日本經濟產業省公布自動駕駛後續之政策方針報告書

刊登期別
第28卷,第06期,2016年06月
 

※ 日本經濟產業省公布自動駕駛後續之政策方針報告書, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7664&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/19)
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國際保險公司探討奈米保險機制可行性

  特定奈米科技經歷研發階段過後,所獲致的成熟技術產品,要邁向市場商業化階段,能否真正成功,取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險,所以有論者開始規劃研擬,引進責任保險機制,藉由責任風險分散之功能,期望解決面對不確定風險時,能夠足以妥適因應。   依據國際最具份量之瑞士再保公司(Swiss Re) 對於奈米科技之保險機制,2008年出版「奈米科技:微小物質,未知風險(Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns:The Insurers' Perspective)」研究報告 ,其中明文點出,保險業(Insurance Industry)之核心業務即為移轉風險(Transfer of Risk),由保險公司(Insurer)經過精算程序後收取一定費用,適時移轉相關風險,並產生填補功能。   然而,保險業對於可藉由保險機制所分散之風險,亦有其極限範圍,如果超過以下三原則者,則會被認為超出可承擔風險範圍,屬保險業無力去承擔者,所以保險機制之引進將不具可行性: (1)風險發生之可能機率與發生嚴重程度,現行實務沒有可行方式能加以評估者。 (2)當危害產生時,所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。 (3)有可能產生的巨大危害事件,已超過私領域保險業所能承受之範圍者。   此外,為確保未來得以永續經營,保險公司對於願意承保之可保險性(Insurability)端視對於以下各因素性質之評估: (1)可加以評估性(Accessibility):對於所產生之損害係屬可評估,並得以加以計量化、允許訂出價格者(be Quantifiable to Allow Pricing)。 (2)無可事先安排者(Randomness):對於保險事故之發生,必須是不可預測者,並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志(the Will of the Insured)之外。 (3)風險相互團體性(Mutuality):相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性,藉以達到分擔分散相關風險性。 (4)經濟上可行性(Economic Feasibility):必須使私人保險公司藉由收取適宜保費,便得以支付對等之賠償費用,可以確保業務經營得以永續持續下去。   綜上所述,可以明瞭並非所有風險,保險公司均願意承保而能達到分散風險者,對於風險必須是可預測性並有承保價值,保險公司本身具有商業機制,依據精算原則確定願意承保之費用,此才可謂實務上可行,對於奈米科技引進保險機制之衡量思考,也當是如此。

德國資料保護會議通過「哈姆巴爾宣言」,針對人工智慧之運用提出七大個資保護要求

  德國聯邦及各邦獨立資料保護監督機關(unabhängige Datenschutzaufsichtsbehörden)共同於2019年4月3日,召開第97屆資料保護會議通過哈姆巴爾宣言(Hambacher Erklärung,以下簡稱「Hambacher宣言」)。該宣言指出人工智慧雖然為人類帶來福祉,但同時對法律秩序內自由及民主體制造成巨大的威脅,特別是人工智慧系統可以透過自主學習不斷蒐集、處理與利用大量個人資料,並且透過自動化的演算系統,干預個人的權利與自由。   諸如人工智慧系統被運用於判讀應徵者履歷,其篩選結果給予女性較不利的評價時,則暴露出人工智慧處理大量資料時所產生的性別歧視,且該歧視結果無法藉由修正資料予以去除,否則將無法呈現原始資料之真實性。由於保護人民基本權利屬於國家之重要任務,國家有義務使人工智慧的發展與應用,符合民主法治國之制度框架。Hambacher宣言認為透過人工智慧系統運用個人資料時,應符合歐盟一般資料保護規則(The General Data Protection Regulation,以下簡稱GDPR)第5條個人資料蒐集、處理與利用之原則,並基於該原則針對人工智慧提出以下七點個資保護之要求: (1)人工智慧不應使個人成為客體:依據德國基本法第1條第1項人性尊嚴之保障,資料主體得不受自動化利用後所做成,具有法律效果或類似重大不利影響之決策拘束。 (2)人工智慧應符合目的限制原則:透過人工智慧系統蒐集、處理與利用個人資料時,即使後續擴張利用亦應與原始目的具有一致性。 (3)人工智慧運用處理須透明、易於理解及具有可解釋性:人工智慧在蒐集、處理與利用個人資料時,其過程應保持透明且決策結果易於理解及可解釋,以利於追溯及識別決策流程與結果。 (4)人工智慧應避免產生歧視結果:人工智慧應避免蒐集資料不足或錯誤資料等原因,而產生具有歧視性之決策結果,控管者或處理者使用人工智慧前,應評估對人的權利或自由之風險並控管之。 (5)應遵循資料最少蒐集原則:人工智慧系統通常會蒐集大量資料,蒐集或處理個人資料應於必要範圍內為之,且不得逾越特定目的之必要範圍,並應檢查個人資料是否完全匿名化。 (6)人工智慧須設置問責機關進行監督:依據GDPR第12條、第32條及第35條規定,人工智慧系統內的控管者或處理者應識別風險、溝通責任及採取必要防範措施,以確保蒐集、處理與利用個人資料之安全性。 (7)人工智慧應採取適當技術與組織上的措施管理之:為了符合GDPR第24條及第25條規定,聯邦資料保護監督機關應確認,控管者或處理者採用適當的現有技術及組織措施予以保障個人資料。   綜上所述,Hambacher宣言內容旨在要求,人工智慧在蒐集、處理及利用個人資料時,除遵守歐盟一般資料保護規則之規範外,亦應遵守上述提出之七點原則,以避免其運用結果干預資料主體之基本權利。

