費包含在服務費用裡（美國約定俗成的慣例是，乘客須付司機1～2塊美元或車費10％的小費）以及某些地區如維吉尼亞州僅允許非營利的共乘行為、對費率過高的不滿及Uber有阻礙合法計程車使用app叫車的試驗計畫進展之虞等[13]。 2013年的最後一天，加州舊金山發生一起交通事故，Uber司機撞死一名人行道上的6歲女童，但Uber聲稱當時車內沒有乘客亦非在接客途中，非屬執行職務，依加州公共事業委員會（Claifornia Public Utilities Commission, CPUC）之規定，並不在商業保險理賠的範圍內。女童家屬提起民事訴訟，指控司機依賴手機應用程式作為接客平台違反交通法規、保險責任存有漏洞等（該車輛屬於司機自有車，並沒有投保商業責任保險）；若換成是計程車業，計程車司機縱使是已下班在返家途中、或在接客途中，都受到商業責任保險範圍的保障[14]。這件事情激起引發了各界劇烈討論。新興網路運輸業的崛起，除了影響計程車業市場行情和工作機會之外，相關的交通監管規範、司機對乘客或行人造成傷害及交通事故發生時的責任歸屬及商業保險範疇等，從各地交通法規觀之，產生許多模糊或三不管地帶；在各地主管機關提出因應之道前，Uber自行在 2014年2月宣布將擴大保險範圍，以涵蓋司機個人保險範圍不足部份[15]。 二、發展近況 2014年初，美國各地行政機關開始著手規範此類藉由科技技術進入交通運輸業的新興產業，此類新興產業在各地稱呼不同，諸如「網路運輸業（Transportation Network Company,下稱TNC）」或「車輛共乘服務業（ride-sharing service）」[16]，多數的共識是，政策上應開放、鼓勵Uber等新興網路運輸產業活絡發展，以帶動當地就業市場和刺激消費，也能提供消費者更多選擇機會；但新興網路運輸產業不適合被直接歸入計程車業或汽車租賃業的法規下去管制，而應按其特性重新設立另一套監管機制。同時；也宜逐步緩慢放寬對計程車業的管制（relenting pressure from the taxi industry），緩和其在營運上所遭受的衝擊。不過也有地區仍處於觀望中，以下僅列舉數州及城市之發展狀況： （一）加州是最早針對TNC立法的地區，加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）新增「網路運輸業（TNC）」產業類別，針對 Uber、Sidecar、Lyft等車輛共乘服務業（ride-sharing services）等新興租車服務業，在2013年9月通過監管規定，內容包括：必須取得CPUC核發的營業許可、司機前科背景調查、建立司機職業訓練計畫、執行禁止吸毒與酗酒政策、19項車輛檢查項目以及針對每件交通事故至少要投保100萬美元以上金額的商業責任保險，使乘客、司機和第三人於遭遇意外事故時均能獲得合理賠償，該保險金額的要求高於對于豪華轎車之規範[17]。CPUC的立意在使新興和傳統的交通運輸業能在合理的基礎上公平競爭，並確保提供消費者更多元且安全的叫車服務，同時不阻礙新興產業之發展。 （二）科羅拉多州參議院下屬商業、勞動力及技術委員會（Senate business labor and technology committee）亦將Uber此類新興服務歸類為「網路運輸業（Transportation Network Company）」並訂定「規範機動車輛交通運輸規則-網路運輸業規則」（Transportation Network Company Rules of the Rules Regulating Transportation By Motor Vehicle），於2014年7月8日正式施行[18]，主管機關為州政府公用事業委員會（Public Utilities Commission），規範對象範圍包括網路運輸業者、網路運輸業者的雇員和司機。網路運輸業被認定為一獨立業別，有專屬的申請許可程序及要件；網路運輸業者應投保強制汽車責任保險，賠償範圍包括人身健康與財產損害；在安全維護責任部份，則參酌聯邦法規訂定，當司機一旦加入Uber並使用其app執業，則需要通過背景調查、健康檢查和車輛檢查[19]，司機的工作時數也受到限制，以登入網路運輸業數位網路（digital network）起算，連續工作12小時候便應登出至少8小時、連續8天工作累計80小時者亦同，網路運輸業者有義務管理並保存六個月內司機的使用記錄，並保證記錄的真實性[20]。 （三）維吉尼亞州在2014年8月和Uber、Lyft等網路運輸業者達成協議，在相關業者遵守州法、擴大對司機的背景調查並淘汰有重罪、詐欺、性騷擾、暴力犯罪和曾有藥物濫用經驗者、持續監督司機工作狀況並嚴格化投保要求等條件下，撤銷先前的停業禁止命令（cease and desist order），允許他們繼續執業，同時間維吉尼亞州也開始擬具相關法規草案，希望能因應此類提供共乘服務（ride-sharing service）的新興產業之特性、同時考量到傳統計程車業之衝擊影響，發展合宜、長久性的管理規範[21]。 （四）華盛頓州西雅圖市議會原本為了保障傳統計程車業，在2014年3月立法，首創三家新興網路運輸業Uber、Lyft、Sidecar在同一時間執業的司機數量之規定，每家門檻為150名，比業者自行估計出來的2000名執業數量差了不止一星半點；又原本西雅圖的計程車職業執照自1990年就不再核發，但為平息傳統計程車業的抗議，將再加發200張執照[22]。不過，網路運輸業者旋即在4月時推動公投運動（referendum campaign）阻止法令生效，同年7月市議會妥協並通過修正案，取消網路運輸業執業人數的門檻，但提高網路運輸業的投保責任，至核發200張執照給傳統計程車業部份不變，並就所有新取得許可營運的運輸業抽取10美分的費用，作為採購身障人士專用車輛的預算[23]。 （五）德州休斯頓市早在2013年年初便提出新興汽車運輸服務條例（new vehicle-for-hire ordinance）草案[24]，市議會歷經16個月的討論，終於同年8月6日通過市政府法規第46章修正案[25]，肯認網路運輸業（TNCs）的合法性，並將其和所有機動車輛派遣服務業（mobile dispatch services）納入交通監管規範，修正重點在如何落實消費者保護、相類似產業公平競爭、身心障礙者使用權益及商業責任保險，以建立良好的商業環境，找到鼓勵創新商業模式、支持自由市場和建立公平公正商業環境的平衡點[26]。 （六）德州聖安東尼奧市（San Antonio）市議會公共安全委員會（City Council Public Safety Committee）在2014年8月13日拒絕同意汽車運輸服務業（vehicle-for-hire）修正草案，認為應持續研議相關議題，預計11月時再次會商討論。修正草案係為使Uber等TNCs合法化，而預計在城市法令第33章（Code of Ordinances Chapter 33）新增條文，其規範類似對計程車業與汽車租賃業之規定，要求需申請許可、司機背景調查、提交年度及隨機抽查之汽車檢驗報告及強制投保等。但反對者認為網路運輸業對於當地觀光產業以及公共安全是有害的，且修正草案欠缺公平性。舉例而言，網路運輸業同特定共乘服務公司（ride-share companies）僅被要求承擔100萬美元的商業責任保險，但其保險責任應更重；計程車及禮車服務公司，每一車輛的年許可費為440美元，但網路運輸業卻只要160美元；又現行修正案並未限制網路運輸業的營運車輛數目，以及允許網路運輸業自行設定動態費率等，這些都將嚴重打擊計程車業的營運[27]。 參、Uber在臺灣 一、Uber之亂：台北市計程車業者包圍交通部抗議 2013年7月引進臺灣時並沒有未引起太多關注，但2014年5月平價車款服務「菁英優步」的推動，其跳表價為50元，費率比計程車便宜，因此引爆計程車業的恐懼[28]，在計程車業眼中，Uber雖然主張所配合的是合法租車公司，但營運模式並非一般的日租或月租，而是同計程車班以距離來計算收費，卻又不受計程車客運業相關法規限制，明晃晃就是非法計程車，違反租賃業營業規範，不僅定價未經費率制訂委員會核定，司機也不需要有執業登記證，影響乘客安全[29]。我國交通部初步認定，Uber是提供預約租車並代僱駕駛的服務，需遵守小客車租賃業相關規定；若要與計程車客運業或個人計程車合作，則需符合計程車客運服務業申請核准經營辦法，收費也需要依照各縣市核定的計程車費率[30]。 政府到底應該如何看待與用什麼樣的思維管理創新服務？科技進步速度必然快過法規修訂速度，政府應該要保持彈性的態度，開闊的胸襟。臺灣15年來沒有改變的計程車費表，如今在Uber所提供的便利、有效率、高品質司機、立即的客訴處理的叫車服務下，計程車業者還希望能調高費率實是值得思考，是否傳統計程車業的載客服務和品質，已不符合消費者的需求[31]。 二、新興網路運輸業在法律關係上之定位 Uber所提供的服務其實是一個媒合閒置車輛及駕駛和消費者的叫車平台，在臺灣受限於法令規範，目前合作對象是小客車租賃業，交通部目前肯認其並無違法事由，但由於其商業模式-提供類似卻品質更好的乘車服務，因而對傳統計程車產業產生強大的衝擊，使得主管機關不得不正式回應計程車業者要求公平競爭、放寬駕駛年齡上限及推動新式計費表等訴求[32]。 若逕就Uber本身商業模式觀之，實際上較類似為我國的「計程車客運服務業」，依交通部依據公路法第56條第1項授權訂定之計程車客運服務業申請核准經營辦法第2條及第3條，計程車客運服務業得接受委託辦理「車輛派遣」服務業務，所稱派遣，係指接受消費者提出之乘車需求後，指派消費者搭車所在地同一營業區域內特定計程車前往載客之營運方式。至與Uber合作之小客車租賃業是否有違反法規之虞？ 我國計程車客運業和小客車租賃業均屬汽車運輸業，依公路法第79條第5項由交通部訂定申請資格、程序、營運許可內容與限制等事項之規則。兩者行業性質相近，均屬特許行業，但小客車租賃業進入門檻並不嚴苛，屬完全競爭市場，業務來源包括短期個人商務市場、家庭短期旅遊市場及公務機關長租等，尚未出現營運困難的聲浪；而Uber所提供的媒合服務，進一步地減少小客車租賃業的車輛閒置時間、給予代僱司機額外工作收入和提高業者獲利空間[33]。依現行法規，並未禁止小客車租賃業利用類似計程車的營運模式。 而計程車業因立法者預設為維護消費者隨機叫車伴隨而來的安全考量，對計程車業有較多管制規範，計程車駕駛人除了職業小客車執照外尚須申請營運小客車執業登記證[34]，對於車輛數量則係用牌照予以限制數量[35]。