為落實美國食品安全現代化法有關食品追溯與風險控管安全認證規定,美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)於2015年11月13日公布「農產品安全規則」(The Produce Safety rule)、「第三方審核機構進行食品安全認證規則」(The Accredited Third-Party Certification rule)與「外國供應商審核規則」(The Foreign Supplier Verification Programs, FSVP)等三項實行細則。其中,「農產品安全規則」首次針對美國境內生產農場建立強制性安全標準,為種植、收獲、包裝和保存農產品建立基於科學的標準(包括水質、員工健康和衛生、野生和家養動物、動物源生物土壤改良劑以及設備、工具和建築物等各種要求)。
而在「第三方審核機構進行食品安全認證規則」與「外國供應商審核規則」主要係確保進口食品符合美國境內生產食品相同之安全認證標準,確保與美國食品追溯制度構聯。食品藥品管理局採用多管齊下的策略,包括與外地監管機關建立夥伴合作關係、檢查出口國的設施、要求進口商就進口食品安全負責,以及對進口食品進行針對性的檢測。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
因應加密貨幣投資交易盛行,美國貨幣監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2020年7月22日發布一封解釋函,授權聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會(federal savings associations)可為客戶的加密貨幣或數位資產提供保管服務,促使銀行持續發揮金融中介功能。此舉將有助於加密貨幣推動發展。 依據解釋函內容,聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會若從事加密貨幣保管業務,主要注意要點包含必須制定健全的風險管理規範;所提供之服務須與銀行的整體業務計劃和策略一致;須以安全可靠之方式進行,包含建立適當系統以識別、衡量、監控和控制其保管服務的風險;審核帳戶是否符合洗錢防制法令;維持適當有效之內部控制制度;確保銀行所保管之資產與自有資產分開存放,並在共同控制的情況進行維護,以確保資產不會被內部或外部人員損失、毀損或挪用;維護有效之資訊安全基礎架構與控制措施,以減少駭客入侵、竊盜和詐騙;判斷是否需要專門的查核程序;提供可靠的財務報告,以及遵守相關法律規範。 貨幣監理局表示,加密貨幣保管服務,包含持有與加密貨幣相關連的密鑰,屬傳統銀行保管業務的延伸,為銀行業推動現代化營運的表現。隨著金融市場數位化,銀行與其他服務提供商將需要利用新技術和創新方式,以滿足客戶的金融服務需求。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3] 綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。 承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析 綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。 據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
美國聯邦法院裁定執法部門無搜索令要求提供手機位置記錄並未違憲美國聯邦第六巡迴上訴法院於2016年4月13日就U.S. v. Timothy Ivory Carpenter & Timothy Michael Sanders案作出判決,裁定執法機關在未取得搜索令的情況下要求出示或取得手機位置記錄,並不違反憲法增修條文第4條。美國憲法增修條文第4條規定:「人人具有保障人身、住所、文件及財物的安全,不受無理之搜索和拘捕的權利;此項權利,不得侵犯;除非有可成立的理由,加上宣誓或誓願保證,並具體指明必須搜索的地點,必須拘捕的人,或必須扣押的物品,否則一概不得頒發搜索令。」 本案事實係聯邦調查局取得兩名涉及多起搶劫案之嫌疑人的手機位置,而根據手機位置之相關資料顯示,於相關搶案發生之時間前後,該二名嫌疑人均位於事發地半英哩至兩英哩的範圍內,故該二名嫌疑人隨後被控多項罪名。在肯認與個人通訊相關之隱私法益的重要性的同時,聯邦第六巡迴上訴法院認為,「縱使個人通訊之內容落於私領域,但是為了將該些通訊內容自A地至B地所必須之資訊,則非屬私領域之範疇。」聯邦第六巡迴上訴法院拒絕將憲法增修條文第4條的保護延伸至像是個人通訊或IP位址等之後設資料(metadata),其原因在於,蒐集此等資訊或記錄並不會揭露通訊的內容,因此本案之嫌疑人就聯邦調查局所取得之資訊並無隱私權之期待。法院認定,此等行為不同於自智慧型手機取得資訊,因為後者「通常而言儲存了大量有關於特定使用人之資訊。」 2015年11月9日,美國聯邦最高法院拒絕審理Davis v. United States案,該案係爭執搜索令於執法部門要求近用手機位置資料時之必要性。加州州長Jerry Brown於2015年10月亦簽署加州電子通訊法(California Electronic Communications Act, CECA),該法禁止任何州政府的執法機關或其他調查單位,在未出示搜索令的情況下,要求個人或公司提供具敏感性之後設資料。
歐盟法院被遺忘權2017年最新判決:Camera di Commercio di Lecce v. Manni案歐盟法院在2017年3月9日針對其於同日所公布的判決發布新聞稿,指出該院認定公司資料登記中的個人資料於此案中並無被遺忘權之適用。 該案件起源於2007年義大利的Manni先生對雷契商業登記處(Lecce Chamber of Commerce)所提之爭訟。在由雷契法院(Tribunal di Lecce)受理的案件中,Manni先生主張其所承接觀光性建案乃因商業登記處之資料清楚顯示其於1992年間擔任負責人的公司倒閉之影響而無法成交。 在一審判決中,雷契地方法院命雷契商業登記處將Manni先生與其之前所任職公司後來進入清算程序之聯結匿名化,並應對其為損害賠償。嗣後,雷契商業登記處向義大利最高法院(Corte suprema di cassazione)提起上訴,該院則決定聲請歐盟法院的先訴裁定(preliminary uuling)程序。 歐盟法院的判決指出:公司登記資料的公開性質,乃基於確保公司間以及與第三人間之法律安定性,特別是對於有意願入股上市公司或股份有限公司的第三人之利益。考量本案所涉法律權利之範圍,以及這些權利限制資料存取的時間在會員國各有所異,歐盟法院認為本案所涉之事實並不足以正當化系爭資料近用之限制,但其亦不排除未來有不同的可能,但須個案判斷。