德國法院依據歐盟法院先決裁定發出第一例禁制令

  2015年11月3日德國杜塞道夫地方法院(以下稱德國法院)依據歐盟法院之《華為訴中興》案(Huawei v ZTE case, 16 July 2015, Case C- 170/13)的先決裁判發出第一例禁制令(Cases 4a O 144/14) (Nov. 3, 2015)。這個判決係義大利公司SISVEL公司認為青島海爾德國公司(以下稱海爾公司)侵害其有關GPRS及 UMTS無線網路專利組合之標準專利,並已經對海爾公司發出專利侵權通知,並發出授權要約,海爾公司則抗辯認為,SISVEL僅通知其母公司而未通知其分公司,且其授權要約不符合FRAND原則。   德國法院認為,SISVEL只要將足夠的專利侵權資訊及授權要約通知海爾母公司進而據以判斷是否與SISVEL展開授權協商即可,若要求專利權人亦須一一通知其分公司,則將流於形式。   其次,海爾公司雖因認為SISVEL要求之授權金過高,故拒絕SISVEL的授權要約並提出反向要約,但卻未在提出反向要約後之合理期間內依據歐盟法院在《華為訴中興》案先決裁判中之見解,對SISVEL提供保證金以擔保其授權協議尚未達成前對SISVEL專利之使用費用。故德國法院進一步對前述合理期間給予確切期間,即拒絕專利權人要約時起一個月內。   至於海爾公司主張SISVEL授權要約不符合FRAND原則之抗辯,德國法院認為因海爾公司未履行前述程序,故尚無須判斷SISVEL授權要約是否FRAND原則。故何種情形屬於符合FRAND原則,仍留由後續之實務見解加以補充。

歐盟氣候相關資訊報告準則

  歐盟執委會(EU Commission)於2019年6月20日發布「氣候相關資訊報告準則」(Guidelines on reporting climate-related Information),該準則為歐盟執委會2018年3月通過的「永續金融行動計畫」(Action plan on sustainable finance )之一部分,旨在促使企業更完整的揭露其活動對氣候之影響,以及氣候變化對其業務之風險,讓投資人與融資機構獲有更全面的企業資訊以進行決策,同時引導市場資金轉向友善氣候之企業或商業模式。   關於企業氣候相關資訊之揭露,歐盟早在2014年11月15日通過的「非財務資訊報告指令」(Non-Financial Reporting Directive, 2014/95/EU)中要求擁有500名以上員工的大型企業必須揭露其經營與氣候保護間之關聯;為讓所有歐盟企業均有一致可資遵循的揭露標準,執委會嗣於2017年5月7日發布「非財務資訊報告準則」(Guidelines on Non-Financial Reporting);而本次發布之「氣候相關資訊報告準則」則是在2017年的「非財務資訊報告準則」基礎上所進行的補充,其特別之處在於整合了金融穩定委員會(Financial stability board)轄下「氣候相關財務揭露工作組」(Taskforce on climate-related financial disclosures, TCFD)所擬定之氣候資訊揭露建議,該建議詳細的說明了企業編制非財務類報告以揭露企業所面臨的氣候風險與機遇作法。   本準則建議企業分別在(1)商業模式、(2)企業政策、(3)政策成果、(4)風險管理、(5)關鍵績效指標五方面進行氣候相關資訊之揭露:在商業模式方面,例如描述公司對自然資源的依賴性、說明公司商業模式在應對氣候風險時的彈性及可能的變化;在企業政策方面,例如解釋公司如何將氣候相關問題納入運營決策流程、揭露公司在其能源政策中所設之能源相關目標;在政策成果方面,例如參考財務KPI做法描述公司在氣候方面的表現如何影響其財務績效;在風險管理方面,例如根據地理位置、業務活動詳細列出與氣候相關的主要風險、描述進行風險識別、評估的方法與頻率;在關鍵績效指標方面,例如描述主要氣候相關風險與財務關鍵績效指標之間的聯繫。

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