「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?
「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。
目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。
而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
今（2010）年8月中，美國聯邦地方法院法官Jeffrey S. White撤銷了美國農業部（United States Department of Agriculture，簡稱USDA）對基因改造甜菜根（genetically modified sugar beets）之同意案，並發出非永久性之禁制令（non-permanent injunction），從2011年開始禁止商業種植基因改造甜菜根。 事實上，早在去（2009）年由多個環保與消費者團體所提起的訴訟中，White法官即已認定美國農業部並未適切地評估商業化種植基因改造甜菜根所可能帶來的生態影響，特別是遠血緣繁殖（out-crossing）的風險，因此，該同意案實已違反國家環境政策法（National Environmental Policy Act，簡稱 NEPA）之規定，但當時法院並未具體指明補救之辦法；在今年8月上旬的聽證會結束後，White法官認為原告已充分闡明基因改造甜菜根可能對環境造成「無可修補之傷害」，在考量到可能造成之經濟影響後，聯邦地方法院特意裁定允許農民仍可按期收穫尚在成長中之基因改造甜菜根，直至2011年春季始完全禁止。然而，美國農業部則是初步回應，他們打算在明年准許基因改造甜菜根在受到控制的情況下有限度地栽種，持續地努力讓傳統、有機與生物科技生產系統得以共存。 由甜菜根所製取的（食用）糖，大約供應了美國國內50%的需求；其中，從2007年開始種植的基因改造甜菜根，其耕地面積在2010年時已達470,000公頃，佔全美甜菜根收成總數的95%之譜!本案深刻地點出基因改造生物體（Genetically Modified Organism，簡稱GMO）所涉及之安全風險與經濟效益的衡平問題，後續所引發的討論值得我們追蹤下去。
美國最高法院對間接侵權及專利說明之定義作出最新判決見解為了減少美國專利訴訟泛濫，及防止專利蟑螂輕易向他人提起專利訴訟，美國最高法院在2014年6月 對兩件專利訴訴訟案進行判決，此決定也對專利權人及專利蟑螂不利。 首先，最高法院針對Limelight Networks v. Akamai Technologies否決聯邦上訴法院的判決。聯邦法院認為Limelight雖然沒有使用Akamai商業方法中每一個過程步驟之專利，但其使用其方法專利之其中方法就算造成間接侵權（induced infringement）。然最高法院認為，聯邦法院的判決對於間接構成侵權有誤解，Limelight所使用的商業方法並沒有引導間接構成侵權。此決定對於現今網路科技盛行之時代有很重要的影響，更防止不實施專利體及專利蟑螂隨意對潛在對象提起專利訴訟。 另一個案件為Nautilus, Inc. v. Biosig Instruments, Inc，最高法院亦駁回聯邦上訴法院之判決，對於專利說明（patent claim）的內容清楚性作出新的說明。聯邦上訴法院在此案中對於專利法第112條中專利說明的要求作出解釋，認為凡是專利說明不會難以解釋且模糊（insolubly ambiguous），專利說明皆可符合專利法規定。但最高法院採不同見解，認為聯邦法院的見解不符合專利法之規定，規定專利說明的內容必須要合理且明確，使可符合專利法的要求。此決定對於專利蟑螂尤其是一大打擊，過往專利蟑螂多以模糊的專利說明來進行專利訴訟，但今後要求明確的專利說明，讓雙方有更清楚的專利說明依據進行專利訴訟。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。
美國通過「智慧財產資源及機構優先法案」，強化打擊侵權力道2008年9月26日美國國會通過「智慧財產資源及機構優先法案」（the Prioritizing Resources and Organization for Intellectual Property Act, PRO-IP Act），該法案的內容將加強跨單位合作與國際間打擊仿冒、盜版之動作，例如增加主管機關可沒收或扣押侵害著作權相關物品的權力等，以遏止日益增加之侵權案件。 在10月13日的時候，美國總統布希終於簽署PRO-IP法案。其中特別的是，該法案增設一個行政部門：「智慧財產執行協調官」（Intellectual Property Enforcement Coordinator, IPEC），IPEC可掌控與管理美國境內各行政機關之智慧財產保護措施，並直接向總統報告。一般預料布希總統雖簽署該法案，但應該不會在其任內發布任何命令，而會將IPEC之人事任命權留給下一任總統。 許多人對PRO-IP法案的通過仍存有疑慮，例如：設立IPEC的功能不明，且有疊床架屋之嫌。但美國唱片業協會（RIAA）卻十分支持該法案，其認為有助於保護美國的智慧財產，RIAA引用最近的調查報告指出，全球智慧財產仿冒、盜版等行為讓美國一年損失580億美元及37萬份以上的工作機會，並讓美國勞工損失160億美元的收入，故RIAA認為通過該法案可以減緩此一損害。