所謂中國大陸《網路預約出租汽車經營管理暫行辦法》,是指中國大陸針對目前在各國都陸續發生法律爭議的網路出租車叫車平臺,例如源自美國加州舊金山的優步(Uber),或是中國大陸當地發展的滴滴打車服務,所制定的專法規範,以期解決網路出租車叫車平臺所可能產生的法律爭議。
類似Uber的服務型態,之所以會產生法律爭議,主要是因為汽車運輸載客的商業行為,在各國都會受到汽車運輸業的相關管制,以保障運輸服務乘客安全及消費權益。以德國為例,就曾因此對Uber進行行政處罰,並進一步於司法判決中要求Uber司機需取得營運牌照。
也因此中國大陸交通運輸部在2016年7月14日通過,並於2016年11月1日起施行《網路預約出租汽車經營管理暫行辦法》,該規定將網路預約出租汽車服務定義為「預約出租客運」,平台業者需負擔車輛營運、收益分配與司機管理等等的任務,且其地位為中國大陸汽車運輸載客法規中的客運服務承運人,需負擔相當責任,而並非如Uber等所主張的其僅為仲介平台,不具客運服務承運人之地位。
此外,該辦法亦要求網路預約出租汽車之司機應滿足無交通肇事犯罪紀錄、無危險駕駛犯罪紀錄、無吸毒紀錄、無飲酒後駕駛紀錄、無暴力犯罪紀錄等條件。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國哥倫比亞地方法院於今(2010)年8月23日發出暫行性禁制令(preliminary injunction),判定由聯邦政府經費補資助進行的人類胚胎幹細胞研究應暫時停止,此裁判嚴重打擊歐巴馬政府在去年新發布的幹細胞研究政策(Executive Order 13505 - Removing Barriers to Responsible Scientific Research Involving Human Stem Cells)。新政策允許對胚胎幹細胞株進行研究,不論該幹細胞株為前布希政府所允許的有限細胞株,或使用人工授精過程中經明文同意且無償提供研究用之剩餘胚胎。 本禁制令源於去年在新政策公布後,部分反對胚胎研究的團體及成人幹細胞研究科學家主張,美國國家健康研究所(NIH)根據歐巴馬政府新政策所制定的指導方針(NIH Guidelines on Human Stem Cell Research),違反Dickey-Wicker修正案,並侵蝕成人幹細胞的研究經費分配,因此對NIH提出此項訴訟。 Dickey-Wicker修正案禁止NIH從事破壞生命的研究,其為1996年以來國會每年在審理聯邦政府的綜合撥款法時所附帶通過的法律,等於是對NIH研究自由的界線設定。本案承審法官認為,人類胚胎幹細胞研究可能涉及摧毀人類胚胎,違反Dickey-Wicker修正案,因此這項告訴可能勝訴,法院因此同意發出暫時性禁制令。 地方法院此項裁判引發不少爭議,除相關利害關係人悲觀表示美國幹細胞研究因此將受到重創外,對於裁判內容究竟代表什麼意義,各方看法也不盡相同。裁判法官稱此裁判不過使幹細胞研究「維持現狀」(status quo),然而對於所謂的「現狀」,卻有不同解讀,有認為裁判結果意味全面禁止胚胎幹細胞的研究,亦有認為是回歸到布希政府的政策態度。 歐巴馬政府方面認為,其幹細胞政策並不違反Dickey-Wicker修正案,因其資助的研究使用的是「已經製造」出來的胚胎幹細胞株,而非資助破壞胚胎的「程序」,目前聯邦司法部已對此裁判提出上訴;另為了徹底解決此項爭議,眾議院於9月新會期一開始,已有議員正式提出法案(Stem Cell Research Advancement Act of 2010, S. 3766),內容除將歐巴馬總統之政策予以法制化外,也明文排除Dickey-Wicker修正案於幹細胞研究之適用,希冀徹底解決美國胚胎幹細胞研究爭議。
英國正式提出人類組織與胚胎法草案英國可算是對人類胚胎研究最積極的國家之一,目前其胚胎相關研究係根據「人類受精與胚胎學法」(Human Fertilisation and Embryology Act 1990,HF&E Act)及「人類受精與胚胎學規則」(Human Fertilisation and Embryology (Research Purposes) Regulations 2001,Research Purposes Regulations)之規定,並授權「人類受精與胚胎學管理局」(Human Fertilisation and Embryology Authority,HFEA)加以管理。 然面對胚胎研究日益多樣化,英國健康部於今(2007)年5月正式提出「人類組織與胚胎法草案」(Human Tissues and Embryos (Draft)Bill,以下簡稱草案),期能加強現有管理體系並促進相關技術之發展,而草案特別針對體外受精(in vitro fertilization)及胚胎研究之相關規定,作一徹底檢視及翻修。 進一步觀察,胚胎儲存、胚胎篩選、精卵捐贈及主管機關均屬草案規定範圍,另近來於英國國內討論熱烈的人類動物混合胚胎議題,亦於草案中有所規定,草案准許三種類型之人類動物混合胚胎得以被製造,分別是:將動物細胞注入至人類胚胎中、將動物DNA注入至人類胚胎中及將人類細胞核植入動物卵子中等。至於人類精卵與動物精卵之結合,則是被禁止之行為。 草案後續將送交國會專門委員會審查,但由於草案涉及極為爭議的人類動物混合胚胎議題,社會輿論的壓力及保守派議員會產生何種影響,值得持續關注。
歐盟執委會發布指引以因應《人工智慧法》「禁止的人工智慧行為」條文實施歐盟執委會於2025年2月4日發布「關於禁止的人工智慧行為指引」(Commission Guidelines on Prohibited Artificial Intelligence Practices)(下稱「指引」)」,以因應歐盟《人工智慧法》(AI Act,下稱AIA)第5條關於「禁止的人工智慧行為」之規定。該規定自2月2日起正式實施,惟其內容僅臚列禁止行為而未深入闡釋其內涵,執委會特別制定本指引以避免產生歧義及混淆。 第5條明文禁止使用人工智慧系統進行有害行為,包括:利用潛意識技術或利用特定個人或群體之弱點進行有害操縱或欺騙行為、實施社會評分機制、進行個人犯罪風險預測、執行無特定目標之臉部影像蒐集、進行情緒識別分析、實施生物特徵分類、以及為執法目的而部署即時遠端生物特徵識別系統等。是以,指引就各禁止事項分別闡述其立法理由、禁止行為之具體內涵、構成要件、以及得以豁免適用之特定情形,並示例說明,具體詮釋條文規定。 此外,根據AIA規定,前述禁令僅適用於已在歐盟境內「投放市場」、「投入使用」或「使用」之人工智慧系統,惟對於「使用」一詞,並未予以明確定義。指引中特別闡明「使用」之定義,將其廣義解釋為涵蓋「系統投放市場或投入使用後,在其生命週期任何時刻的使用或部署。」 指引中亦指出,高風險AI系統的特定使用情境亦可能符合第5條的禁止要件,因而構成禁止行為,反之亦然。因此,AIA第5條宜與第6條關於高風險AI系統的規定交互參照應用。 AIA自通過後,如何進行條文內容解釋以及法律遵循義務成為各界持續討論之議題,本指引可提升AIA規範之明確性,有助於該法之落實。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。