英國上議院對於自動駕駛車運作環境及應備法制規範展開公眾諮詢
英國上議院科學及科技委員會(The House of Lords, Science and Technology Committee)於2016年9月15日對於自動駕駛車(Autonomous Vehicles)的運作環境與應備法制規範展開公眾諮詢，委員會邀請利害相關的個人和團體提交書面文件來回應此公眾諮詢。書面意見提交的最後期限是2016年10月26日。
英國政府一向對發展自動駕駛車的潛力十分積極，其在2015年建立了一個新的聯合政策單位－聯網與自動駕駛車中心（Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV），並在2015年財政預算案中提供CCAV一億英鎊的智慧行動研發基金聚焦於無人駕駛車技術。CCAV還公佈現有與車輛交通相關立法的調查報告，其結論是：「英國現有的法律架構和管制框架並不構成自動駕駛車在公路上測試的阻礙。」此外，CCAV還出版了無人駕駛汽車測試的實務守則。在2016年英國女王的演講中，政府宣布將制訂現代運輸法案(Modern Transport Bill)：「確保英國處在最新運輸科技的尖端，包括自動駕駛和電動車。」 2016年7月，CCAV舉辦了英國的聯網與自動駕駛車的測試生態系統的公眾諮詢，以及於2016年9月發佈個人和企業對於在英國使用自動駕駛車技術和先進輔助駕駛系統的公眾意見徵詢。
本次公眾諮詢將調查政府所採取的行動是否合適，是否有兼顧到經濟機會和潛在公共利益。在影響與效益方面，本次諮詢將收集自動駕駛車的市場規模與潛在用途、對用戶的益處與壞處、自動駕駛車對不同產業的潛在衝擊以及公眾對於自動駕駛車的態度等相關證據。在研究與開發的方面，自動駕駛車目前的示範計畫與規模是否足夠、政府是否有挹注足夠的研發資金、政府研發成果的績效以及目前研發環境是否對中小企業有利等面向，找尋傳統道路車輛是否有和自動駕駛車輛並存的過渡轉型方法。最後，布署自動駕駛車是否需要提升軟硬體基礎設施、政府是否有建立資料與網路安全的方法、是否需要進一步的修訂自動駕駛車相關法規、演算法及人工智慧是否有任何道德問題、教育體系是否能提供自動駕駛車相關技能、政府制訂策略的廣度；以及退出歐盟是否對英國研發自動駕駛車產業有不利之影響；而英國政府是否應在短期內做出保護該產業之相關措施，或是待Brexit條款協商完成之後再視情況決定等等。
上述議題在書面意見徵集完成之後，將於2016年11月召開公聽會再度徵集更廣泛的相關意見，科學及科技委員會希望能在2017年初做成調查報告並提交給國會，在得到政府回應之後，可能將進行辯論以決定未來英國自動駕駛車產業的發展方向。
孫承祥
法律研究員 編譯整理
Parliament UK, Driverless vehicles - where are we going?, http://www.parliament.uk/business/committees/committees-a-z/lords-select/science-and-technology-committee/news-parliament-2015/autonomous-vehicles-inquiry/ (last visited Oct. 20, 2016)
Parliament UK, Call for evidence: Autonomous Vehicles, http://www.parliament.uk/documents/lords-committees/science-technology/autonomous-vehicles/CfE-autonomous-vehicles-FINAL.pdf (last visited Oct. 20, 2016)
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年1月18日發布《2022年全球網路安全展望》（Global Cybersecurity Outlook 2022），以面對因COVID-19大流行所致之遠距辦公、遠距學習、遠距醫療等新形態數位生活模式快速發展，以及日漸頻繁之具破壞性網路攻擊事件。為考量國家應優先考慮擴展數位消費工具（digital consumer tools）、培育數位人才及數位創新，本報告說明今年度網路安全發展趨勢及未來所要面對之挑戰包括如下： COVID-19使得工作習慣轉變，加快數位化步伐：約有87%企業高階管理層計畫透過加強參與及管理第三方的彈性政策、流程與標準，提高其組織的網路韌性（cyber resilience）。 企業資安長（chief information security officers, CISO）及執行長（chief executive officers, CEO）之認知差異主要有三點：(1)92%的CEO認為應將網路韌性整合到企業風險管理戰略中，惟僅55%CISO同意此一作法；(2)由於領導層對網路韌性認知差異，導致安全優先等級評估與政策制定可能產生落差；(3)缺乏網路安全人才以面對網路安全事件。 企業最擔心之三種網路攻擊方式為：勒索軟體（Ransomware attacks）、社交工程（social-engineering attacks），以及惡意內部活動。惡意內部活動係指企業組織之現任或前任員工、承包商或業務合作夥伴，以對組織產生負面影響方式濫用其關鍵資產。 憂心中小企業數位化不足：本研究中有88%之受訪者表示，擔心合作之中小企業之數位化程度不足，導致供應鏈或生態系統中使其網路韌性受阻。 網路領導者認為建立明確有效的法規範，將有助於鼓勵資訊共享與促進合作。
