聯網自動駕駛車(Connected and Autonomous Vehicles, CAV)是一種自動化聯網載具,係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合,而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義,自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下,能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影,諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。
互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網,目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等,特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統,該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS),以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中,用以支援互聯車輛的科技:V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處,包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。
我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」,推動智慧電動車整車及零組件性能提升,協助廠商提升製程及資訊應用功能;研析國際驗證及測試規範,完善智慧電動車產業價值鏈。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。
英國期望透過資料使用與近用法案修正案,強化數位證據資料之可信任性英國於2024年11月提出資料使用與近用法案(Data (Use and Access) Bill)修正案,其修正內容包含強化數位證據資料之可信任性。 根據英國數十年來的法院判決,可以觀察到英國法院信任電腦自動產出的資料,因此除非當事人提出反證,否則將推定電腦證據是可信賴的。然而,該見解導致英國爭議案件「郵局Horizon系統出錯案」的發生,亦促使資料使用與近用法案修正案的提出。 資料使用與近用法案修正案於第132條新增與數位證據相關的條款,同條第1項規定由電腦、裝置或電腦系統產生的數位證據,符合下列規定者,於訴訟程序中可以作為證據。 a、 數位證據以及產生數位證據或衍生數位證據之系統之可信任性未受質疑。 b、 法院確信無法合理地挑戰系統之可信任性。 c、 法院確信數位證據源自可信任的系統。 此外,同條第4項規定第1項第c款所指之可信任的系統,應包括適用於系統運作的任何指示或規則,以及為確保系統中保存的資料的完整性而採取的任何措施。 綜上所述,英國逐漸扭轉過去英國法院認為由電腦自動產生的資料具有可信任性之見解,並透過資料使用與近用法案修正案修正對於數位證據的認定,未來在涉及數位證據的案件中,檢辯雙方需要證明作為數位證據的資料完整性具有可信任性。 我國企業如欲強化數位資料的可信任性,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS),建立並落實數位資料管理流程,除可確保數位資料的完整性及正確性具有可信任性,亦可提升法院採納數位資料作為證據之可能性。 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://www.tips.org.tw) .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
日本產業競爭力強化法內之灰色地帶消除制度日本經濟產業省(以下簡稱經產省)為了落實安倍內閣提出之日本再興戰略,希望透過相關法制規範之調整,促進產業新陳代謝機制,並喚起民間的投資,進一步解決日本國內企業「過多限制、過小投資、過當競爭」現象,前於2013年10月15日將「產業競爭力強化法」提交國會審議。經日本國會審議後,該法已於同年12月6日公布,計有8章、共156條之條文,另有附則45條,並取代原先於2011年修正之產業活力再生特別措施法的功能。因產業競爭力強化法之內容屬政策性規範,搭配之施行細則、施行令等也陸續於2014年1月20日公布。 自產業競爭力強化法施行後,對於日本企業預計開發新產品和新技術等放寬限制,讓企業有機會進入與原業務不同之領域,並進行業務整編。舉例而言,依該法第9條第1項之規定:「欲實施新事業活動者依據主務省令規定,可向主務大臣提出要求,確認規定其欲實施之新事業活動及與其相關之事業活動的規範限制之法律和其所根據法律之命令規定的解釋,以及該當規定是否適用於該當新事業活動及與其相關之事業活動」之規定,就相關事業活動是否符合法令與否,向經產省申請解釋。 此一制度被稱為「灰色地帶消除制度」,目的在於使日本企業規劃新事業之前,可先洽主管機關瞭解該新事業活動涉及之業務是否合法,在經產省網站上已有SOP與申請表格可供參考。而此制度功能在於透過日本主管機關的闡釋、說明或認定相關計畫,讓有意從事創新活動的業者有如吞下定心丸,得以積極規劃、推動後續作業。