無人機(Drone)也就是無人飛機或無人飛行器(Unmanned Aerial Vehicles, UAV),具備自動飛行系統的簡易模型飛機,自動飛行系統內可能包含一電腦作業系統、一套衛星導航裝置、羅盤功能、氣壓高度計、偵測器及設計飛行之軟體等等,簡稱無人機。茲因電子與無線傳輸科技進步,無人機在國際間掀起流行,近來無人機之使用引發安全疑慮,促進各國重視無人機的使用與法制管理。目前國際間陸續針對無人機立法管理的有美國、日本及歐盟等,我國行政院亦於2015年9月24日通過「民用航空法」部分條文修正草案因應無人機遙控管理規範。觀諸國際立法及修法趨勢,無人航空器之管理,包括無人機的體積、重量、使用用途、使用區域限制、使用時間限制、飛行速度或方法、飛行高度限制等,且亦須重視安全、隱私、資料保護、損害責任與保險相關問題,以及無人機所有權明確判別之方式等,因此我國未來就無人機相關管理規範或可參考先進國家重要管理規定,擬定更適合我國之「無人航空器管理規則」,俾利發展新興科技無人機市場時,同時能兼顧確保個人、國家與領空安全之規劃。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」(EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data),旨在協助決策者更易於進行隱私友善(privacy-friendly)之決策,評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」(Charter of Fundamental Rights of the European Union)關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分,首先說明指引的目的與如何使用;第二部分為法律說明,依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利,並非絕對之權利,得於符合憲章第52條(1)之規定下加以限制,因此涉及處理個人資料的任何擬議措施,應進行比例檢驗;指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗: 必要性檢驗(necessity test) (1) 步驟1:初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述(detailed factual description)。 (2) 步驟2:確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 (3) 步驟3:定義擬議措施之目的(objective of the measure),評估其必要性。 (4) 步驟4:特定領域的必要性測試,尤其是該措施應有效(effective)且侵害最小(the least intrusive)。 若前述評估認為符合必要性,則接續比例性檢驗,透過以下4步驟評估: 比例性檢驗(proportionality test) (1) 步驟1:評估目的正當性(legitimacy),擬議措施是否滿足並達到該目的。 (2) 步驟2:擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度(scope, extent and intensity)之影響評估。 (3) 步驟3:繼續進行擬議措施之公平對等評估(fair balance evaluation)。 (4) 步驟4:分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時,面臨的問題愈趨複雜,需要全面性評估,擬議措施限制應符合歐盟法規,且具必要性並合於比例,隱私保護更是關鍵,參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」(Necessity Toolkit),將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。
打開學校網路教學的潘朵拉盒子-談教師所開發數位教材的著作權歸屬 澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
日本預計2019年10月起於東京、大阪實行智財調解制度根據日本特許廳調查,國際(如韓國,泰國)在處理智財爭議時,往往會傾向採取非訟的方式解決智財爭議,例如透過智財局進行智財調解。日本也預計在2019年10月1日起於東京及大阪兩地的地方法院導入新的智財調解制度,用以快速解決智財(例如專利權,著作權等)相關爭議。 普遍而言智財爭議往往會耗費企業或當事人相當長的時間,且爭議的智財標的在訴訟期間也無法被使用,故日本政府計劃推行新的智財調解制度。新的智財調解制度,除了能降低訴訟成本外,日本政府更迫切想解決的問題是,不希望爭議的智財標的影響企業經營。 在日本智財訴訟是公開,法官在聽過兩造說法後會由法官做單方面的判決,且根據日本最高法院的資料顯示,智財訴訟平均需花費十二點九個月的時間才能結案。有的從訴訟提起到一審宣判就需花費一年又八個月,再到最高法院判決確定還需花費一年又二兩個月。 而日本新推行的智財調解制度計畫將透過視訊的方式,讓當事人與法官進行非公開的對話,並儘量促成兩造達成合意,調解過程最短僅需花費約三個月的時間就能有結果,若調解沒有共識,當事人一樣能進行智財訴訟。智財調解制度除了能有效減少爭議時間外,費用上智財調解申請費也遠低於智財訴訟的申請費。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」