國土交通省於2023年5月12日公布「道路設置電動車充電設施指引」(電気自動車等用充電機器の道路上での設置に関するガイドライン,簡稱本指引),回應經濟產業省於2021年6月所公布「2050年伴隨碳中和之綠色成長戰略」(2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略),加速電動車充電設施建置,以達推動電動車普及之目的。依日本《道路法》第32條規定,在道路上或路邊設置充電設施,需向地方行政機關申請設置許可,故本指引整理機關審查時應注意事項,重點如下: 一、充電設施設置場所:應注意是否配合當地需求整合停車場,並應考量行人、自行車、車輛等之通行動線,避免影響用路人通行。 二、審查標準:審查時需注意充電設施本身與所在位置之安全性;申請人是否具備管理、維護充電設施之能力;充電設施是否提供不特定多數人使用;充電設施設置期間以5年為原則,期滿應回復原狀等。此外,若申請人係出於營利目的申請設置充電設施,應限於設置地點不會顯著影響交通或道路完整性,且可增進用路人便利等情形。 三、其他:為確認充電設施安全性,地方行政機關可額外要求申請人提出文件說明,但應避免造成申請人負擔。
當員工將個資輸入AI工具:Community Bank事件帶來的法遵警訊2026年5月5日,美國賓州地區銀行 Community Bank 發現一名員工於未獲授權之情形下,將客戶非公開個人資料利用於外部人工智慧應用程式。遭不當利用之資料涵蓋客戶姓名、社會安全號碼及出生日期等高度敏感個人資料。事件發現後,Community Bank 隨即採取資料安全控管措施,並委託外部專家展開調查。 同年5月7日,Community Bank 之母公司 CB Financial Services, Inc. 判定本事件具有重大性,並於同月11日依《1934年證券交易法》(Securities Exchange Act of 1934)向美國證券交易委員會(U.S. Securities and Exchange Commission, SEC)申報 Form 8-K(第1.05條)。值得注意者,CB Financial Services, Inc. 同時聲明本事件預計不致對其財務狀況或日常營運造成重大影響,申報之理由係單純基於所涉非公開資訊之數量與敏感程度。 蓋依 SEC 於2023年發布之《網路安全風險管理、策略、治理及事件揭露規則》,網路安全事件之重大性應依美國證券法下之一般標準判斷,即資訊是否具有「理性投資人在作成投資決策時認為重要之實質可能性」;該規則進一步指出,重大性之判斷不以財務損失為必要條件,應綜合考量量化與質化因素,包括事件對客戶或其他相關人士所造成損害之範圍與性質。 本案引發金融業及上市公司廣泛關注。過去依第1.05條申報之案例幾乎均涉及外部駭客入侵或惡意攻擊,而本案係因內部人員之行為所引發,成為美國史上首件因員工未經授權使用人工智慧工具(即「Shadow AI」,又稱「影子AI」)而觸發第1.05條揭露義務之案例。因此,企業於積極導入人工智慧工具提升營運效率之際,亦應建立明確之人工智慧工具使用政策與內部控管機制,將Shadow AI之風險納入整體資料安全與法遵管理架構,以符合相關法遵義務之要求。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
當個人隱私遇上公共利益--從個資法角度談市長候選人病歷外洩事件