日本「新產業構造部會」提出2030年「新產業構造願景」
日本政府認為IoT、Big Data以及人工智慧等破壞式創新技術的出現，目前世界正處於「第四次工業革命」之重大變革，而究竟IoT、Big Data及人工智慧的發展會對經濟、社會產生什麼程度的影響，公私部門有必要共同對應及討論共同戰略願景。因此，經濟產業省於2015年9月17日在「產業構造審議會」下設置「新產業構造部會」，以公私協力的方式共同策定未來產業願景。
該會議的具體檢討事項包括：
1. 具體變革狀況檢視：IoT、Big Data、人工智慧等技術，究竟會對產業構造、就業結構，以及經濟社會系統具體產生如何的改變。
2. 變革之影響：上述的變化可能創造機會，亦會產生風險。因此，於經濟社會層面要怎麼解決迎面而來的挑戰，是否有可能克服相關限制，亦為應關注的焦點。
3. 把握國際上的動向：上述的機會及風險，各國政府及企業等應對的戰略究竟為何。
4. 日本政府具體之特定處方籤：於上述背景下，日本政府及民間企業，應提出個別之戰略及對應方法。
綜上所述，公私部門應協力做成包含時間進程的「指南針」，最後提出2030年「新產業構造願景（新産業構造ビジョン）」，對將來經濟社會系統進行預測。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
何亦婕
法律研究員 編譯整理
美國在2019年12月20日建立一支新的軍種—太空軍(Space Force)。這代表以往存在於科幻的宇宙部隊將躍然於現實，但美國太空軍可能會在商標戰爭中，輸給Netflix的喜劇影集「Space Force」。Netflix早於美國政府在歐洲、澳洲、墨西哥等地取得「Space Force」商標，但其並非為搶先美國政府進行註冊，而係為能銷售相關商品。 美國商標法採取先使用主義，即使後使用者先進行註冊，先使用者還是可以取得商標。Netflix自2019年初即開始即在全球廣泛採用「Space Force」做為商標，基本上「Space Force」之商標權應歸屬於Netflix。美國空軍則是在同年3月以「Space Force」申請商標做為一般的使用。然而，美國政府長期以來也有諸多關於軍事資產涉及商標保護之案例，例如派拉蒙影業（Paramount Pictures）在1995年至2005年間六次申請註冊「JAG」（Judge Advocate General）商標，但政府立場並未特別反對。 美國國防部(簡稱：DOD)針對商標授權使用，於商標許可指南（DOD Trademark Licensing Guide）中，說明對於美國軍隊徽章及標緻之使用方式，並於2007年推出了國防部品牌和商標許可計畫（DoD Branding and Trademark Licensing Program）。在此之後，美國海軍陸戰隊開始向大部分銷售標示有「USMC」T恤之電商，請求不得再銷售標示有相關文字之T恤。回到本事件，美國太空軍發言人表示，對於與Netflix可能存有商標爭議並不知悉，但希望Netflix能延續該節目，以做為良好的宣傳。
加州公共事業委員會公布兩項新的自駕車布建計畫加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）於2020年11月19日宣布兩項新的自駕車布建計畫，包括有配置駕駛人之自駕車布建計畫（the Drivered Autonomous Vehicle Deployment Program）以及無配置駕駛人之自駕車布建計畫（the Driverless Autonomous Vehicle Deployment Program），並同意服務商於確保安全的前提下，進行自駕載客服務測試並進行收費。 本次新的布建計畫之實施，希望達成以下四項目標： 保護旅客之安全（protect passenger safety）。 擴大自駕技術之的優點至加州所有社區（expand the benefits of autonomous vehicle technologies to all of California’s communities）。 改善所有人（特別是針對弱勢及低收入社區）之交通方式（improve transportation options for all, particularly for disadvantaged communities and low-income communities）。 減少（特別是針對弱勢及低收入社區）溫室氣體空氣污染物之排放（reduce greenhouse gas emissions and air pollutants, particularly in disadvantaged communities）。 依該計畫規定，申請人必須具備載客等級P的許可（Charter-Party Carrier Class P permit）或A等級之載客認證（Class A charter party certificate）並取得加州汽車管理局（California Department of Motor Vehicles, DMV）自駕布建之許可。此外，申請人亦須提交提出針對COVID-19之防疫宣導措施以及《乘客安全計畫》（Passenger Safety Plan），該計畫應包含降低自駕載客實驗過程中所有乘客（包括身心障礙及輪椅人士）風險之規劃。 參與計畫之申請人亦需向加州公共事業委員會繳交以下資料： 按季繳交以匿名之方式記錄個別乘客之上下車地點資料。 自駕車上無障礙空間之設置面積。 對於弱勢社區的服務水平（service levels）。 車輛之燃料類型。 車輛行駛與乘客搭乘之里程。 申請人願意加強服務無障礙和弱勢社區之保證。
