為實現歐洲公民資料一致保護水準之期待,全面革新歐盟各會員國資料保護規範的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR),已於2016年4月14日由歐洲議會正式通過,且將在2018年5月25日生效,該規則異於資料保護指令(Data Protection Directive,95/46/EC)之處,在於規則無待各會員內國法化,得以直接適用,然而生效前的過渡期間,歐盟各國為因應新修正規則預作準備;近期,法國政府在「數位共和國」(République Numérique)法案中,欲修改現行關於資料保護之法律,如法國資料保護法(Loi Informatique et Libertes Act N°78-17 Of 6 January 1978),以達歐盟資料保護水準。
法國國民議會(Assemblée nationale)於2016年1月一讀通過,參議院(Sénat)隨後在5月提出修正案中第26 條之一(Article 26 bis A),要求個人資料應儲存於歐盟或法國境內的資料中心,同時為符合與歐盟的國際承諾會員國,並禁止個人資料傳輸至非歐盟的第三國,而參議院修法理由是為了確保法國規範符合歐盟資料保護水準,並依據先前歐盟法院關於安全港無效之判決的結果為修訂。
然而,資料在地化條款目前仍不明確,但此規定恐對資料傳輸設下更多限制;雖然在GDPR第23條規範關於各國決定限制權利和義務的範圍,資料傳輸至第三國並不在此列,故為加速修法程序,聯合調解委員會(Commission mixte paritaire)將於近期內審查調整,國民議會和參議院的代表仍能針對此條款提出意見以達成最終共識,後續修法值得關注。
美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
德國聯邦政府內閣通過自駕車草案德國聯邦政府內閣通過自駕車草案 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月10日 德國聯邦交通與數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI)提出之自駕車草案(Entwurf eines Gesetzes zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes und des Pflichtversicherungsgesetzes – Gesetz zum autonomen Fahren[1]),經聯邦政府內閣(Kabinett)於2021年2月10日批准通過。BMVI表示冀望透過該草案創建自駕車的法律框架,針對自駕車布建與落地應用之相關程序進行規定,以使指定運行範圍(festgelegter Betriebsbereich[2])為全國公共道路的等級四自駕車(Vollautomatisiertes Fahren)能夠成為人民日常生活的一環。 壹、背景目的 2017年3月,德國聯邦議會(Deutsche Bundestag)通過道路交通法(Straßenverkehrsgesetzes, StVG)修正案,修正過後之道路交通法針對具高度與完全自動駕駛功能(hoch- und vollautomatisierter Fahrfunktion)的車輛─約等同於SAE等級三與等級四之自駕車─進行規範,明確規定在操作設計範圍(Operational Design Domain, ODD)允許自駕車操作,如專為於高速公路上行駛設計之自駕車,則在該模式下不得於其他交通道路上行駛[3],該修正亦針對駕駛人[4]的概念與責任範圍進行重新定義[5]。 本次針對自動駕駛制定之草案係以包裹立法之方式,除同樣於道路交通法進行條文的增定(第1d條至第1l條)外,並修正強制汽車責任保險法(Pflichtversicherungsgesetz, PflVG)第1條,增加道路交通法規第1d條所指自駕車車主(Halter[6])的保險責任。目標為使德國成為全球首個將自駕車自研究階段帶入日常生活中之國家,並預計於2022年實現其構想。 貳、內容摘要 道路交通法規增訂之第1d條至第1l條內容概述如下: 一、第1d條:定義 本條定義道路交通法所涉及之自動駕駛相關詞彙,包含自駕車、指定運行範圍、自駕車技術監控者,以及最小風險條件。 二、第1e條:允許車輛運行自動駕駛之條件 本條規範允許車輛運行自動駕駛之條件,包含需符合規定的技術要求、已受核發行駛許可、依各邦法律主管機關批准於指定運行範圍內使用、根據道路交通法第1條第1項允許於公路上行駛等條件;本條亦針對技術設備所必備的功能進行詳細描述,如車輛得自行遵守相關交通法規、自駕系統可隨時藉由技術監控者加以停用並將車輛置於最小風險狀態,以及自駕系統在以視覺、聽覺或其他可感知方式要求技術監控者進行手動駕駛前,預留有足夠的反應時間等。 三、第1f條:使自駕車運行之相關人員(Beteiligten)義務 本條要求自駕車之車主為維護道路安全和環境相容性(Umweltverträglichkeit),需定期進行自駕系統的更新與維護、確保於手動駕駛時遵守道路交通規定,以及履行技術監控任務。在對自駕車進行技術監控時,當接收到系統以視覺、聽覺或其他可感知方式通知技術監控者,並要求切換操作模式時,技術監控者應立即改為手動駕駛模式,並採取必要之安全措施。另外本條要求自駕車之製造商有義務對自駕車進行風險評估,確保其電子電機架構(Electronic & Electrical Architecture, EEA)與聯網系統的安全性,並向德國聯邦車輛運輸管理局(Kraftfahrt-Bundesamt, KBA)和其他有關主管機關提出證明。 四、第1g條:資料處理 本條課予自駕車之車主及製造商特定義務,要求車主在駕駛自駕車時,於特定情況下進行指定資料類型之保存及傳輸;在製造商部分,則要求其需以簡單、清晰且明確的方式,告知車輛之車主隱私設置選項以及駕駛過程中資料係如何被處理。另本條授權KBA於有安全上之必要時,向車輛之車主進行資料的蒐集、儲存與使用。 五、第1h條:自動駕駛功能的追溯啟用 當動力車輛設置未符合本法所適用之國際法規所描述之自動駕駛功能,僅當停用自動駕駛功能,而不影響車輛其他功能時,方可不考量自動駕駛功能未符合國際法規描述之情況,允許依相關審驗規定運行車輛。 