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像，強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部（Department for Education，以下簡稱DfE）於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》（Keeping children safe in education 2026，下稱KCSIE 2026），將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系，供英國幼稚園至大學等學校參考，以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引，自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由，否則校方應遵循以下： 1.政策面，學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中，如當學生使用AI生成具傷害性之內容（AI深偽照片、影片等）時，校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面，建議學校應建立適當的過濾與監控系統（filtering and monitoring systems），每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊（Senior Leadership Team, SLT）成員主導審查，以及由校方指定的一名或多名安全保護主管（Designated Safeguarding Lead, DSL）與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常，亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式，並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外，亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》（Generative AI: product safety standards），評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面，建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中，應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》，此文件性質同為不具強制力之指引，其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品，包含：智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中，「智慧財產權」，主要提到除取得著作權人同意，否則AI產品不應儲存「輸入的資料」，亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途，包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如：AI生命週期中應進行資料保護影響評估，若未確認合法依據，不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的，包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能，可有效防止使用者（學生）接觸不當的內容。 由前文可得知，學校導入AI工具，不宜只評估AI功能之便利性，也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍，以及是否具備過濾機制，並採取因應措施，如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時，可參考此思維，於採購及委外開發流程，要求供應商揭露資料流向、限制二次利用（如用於訓練與微調模型）並保留系統操作紀錄，再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度，使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/）
日本知名連鎖旋轉壽司發生營業秘密外洩爭議，顯示企業建立及持續推動內部機密資訊管理制度之重要性東京地方檢察廳於2022年10月21日以違反《不正競爭防止法》等為理由，起訴被告「かっぱ寿司」之營運公司「カッパ・クリエイト」公司(下稱Kappa壽司)及其前社長田辺公己(下稱田辺)等。因本案牽涉上市企業的前社長，故引起日本社會極大關注，東京地方法院已於2022年12月22日召開首次審理庭。 本案被告田辺在1998年加入「はま寿司(下稱Hama壽司)」之母公司，並於2014年到2017年間擔任Hama壽司董事；嗣後在2020年11月時，轉職至Kappa壽司。雖然田辺在離職時已簽署保密協議，但在離職前後數月間，持續透過不正當方式，取得Hama壽司之食材成本及其供應商等資訊，同時更指示仍任職於Kappa壽司之部屬製作Kappa壽司與Hama壽司之成本對照表，並以郵件方式提供被告，被告再於Kappa壽司內部使用。 雖然Kappa壽司嗣後發表公開聲明，強調並無跡象顯示該公司曾依據相關成本對照表，進行開發新產品或更換批發商等措施，但田辺在審理庭上，已承認指控，而且在被捕時，曾坦言行為動機為希望提高業績。 對於本案，有日本輿論指出海外因應人員轉職較頻繁，對於機密資訊之管理，通常訂有較嚴格的規定，惟日本目前欠缺相關觀念；亦有論者認為因為必須符合營業秘密之法定要件，始受《不正競爭防止法》之保護，故強調機密管理對於保護商業秘密及針對機密外洩之法律救濟的重要性。從本案觀之，任何產業類型的企業都可能會有屬於營業秘密的資訊，為維護企業的商業競爭力，避免因營業秘密外洩影響公司營運，企業應建立及持續推動內部機密資訊管理制度，並因應社會與管理環境變化等，精進管理模式。同時應定期進行教育訓練，提高人員的機密保護意識，強化營業秘密外洩事件發生時的舉證，以有效的主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
數位模擬分身（Digital Twin）數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。