歐盟EDPB認為防範Cookie疲勞應確保資訊透明及簡化歐盟資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）於2023年12月13日回覆歐盟執行委員會（European Commission, EC）有關Cookie協議原則草案（Cookie Draft Pledge Principles）之諮詢。該草案旨在處理「Cookie疲勞」（Cookie fatigue）所造成的隱私權保護不周全之處。 在電子通訊隱私指令（ePrivacy Directive）以及GDPR規範下，由於現行同意機制複雜，造成用戶對Cookie感到疲勞，進而放棄主張隱私偏好。 為了避免「Cookie疲勞」，EDPB提出以下原則和建議，大致可以分為三點： 一、簡化Cookie不必要的資訊 1.基本運作所需之Cookie（essential cookies）無需用戶同意，故不必呈現於同意選項，以減少用戶需閱讀和理解的資訊。 2.關於接受或拒絕Cookie追蹤的後果，應以簡潔、清楚、易於選擇的方式呈現。 3.一旦用戶拒絕Cookie追蹤，一年內不得再次要求同意。 二、確保資訊透明 1.若網站或應用程式的內容涉及廣告時，應在用戶首次訪問時進行說明。 2.不僅是同意追蹤的Cookie，用於選擇廣告模式的Cookie，仍需單獨同意。 三、維持有效同意 1.應同時顯示「接受」和「拒絕」按鈕，提供用戶拒絕Cookie追蹤的選項。 2.在提供Cookie追蹤選項時，除了接受全部的廣告追蹤或付費服務外，應提供用戶另一種較不侵犯隱私的廣告形式。 3.鼓勵應用程式提前記錄用戶的Cookie偏好，但強調在用戶表達同意時必須謹慎處理，預先勾選的「同意」不構成有效同意。 EC表示，該草案目的在於簡化用戶對Cookie和個人化廣告選擇的管理，雖然為了避免Cookie疲勞而簡化資訊，仍應確保用戶對於同意Cookie追蹤，是自願、具體、知情且明確的同意。將於後續參考EDPB之建議，並與利害關係人進行討論後，制定相關法規。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部（Division of Civil Rights, DCR）聯合發布「演算法歧視指引」（Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination），指出《紐澤西州反歧視法》（the New Jersey Law Against Discrimination, LAD）亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟，社會各領域已大量導入自動化決策工具，雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險，亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具，並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍，以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為，其適用主體相當廣泛，包含但不限於下列對象：雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人；而該法之適用客體亦有明確定義，為具有受保護特徵（如性別、族裔、身心障礙等）之自然人或法人。 此外指引特別說明，即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發，只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範，儘管無意歧視，其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言，若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶，但不評估其他族裔的潛在租戶，則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響，且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案，則該政策或行為構成歧視。例如，某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客，但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判，此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者，在不會對適用主體造成過度負擔的前提下，得向其提出合理請求，以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例，若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現（例如監測員工的休息時間是否過長），在未考量合理調整的情況下，該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率，「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於，縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法，但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題，以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰，並達到實質管制AI的效果。