六、第1i條:自動駕駛功能的測試 仍處於測試開發階段之自駕車僅在經KBA核發測試許可、已根據本法第1條第1項進行註冊的情況下,方得於公共道路上行駛,且該行駛必須基於測試目的,過程中亦必須持續進行技術監控。 七、第1j條:授權 經聯邦參議院(Bundesrat)批准之法令授權,BMVI可就道路交通法第1d條至第1i條之公共道路上具自駕功能車輛的許可和操作進行細節性規定。 八、第1k條:德國聯邦國防軍隊、聯邦警察、各邦警察、民防與災難控制、消防隊和緊急服務的車輛 為執行官方任務而有配置自駕車的需要時,若能確保使用自駕車時充分考慮公共安全,則允許相關技術規範、操作設計範圍規範,與其他行駛相關規範之適用排除。 九、第1l條:評估 基於自駕車研發過程可能產生的影響與其和資料保護法規的相容性,BMVI將於2023年底前,以根據本法第1i條第2項所取得之測試資料進行評估,並將評估結果交予聯邦議會。 參、簡析 由BMVI所提出之針對自駕車的草案目前正於聯邦議會及參議院的程序進行中,預計可於2021年中通過。與2017年之道路交通法修正案進行比較,2017年之修正主要目的係使自駕車能夠受道路交通法規之規範,故將自駕車以正面表列之方式,增列入道路交通法規對車輛之定義中,並對駕駛人之義務進行規範,而較少針對自駕車特性制定專門之規定;與之相比,綜觀本次修正草案之內容,可總結出草案係針對未來可於公路上行駛之自駕車結構、品質與設備制定一致性的技術標準要求,規範操作相關人員應行使之義務如自駕系統更新、資料保存、安全性證明與風險評估等,並就操作執照的審查與自駕車測試相關程序進行制定,透過針對自駕車之發展與落實所需進行法條內容之設計,力圖藉此於促進自駕車發展與落實的同時,進一步推動德國道路交通法規之調節與一致性規範之創設。 我國政府長期以來致力於自駕車科技的研發與實驗,2019年6月施行之無人載具科技創新實驗條例以沙盒之概念,於自駕車實驗的範圍內進行特定法規與條件的排除,使技術的研發與測試能不受現有之規範或特定條件限制,最終期望能將自駕車實際投入現有交通體系中使用。為使我國法制環境能與技術發展相互配合,建議可參考德國自動駕駛法草案之內容,在確保公共安全的基礎上,於我國制定自駕車之公路行駛規範,以協助自駕車技術於交通體系之落實。 [1]Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur ,Entwurf eines Gesetzes zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes und des Pflichtversicherungsgesetzes – Gesetz zum autonomen Fahren (2021), https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Anlage/Gesetze/Gesetze-19/gesetz-aenderung-strassenverkehrsgesetz-pflichtversicherungsgesetz-autonomes-fahren.pdf?__blob=publicationFile (last visited Mar. 10, 2021). [2]指定運行範圍(festgelegter Betriebsbereich)於草案第1d條中之定義為「當地與空間上確定之公共道路」,應非普遍所指操作設計範圍(Operational Design Domain, ODD),特於此說明以避免混淆。 [3]Deutsche Bundestag, Straßenverkehrsgesetz für automatisiertes Fahren geändert (Mar. 30, 2017), https://www.bundestag.de/dokumente/textarchiv/2017/kw13-de-automatisiertes-fahren-499928 (last visited Mar. 10, 2021). [4]2017年道路交通法之修正係針對駕駛人(Fahrzeugführer)之概念與責任範圍進行重新定義,而非針對車主(Fahrzeughalter/Halter),特於此敘明。 [5]§§1a,1b,63a StVG. [6]車主(Fahrzeughalter/Halter)與所有人(Eigentümer)之概念於德國道路交通法上非完全相等,普遍情況兩者為同一人,但在少數情況則否,以車輛租賃為例,在此車輛之出租人為所有人,而車輛之承租人為車主,特於此敘明。
歐盟訂定新規範 管理傳統草藥品上市近年來,歐洲市場對傳統草藥的接受程度逐漸上升。傳統草藥銷售市場在歐盟成員國正在快速成長,其中從中國進口的傳統中藥數量更以倍數上升。目前歐洲市場上的天然植物藥約略可分為三大類:第一類是處方藥,用於治療危重病症的植物藥針劑也包括在內;第二類是非處方植物藥;第三類是保健製藥,可在保健食品店購買。歐盟去年通過的傳統草藥品指令(EU Directive on Traditional Herbal Medicinal Products)自2005年10年31日起,已全面生效適用於歐盟地區。該指令為傳統植物來源藥品於歐盟境市場內銷售,開啟了依照簡化查驗程序上市的途徑,但也限制了部分草藥品的上市可能。 其中較具衝擊性的是:傳統使用要件之認定嚴格。根據指令第16c(1)條,此一傳統使用歷史必須是30年以上,且其中至少有15年是在歐盟境內的使用歷史,方可考慮其安全性及療效。「傳統使用」仍須有相關文獻及專家證明其:(1)已使用相當年限之客觀事實、(2)具有安全性與療效之可信度,因此,簡化程序並無法適用於”偏方”之傳統草藥。而「必須是在歐盟境內至少有15年的使用歷史紀錄或資料」,更大大限制了在1990年前尚未進入歐盟會員國的草藥品,將可能因此被擠出歐盟市場。 該指令規定了七年的緩衝限期,可讓歐盟會員國調整不符合簡化查驗程序申請資格、但在該指令生效前已在各會員國市面上銷售的草藥品。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。