計程車費率則由公(工)會提案送交各該交通主管機關，再由費率審議委員會審議[36]；計費表之設定標準和檢驗之主管機關為經濟部標準檢驗局[37]。然而計程車業一直有許多問題存在，如對於駕駛人資格限制、品質和服務態度的規範、工時與勞動條件管理等[38]，此次以Uber而起的抗議活動，可發現計程車司機們的訴求，主要是來自於收入過低[39]。 計程車司機的生計困境，或許可藉由放寬進入門檻與降低成本作為手段，但不應以限制競爭、排斥提供更好服務的對手做為解決之道-當計程車業要求提高計程車費率卻又抗議Uber的平價服務，已經顯現出傳統運輸業缺乏競爭力卻又不願改革的陳舊思想。 肆、評析 根據Uber內部的數據統計，Uber每個月可以創造出2萬個工作機會，並且能有效改善交通狀況和減少酒駕事故[40]。在美國，與Uber合作的司機，年薪水高出一般計程車司機的三倍，且因媒合機率極高，司機可享有工時上的彈性，將提供乘車服務當作業餘工作，Uber則透過車牌號碼和司機的手機號碼對他們進行監督，一旦表現不好將剔除之，這樣的規範在新興的點對點科技服務（peer-to-peer tech service）是非常受歡迎且成功的營運模式，相同的商業模式也使用於e-Bay和Airbnb等公司[41]。 Uber利用成本更低廉的科技技術，所提供的方便叫車系統、便利的信用卡付費、確實的司機評鑑制度及極佳的媒合率，來自於創新的新興商業模式，並受到消費者的信賴與肯定。反觀我國計程車的現行市場生態，反映政府的政策決定及管制措施上，並無法提升計程車司機的收入和良好的載客品質，國內計程車市場並不乏已轉用科技技術平台的車隊，如台灣大車隊、Easy Taxi等，但整體的服務素質顯然欠缺足夠的競爭力，新興網路運輸業的誕生，實有助於計程車業加速開拓進取。我國政府確實應查核新興網路運輸業的商業模式，是否符合相關法規的管理要求，但管制目的上應係為兼顧消費者權益、公共安全、公平競爭及創新鼓勵，但絕不宜為了鞏固傳統產業的利益，而以法規扼殺新興網路運輸業的成長，犧牲消費者的使用需求和選擇權。 [1] UBER，https://www.uber.com/ （最後瀏覽日：2014/08/10）。 [2] 呂元鐘，〈uber.com-無照營業卻投資滿滿的新創叫車公司〉，數位時代，2012/11/22，http://www.bnext.com.tw/article/view/id/25504 （最後瀏覽日：2014/07/25）。 [3] Liz Chen，〈高檔轎車服務Uber初體驗〉，Inside硬塞的網路趨勢觀察，2013/07/05，http://www.inside.com.tw/2013/07/05/uber-experience ；〈Uber-不是有錢人也搭的起的高檔專車接送服務，註冊送300搭乘金〉，電腦王阿達的3C胡言亂語，http://www.kocpc.com.tw/archives/3064 （最後瀏覽日：2014/07/25）。 [4] 〈破天荒！Uber App 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[13] Alex Hern, Uber’s Londn trouble is just the latest squabble over the sharing economy, theguardian, June.11, 2014, http://www.washingtonpost.com/blogs/dr-gridlock/wp/2014/08/06/virginia-reaches-deal-with-uber-lyft-to-allow-services-to-operate-in-the-state/ ; Kyle Arnold, Uber ride service faces questions about drivers, insurance, lack of regulation, Tulsa World, Apr.2, 2014（last visited July.23,2014）. 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[16] Jon Brooks, City by City, Lyft and Uber Take on Taxis Regulators, Mar. 3,2014,http://blogs.kqed.org/newsfix/2014/03/03/lyft-uber-regulation/ （last visited Aug.13,2014）. [17] COM/MPI/avs. Date of Issuance 9/23/2013. 