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」
在世界各國,無論是公務機關或非公務機關,均無可避免地大量蒐集個人資料,這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此,加拿大隱私委員會辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)發布關於「個人資料保存與處理指引文件:原則與良好實作」(Personal Information Retention and Disposal:Principles and Best Practices),以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料,做好妥善保存與處理。 OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序,並於指引文件中提出11項參考要點,其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性?多久審查一次;2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點?多久確認一次?3.個人資料儲存的形式與地點為何?是否有備份?4.法律是否有規定最低保存期限?5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案?6.對於儲存個人資料之裝置或設備,是否採行適當地安全維護措施?7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰?8.對於利用資料生命週期追蹤資料,是否存在適當管制程序?9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定?;是否有制定文件銷毀之安全措施?10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管?11.對於使用資料之第三方,是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施?是否制定定期查核機制?等,期以協助組織掌握政策與程序制定要領。
歐盟提出現行個資保護指令規範之修正草案歐盟提出現行個資保護指令規範之修正草案 科技法律研究所 2013年10月07日 壹、事件摘要 歐盟於1995年所制定之「個人資料保護指令」(Data Protection Directive,95/46/EC,下稱個資保護指令),其基本原則確保了歐盟會員國個人資料基本權利之保障,後續也成為國際相關立法時之參考依據。但由於個資保護指令制定時為框架式立法模式,歐盟各會員國仍須將相關規定內國法化,導致各會員國間對於個人資料保護標準產生差距。 貳、重點說明 一、立法緣起 歐盟現行之「個資保護指令」是第一部解決關於個人資料處理與自由流通保護之指令,主要在於提供歐盟境內關於個人資料及隱私權保護之規定。但由於該指令使各會員國之規範不具統一性,且制定之時科技尚屬發展階段。為解決科技發展與各國形成之保護差距,歐盟執委會(European Commission)在2012年1 月25 日,向歐洲理事會(European Commission)及歐洲議會(European Parliament)正式提出「一般個人資料保護規則」(General Data Protection Regulation)草案共91 條。預計於2015年施行,並取代現行個資保護指令,全面並一致性適用於各會員國。 二、關鍵改變 本次一般個人資料保護規則草案相較於現行個資保護指令,主要有資料當事人權利行使新增與強化、當事人同意要件標準提高、適用主體擴大、申訴權力強化、資料管理人資料保護責任之加重、損害賠償與相關罰則之規定等,並將各項規定更加明確化,以解決長期以來歐盟會員國間因保護水準不一所形成之衝突現象。 參、事件評析 一般個人資料規則草案提出後,歐盟與英國分別針對新規則草案進行評估。歐盟執委會認為,新規則可協助歐盟境內解決長期以來因個資法保護水準不一所形成之衝突,進而為當地企業帶來約23億歐元之效益;但英國當地卻持反面見解,認為新法將使企業提高所需擔負之行政成本,且高規格之法遵要求也使資料管理人陷入難以遵守之情況,進而影響歐盟之競爭力。國際上激烈的討論聲浪與分歧之見解,也使得該規則草案自提出至今已一年多的時間,仍未正式拍板定案。 歐盟於1995年制定之個資保護指令,自1998年生效之後,不僅在各會員國進行個資保護時扮演關鍵性角色,更為國際上個人資料保護或隱私保護之參考依據,其動向更為各國所專注與留意。而隨著時代轉變與科技演進,歐盟期許未來不只是在歐盟境內,更可將個人資料或隱私保護相關資訊與要求,擴及歐盟以外之國家,因而於2012年提出新規則草案,而後續相關發展,更值得我們持續留意跟進。
歐盟啟動2030年提升建築能源效率合作創新研究為有效達成「歐洲2020策略」以及「歐洲2050減碳」等政策目標,由歐盟所補助設立的歐洲建築科技平台(European Construction Technology Platform, ECTP) 其下能源效率建築協會(Energy Efficient Buildings Association, E2BA),於今年度 (2012) 7月份正式對外發布首份創新研究報告「前瞻建築能源效率之研究–創新及公私部門合作」(Energy-efficient Buildings PPP beyond 2013)。該研究報告開宗明義指出,將規劃於2030年透過創新模式,及公私部門合作之落實,建立一個創新高科技能源效率產業,達到建築物碳中和(Carbon Neutral)、提昇產業技術、創造新工作機會以及落實智慧城市計畫等目標。 本研究報告係從「市場」(Market)的角度出發,嘗試提出具可行性之商業模型(Business model),供決策者參考。有鑒於建築產業在能源消耗及碳排放量占有很大的比例,該報告即指出對於既有建築物翻新與整修之急迫性,也認為應該透過政府部門介入,推動相關措施,並導引民間持續落實。其次,於產業評估效益方面,該報告明確指出,透過提昇建築能源效率,將創造許多新的就業機會,帶動地方經濟發展。綜上,歸納二點供參考,第一,為達成長期能源效率提升之目標,公部門將寄出管制手段並設置公共基金(Public funding),以防止產業市場失靈,有其必要性;第二,產業等實務運用契約型態將歷經質變,長期性的節能績效保證契約(Long-term energy performance guaranteed contract)將被越來越常被引用。 適逢歐洲議會通過能源效率指令(Energy Efficiency Directive),指令中第四條係針對公有建築物翻新之規範條款,對此歐盟會員國已陸續檢討各自國內推動現況,但目前各國仍面對許多問題及挑戰,例如既有建築物翻新整修,一直無法有效提昇件數,以及投入資金過於龐大等等因素,除非政府展現積極介入的決心,支持及並投入資金協助推動,否則成效仍可能維持停滯不前的困,相關趨勢發展值得後續觀察。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。