中國大陸「網路預約出租汽車經營管理暫行辦法」

  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」

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※ 中國大陸「網路預約出租汽車經營管理暫行辦法」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7636&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/06)
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美國國會將跟進加州與馬里蘭州 立法禁止商家禁止或限制消費者於評價網站上散佈負面評價

  看準消費者利用網路就其各別消費經驗進行評論的商機,不少業者紛紛提供專門作為消費評論的網路平台服務,例如美國最大評論網站yelp以及臺灣的「愛評網」等評論網站。然而,消費者若在網路上就其消費經驗對特定商家發表負面評論,難免對於商家的商譽或營業表現造成影響,因此部分商家試圖利用各種手段避免消費者於熱門評論網站中發表負面評論。最常見的手段為商家藉由其與消費者間的契約中加入「禁止負面評論約款」(Nondisparagement Clause),向發表負面評論的消費者或經營評價網站的業者主張其契約上的權利,但該作法也導致消費者與商家間的法律層出不窮。   較為人所知的爭議案例為,一間位於紐約市的酒店因至該酒店參加婚宴的顧客於Yelp等評論網站上留下諸多負面評價,該酒店即依據契約向使用場地舉辦婚宴的新婚夫妻, 以每一則負面評價500美元為計,收取一筆高額的賠償金。另有較特別的案例為,紐約市有一名牙醫師於其與診所病患間的契約中明訂授權約款,將任何病患可能於就診後作成的負面評價,以著作權授權的方式授予該名牙醫師,而該名牙醫師復以被授權人的身分,依據該契約向Yelp等消費評價網站主張刪除網站上針對其所營診所的相關負面評價。   因應愈來愈多的商家藉各種手段試圖限制消費者在熱門評價網站上發表負面的消費經驗或評論,加州議院於2014年9月正式表決通過並由該州州長簽署,於民法中增訂第1670.8條(California Civil Code §1670.8)之規定,使消費者發表消費評論之自由能夠受到更完整的保障。依據該法之規定,消費者有權對其所消費商品或服務的出賣人、出租人或其受僱人與代理人發表陳述(statement);若任何契約禁止或限制消費者發表與其消費經驗相關評論之權利,則該契約應屬無效。總檢察長(Attorney General)以下的檢察官或個案消費者可透過民事程序向違反該法律規定者起訴,法院最高可以將行為人處以初犯2500元美金以及累犯每次5000美元的罰款。   馬里蘭州議會亦於2016年2月表決通過於該州《商業法》(Commercial Law)中增訂14.1325條(MD. Comm. Law gcl. §14.1325),該州法規定與上述加州州法同樣保障消費者對其消費經驗加以評論之權利,且違反該法的行為人除了將負擔1000美元及累犯每次5000元美金的罰款之外,若構成輕罪(misdemeanor)則可能被處以一年以下的拘禁,且得併科1000美元罰金。   除了上述二州對保障消費者消費評論的法制加以強化之外,美國國會也正在進行相關的立法工作。聯邦參議院於2015年12月表決通過《2015年消費者評論自由法》(Consumer Review Act of 2015),該法案(H.R.2110, 114th Cong. (2015-2016))目前於聯邦眾議院的「工商業與貿易委員會」(Subcommittee on Commerce, Manufacturing, and Trade)中待審。該部聯邦法除了將使任何禁止或限制消費者以任何方法評論商品或服務的契約效力歸於無效之外,更禁止商家與消費者約定移轉任何關於消費經驗評論的智慧財產權。

英國頒布電子通訊之網路與資訊系統規則

  2018年英國頒布電子通訊之網路與資訊系統規則(The Network and Information Systems Regulations 2018),該規則實施歐盟2016年網路與資訊系統安全指令(Network and Information Security Directive, NIS Directive)。該規則分成幾個部分,第一部分是介紹性條文,例如介紹網路及資訊系統之定義:「(a)2003年通訊法(Communications Act 2003)第32條第1項所指的電子通訊網路;(b)一組或多組互聯或相關設備,其中之設備或程序根據程式自動化處理數位資料;(c)為操作、使用、保護和維護目的,由(a)或(b)款所涵蓋的儲存、處理、檢索或傳輸的數位資料。」   第二部分是英國政府相關組織架構規定,包括網路及資訊系統的國家政策(The NIS national strategy)、國家權責機關的指定(Designation of national competent authorities)、單一聯絡點的指定(Designation of the single point of contact)、電腦安全事件應變小組的指定(Designation of computer security incident response team)、執行機關的資訊分享(Information sharing–enforcement authorities)、北愛爾蘭的資訊分享(Information sharing–Northern Ireland)。   第三部分則是基本服務營運商(類似於我國的關鍵基礎設施營運商)與其職責,包括基本服務營運商的確定、營運權廢止、基本服務營運商的安全維護職責、事故通報的責任等。根據第8條第1項之規定,如果營運商提供本規則附表2所載明的基本服務(包括電力、石油、天然氣、航空運輸、船務運輸、鐵路運輸、公路運輸、醫療健康、數位基礎設施等),並且符合基本服務一定門檻要求者,則該廠商即被視為基本服務營運商(operator of an essential service, OES)。舉例而言,規章之附表2第1項載明,營運商提供電力供應之基本服務者,其一定門檻要求包括:若營運商位於英國,符合「為英國國內超過25萬名消費者提供電力服務」或「輸電系統的發電量大於或等於2 gigawatts」之條件者,該營運商即為基本服務營運商(OES);若營運商位於北愛爾蘭,則應「依據北愛爾蘭1992年的電力法規命令取得供電執照」,且「為北愛爾蘭境內超過8千名消費者提供電力服務」,或符合「發電量大於或等於350 megawatts」等條件,則該營運商即為基本服務營運商(OES)。   再者,若營運商符合第8條第3項所列之條件,則可由主管機關指定為基本服務營運商(OES)。此外,主管機關可根據第9條撤銷基本服務營運商(OES)的認定,基本服務營運商(OES)必須履行第10條規定的安全維護責任,並對於第11條規定的事件負有事故通報的責任。   第四部分則是數位服務,包括相關數位服務提供者、成員國跨境合作與行動、向資訊專門委員進行登記(Registration with the Information Commissioner)、資訊通知(Information notices)、檢查權限、違反義務之強制執行、裁罰、對行政機關裁罰決定之獨立審查、罰鍰之執行、費用、裁罰程序、執法行為的一般考量因素、審查與報告。

強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南

日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。​ 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。​ 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。

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