2018年1月10號,美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示,美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策,其將讓自動化運輸系統,包括,車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。 為了達成上述目的,且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分,並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集,讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。 該意見徵集主要分為四項,第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管,針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。 第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。 最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管,針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。
日本《外包法》日本外包法,正式名稱為外包價金給付遲延等防止法(下請代金支払遅延等防止法,又簡稱下請法),其制定目的在於確保大型企業外包其業務予中小型企業時之交易公正性,防止外包業者濫用其相對於承包業者之優勢地位,並保護承包之小型業者的利益,而該法的主管機關為公平交易委員會(公正取引委員会)。 依該法規定,於以下情形有本法之適用:(1)業者發包委託承包業者製造、修理物品與委託承包商提供該法授權行政命令訂定列舉的資訊成果產品(製作程式)或服務(運送、將貨品保管在倉庫、資訊處理),且發包之大型企業資本額 3億日圓以上、承包之小型企業資本額3億日圓以下,或發包企業資本額於3億元以下1000萬日圓以上、承包企業資本額在1000萬日圓以下時;或(2)業者發包委託承包業者作成非屬上述行政命令所列舉之資訊成果產品(如製作電視節目或廣告、設計商品、產品之使用說明書等)、或提供非屬行政命令列舉之服務(如維修建物或機械、提供客服中心服務等),且發包業者資本額5000萬日圓以上、承包業者資本額在5000萬日圓以下,或發包業者資本額在5000萬日圓以下1000萬日圓以上、承包業者資本額於1000萬日圓以下。 符合上開法定要件時,發包業者應訂定契約價金之給付期日,不得遲延給付價金,若給付遲延則有義務支付遲延之利息等,同時禁止發包業者拒絕受領承包業者交付的履約標的,禁止無故減少契約價金、退貨、或對承包業者採取報復性措施。若發包業者違反上述規定,則由日本中小企業廳或該發包業者之事業主管機關請求日本公平交易委員會(公正取引委員会)採取相應措施,該會則得據此針對該違反行為向發包業者作出書面勸告,同時對外公開該發包業者之公司名稱、其違反行為之事實概要、以及勸告內容的概要。此外,為防止口頭約定造成日後衍生交易糾紛,發包業者於下單時,應以書面明確約定並記載例如承包業者的履約標的、契約價金數額等法定應記載事項,並在下單後立即交付該書面予承包業者,如違反,得對該發包業者課予50萬日圓以下罰金。
歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。
美國加州通過美國第一部規範藥品專利侵權和解協議中遲延給付條款之州法,推定其具有反競爭性美國加州議會於2019年9月12日通過《加州法案AB 824,商業:保持人們對負擔得起的藥物之近用(California AB 824 - Business: preserving access to affordable drugs)》(下稱AB 824法案),其主要規範藥品專利侵權和解協議中之「遲延給付(pay for delay)」條款,推定其具有反競爭性,為美國第一部規範製藥公司之間簽訂遲延給付條款之州法。 於AB 824法案中,其規範對象為學名藥與生物相似性藥物之藥證申請人,統稱為「非參照藥物申請者(Nonreference drug filer)」。其規定若用來解決專利侵權之協議為「非參照藥物申請者」從主張專利被侵害的公司處接受任何有價值之物,且同意於一段期間內限制或放棄學名藥或生物相似性藥品的研究、開發、製造、上市、銷售,則該協議推定具有反競爭效果。惟例外若能證明「非參照藥物申請者」所獲得之價值僅對其他商品或服務是公平合理的補償、協議直接產生了競爭優勢,協議的競爭優勢大於協議的反競爭效果,則反競爭性之推定可舉上述事由為證而推翻。每次違規行為可處以高達2000萬美元或「非參照藥物申請者」收到的價值三倍的罰款,以數額高者為準。 AB 824法案減輕政府舉證責任的負擔,將主張和解協議不具反競爭效果之舉證責任轉移至和解協議當事人身上,且因此種推定,當事人必須向政府揭露更多和解協議之資訊,而增加協議之透明度。