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[21] Luz Lazo, Virginia reaches deal with Uber, Lyft, to allow service to operate in the state, Aug.6, 2014, http://www.washingtonpost.com/blogs/dr-gridlock/wp/2014/08/06/virginia-reaches-deal-with-uber-lyft-to-allow-services-to-operate-in-the-state/ （last visited Aug.14,2014）. [22] Reid Wilson, Seattle becomes first city to cap Uber, Lyft vehicles, March.18, 2014, http://www.washingtonpost.com/blogs/govbeat/wp/2014/03/18/seattle-becomes-first-city-to-cap-uber-lyft-vehicles/ （last visited Aug.14,2014）. [23] Lynn Thompson, Seattle council gives nod to compromise rules for ride services, July.14, 2014, http://seattletimes.com/html/localnews/2024071072_tncscouncilxml.html ; Seattle city council approves new ordinance, UBER, July.14, 2014, http://blog.uber.com/uberonseattle （last visited Aug.14,2014）. [24] Jon Brooks, City by City, Lyft and Uber Take on Taxis Regulators, Mar.3,2014 , http://blogs.kqed.org/newsfix/2014/03/03/lyft-uber-regulation/ （last visited Aug.13,2014）. [25] Transportation, The City of Houston-Administration& Regulatory Affairs, http://www.houstontx.gov/ara/regaffairs/transportation.html ;The Code of Ordinances city of Houston, Texas, the City of Houston, http://www.houstontx.gov/codes/ （last visited Aug.13,2014）. [26] Dug Begley, Houston approves new regulations, allowing Uber and Lyft, Aug.6, 2014, http://blog.chron.com/thehighwayman/2014/08/houston-approves-new-regulations-allowing-uber-and-lyft/#25524103=0&25694101=0 ; The city of Houston, Final Chapter 46 Vehicles for Hire Ordinance, http://www.houstontx.gov/ara/2014-754.pdf （last visited Aug.14,2014）. [27] Cory Smith, Council delays changes to vehicle-for-hire ordinance, KSAT, Aug.13, 2014, http://www.ksat.com/content/pns/ksat/news/2014/08/13/council-delays-changes-to-vehicle-for-hire-ordinance.html （last visited Aug 14,2014）. [28] 郭芝蓉，〈uber引戰計程車，只有破壞沒有創新？〉，數位時代，2014/07/11，http://www.bnext.com.tw/article/view/id/33003 ；甘芝萁、林嘉琪，〈叫車App搶生意，計程車公會怒控非法〉，自由時報，2014/06/25，http://news.ltn.com.tw/news/life/paper/790343/print（最後瀏覽日：2014/08/15）。 [29] 甘芝萁、林嘉琪，〈北北基費率15年未調，Ube 又搶客/千輛小黃後天交通部抗議〉，自由時報，2014/07/05，http://news.ltn.com.tw/news/life/paper/793243 ；蘇文彬，〈交通部將調查Uber是否有違法〉，iThome，2014/07/09，http://www.ithome.com.tw/news/89285 （最後瀏覽日：2014/08/15）。 [30] 〈各界對於UBER進軍臺灣市場相關疑問回應說明〉，中華民國交通部，http://www.motc.gov.tw/ch/home.jsp?id=15&parentpath=0,2&mcustomize=multimessages_view.jsp&dataserno=201407250001&toolsflag=Y （最後瀏覽日：2014/08/15）。 [31] 董福興，〈小黃為何不試著超越Uber？〉，聯合新聞網，2014/07/23，http://mag.udn.com/mag/digital/storypage.jsp?f_ART_ID=525933 ；經濟日報，〈擁抱新科技，化危機為商機〉，2014/07/25，http://udn.com/NEWS/OPINION/OPI1/8826676.shtml ；許子謙，〈uber的行銷秘密〉，數位時代，2014/07/21，http://www.bnext.com.tw/article/view/id/33101 （最後瀏覽日：2014/08/15）。 [32] 蘇文彬，〈交通部將調查Uber是否違法〉，iThome，2014/07/09，http://www.ithome.com.tw/news/89285 （最後瀏覽日：2014/08/15）。 [33] 周茂林，〈全力打拼爭權益，成果與業界共享-專訪中華民國小客車租賃商業同業公會全國聯合會〉，《工商會務季刊》，(2011)，http://198.55.121.69/cgi-bin/big5/k/37a2?q1=dp1&time=17:24:42&q27=20110719141556&q35=&q65=2006003&q22=20 （最後瀏覽日：2014/08/15）。 [34] 計程車駕駛人職業登記管理辦法。 [35] 汽車運輸管理規則第91條之2。 [36] 汽車管理運輸規則第10條。 [37] 度量衡法第3條，度量衡器形式認證管理辦法第2條，度量衡器檢定檢查辦法第3條。 [38] 相關文獻如：交通部運輸研究所，計程車共乘試辦計畫（2009），http://www.iot.gov.tw/public/data/96414235571.pdf；張學孔，〈九十七年度台北地區計程車營運情形調查期末報告〉，台北市政府交通局與台北縣政府交通局共同委託研究，（2008）；張學孔，〈計程車在臺北市大眾運輸政策中的角色與定位之研究〉，臺北市政府研考會委託研究，（2008）；周文生，〈計程車駕駛職前與在職教育訓練制度之規劃與建立(I)〉，交通部運輸研究所委託研究，（2008）；周文生、王穆衡、王晉元，「計程車客運業營業區域檢討調整之研究」，（2002 年）（最後瀏覽日：2013/10/25）。 [39] 計程車業者主要訴求為：放寬計程車駕駛年齡限制；放寬一輛計程車只能加入一家計程車客運服務業的限制（計程車客運服務業申請核准經營辦法第16條）；取締白牌計程車；提高費率。請參〈北市計程車公會建請持續摧生新式計費器制度與規劃各方費率攤提問題〉，台北市商業會，http://www.tpecoc.com.tw/cgi-bin/big5/k/174m?q1=dp1&q27=174m&q35&q65=a019759&q22=20140730175343&q13=x ；台北市計程車客運商業同業公會臉書社團，https://www.facebook.com/notes/%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E8%A8%88%E7%A8%8B%E8%BB%8A%E5%AE%A2%E9%81%8B%E5%95%86%E6%A5%AD%E5%90%8C%E6%A5%AD%E5%85%AC%E6%9C%83/%E8%B7%AF%E6%94%BF%E5%8F%B8%E5%B0%8D103%E5%B9%B47%E6%9C%887%E6%97%A5%E5%85%A8%E8%81%AF%E6%9C%83%E9%99%B3%E6%83%85%E6%9B%B8%E5%9B%9E%E8%A6%86/432941536845711 ；交通部路政司路臺營字第1030408497號函；台北市公共運輸處北市運般字第10332038400號函；交通部交路字第1030405420號函。 [40] Uber, http://blog.uber.com/davidplouffe （last visited Aug.8,2014） . [41] Can Uber taxi protests stop technology’s advance?, 4 News, July.1, 2014, http://www.channel4.com/news/uber-app-taxi-cab-drivers-protests-washington-dc-technology ; Christopher Mathias, Half of NYC UberX Make More Than $90000, Uber Claims, May.27, 2014, http://www.huffingtonpost.com/2014/05/27/uberx-new-york-city-drivers-salaries_n_5397387.html （last visited Aug.8,2014） .