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)
2018年12月1日，加拿大智慧財產局公告了新專利法，並立2018年12月1日起至31日為公衆諮詢期，該法於2019年正式生效。 本次專利法修改多屬鬆綁權利人之期日限制，包括： 恢復優先權主張：在新專利法上路後，在非故意錯過了12個月的優先權期限的情況下，可允許將優先權期限延長至14個月； 更容易取得申請日：針對直接申請加拿大專利而非透過專利合作條約（Patent Cooperation Treaty，PCT）的申請案，即使尚未繳納申請費，或是相關申請文件非英文和法文，一樣可以取得申請日； 允許補交在主張優先權申請遺漏的內容； 獲核准通知後提出修改作業的程序順暢化； 採用電子送件，排序列表不會被徵收超頁費； 對特定的錯誤有更明確的修正截止日：移除因「行政作業」上疏失而提出修正請求的規定，在其他規定上增加了明確的截止日； 採PCT途徑進入國家階段已經不再有42個月的期限； 維持費用制度較為複雜，錯過實質審查期限影響也較嚴重； 如果已遞交之申請案並非英文或法文版本，那未來修改申請案必須要能自合理的從原本外語版本中合理推論而出； 需提出優先權證明文件：申請人必須向加拿大專利局遞交每一件先前申請的優先權證明文件，特殊情況下才能豁免提交； 部分申請期限變短：新專利制度縮短申請人部分申請程序及時間，例如申請實體審查期限從申請日起5年內降為4年等。
良好的隱私權實踐工作有助於強化企業競爭力當含有大量個人敏感性特質個資之郵件不小心發送到陌生人的電子信箱時，將可能對當事人帶來無法預估的損害。加拿大隱私委員Daniel Therrien在國際隱私日時（1/28）提醒各企業，不要忽略隱私控管工作對企業競爭力帶來之影響。然這樣的理念不僅僅只適用在大型的企業，加拿大有98%的企業員工少於100人，對於這些成千上萬的小規模企業而言更是重要。 Daniel Therrien說：「我能理解資源有限的小規模企業每天面臨高壓的業務需求，但就相關反饋資料顯示，加拿大當地居民較傾向與具有良好隱私實踐工作之企業進行交易。」因此，良好的隱私實踐工作不僅是有助於消費者，更可協助企業符合加拿大個人資料保護與電子文件法（Personal Information Protection and Electronic Documents Act）之規定。 為協助小規模企業採取積極措施，以保障消費者資料及隱私不被外洩，提高競爭力，加拿大提供相關關鍵步驟供企業參考：(1)不逾越產品或服務目的之資料蒐集；(2)提供顧客清晰易懂之隱私權政策，以便顧客了解資料為何被蒐集，及如何處理、利用；(3)了解蒐集哪些資料、資料儲存期間及方式、有權限接觸之人及刪除方式； (4)對員工進行隱私保護教育訓練；(5)除非必要，否則請避免蒐集如健康狀況、財務資訊等具敏感性之資料；(6)企業應設置窗口或指定專人，針對顧客權利主張或提出與隱私有關之疑問時進行回應。
醫療器材審核制度仍有爭議 歐洲議會延後表決時程在歐盟發生了諸如法國隆乳植入物醜聞(PIP scandal)以來的諸多事件後，歐盟醫療器材審核制度的革新更顯得刻不容緩。然而，歐盟執委會提案修正過往歐盟對於醫療器材之相關規範，強化市場化前(pre-market)的審核機制，引起了各界不同的意見，因此本年七月初，歐洲議會決定延後新指令修正案的表決至9月，以爭取時間取得各成員國代表間的共識。 為強化對於患者健康的保障，歐盟執委會(European Commission)於2012年提出醫療器材規則修正案(Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on medical devices)，並包括對2001/83號指令等(Directive 2001/83/EC, Regulation (EC) No 178/2002 and Regulation (EC) No 1223/2009)的修正，已建立更完善的歐盟醫療器材管理機制。其中包括歐盟統一而集中的審核程序，此舉卻引起不同意見，認為過於科層化(bureaucratic)的市場化前審核制度設計，將阻礙研發且不見得對病患有利。有歐洲議會議員指出，現行制度雖有進化的必要，然集中化(centralisation)的審核工作，對於行政負擔的加重，或許不如先在各國家層級的管理機制進行強化。而歐盟醫療器材產業界也認為，集中統一化的審核機制，將會對於中小型研發企業造成衝擊，間接影響歐盟醫材類技術領域的科技研發，業界認為，新法案對於所謂對患者具有高風險第三類醫療器材(Class III devices)的審核，將使得患者延遲3至5年才能得到可以拯救其性命的產品，相對地卻沒有得到甚麼安全的提升。 七月初，歐洲議會公共健康與食品安全委員會(Public Health and Food Safety Committee, ENVI)決議將推遲法案表決至9月18日，屆時表決的結果，將主導未來歐盟醫療器材管理的主要方向。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。