美國交通部公布車輛與基礎設施間聯網指引，強化車聯網時代行車安全
美國交通部(U.S. Department of Transportation)部長(時任)Anthony Foxx於2017年1月19日公布「車輛與基礎設施間聯網指引」(Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Guidance)，旨在透過加速車輛與基礎設施間通訊系統之布建，增進車聯網時代的行車安全與機動性。同時，本指引也將補充交通部於2016年12月所公布之車輛間通訊規則草案，後者最重要的目的是透過車輛間通訊技術的管理，提升駕駛人對於碰撞與潛在危險的認知以預為因應。透過車輛與基礎設施間聯網指引，交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)將協助運輸系統的所有人與操作人進行相關技術的布建，並讓各運輸事業主管機關與收費道路管理機關，了解布建相關技術之決策所可能造成的影響，並為相關技術的未來發展與聯邦挹注資金的利用(因為多數的V2I能夠整合於既有之ITS設備或道路周邊基礎設施，因此符合聯邦對ITS的補助條件)，做好準備。
車輛與基礎設施間之通訊，是車聯網環境的重要構成部分，透過硬體、軟體、韌體、以及無線通訊系統，相關資料不但能在車輛間進行動態傳輸，亦得在車輛與道路基礎設施間進行傳輸。聯邦公路管理局局長(時任)Gregory Nadeau表示：「除了增進行車安全，車輛與基礎設施間之通訊技術能提供相當大的機動性，並為整體環境帶來益處。車輛與基礎設施間之通訊與聯網，以及諸如隱私與互通性等更大的挑戰，都將由本指引作為展開全國性對話的起點。」車輛與基礎設施間聯網(V2I)可謂智慧運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)的次世代技術，其能捕捉車輛所產生的交通資料，並向車輛無線傳輸例如行車建議等的資訊，讓駕駛人能夠掌握與安全性、機動性、甚或是與整體環境相關的所有情況。
車輛與基礎設施間聯網指引的內容，目前包括聯網車輛運輸衝擊規劃初階報告(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Primer)、聯網車輛運輸衝擊規劃桌上參考手冊(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Desk Reference)、技術備忘錄第2號：聯網車輛規畫流程與產品及利害關係人角色與責任(Connected Vehicle Planning Processes and Products and Stakeholder Roles and Responsibilities)、技術備忘錄第3號：新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析(Analysis of the Need for New and Enhanced Analysis Tools, Techniques, and Data)、技術備忘錄第6號：運輸規劃導入互聯車輛所需之技能與專業知識(Skills and Expertise Required to Incorporate Connected Vehicles into Transportation Planning)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析：公路容量手冊簡介(Highway Capacity Manual Briefing)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析：交通系統模擬模式簡介(Briefing for Traffic Simulation Models)、以及聯網車輛運輸衝擊規劃：社區關懷案例研究(Outreach to Planning Community)。
另外，為了讓執照核發條件透明化，相關的典範實務(best practices)也能為各政府與民間組織機關近用，以布建聯網車輛專用短程通訊(Dedicated Short Range Communications, DSRC)路邊基地台(Roadside Units, RSU)與相關服務，用以支援車輛與基礎設施間之聯網應用，亦針對執照持有人訂有指引(Guide to Licensing Dedicated Short Range Communications for Roadside Units)。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王自雄
主任 編譯整理
FHWA Announces Vehicle-to-Infrastructure Guidance, U.S. DOT, https://www.fhwa.dot.gov/pressroom/fhwa1703.cfm (last visited Feb. 15, 2017)
Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Resources, U.S. DOT, http://www.its.dot.gov/v2i/ (last visited Feb. 15, 2017)
2018年5月18日，於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案，並於5月25日公布，預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展，對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中，增加第47條之7規定，原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作)，只要在必要限度內，不分是否有營利，皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為，也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型，甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此，才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中，增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為，其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為，也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」，亦可被認為不違反著作權法，因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是，所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制，不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效，未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響，值得繼續觀察。
澳大利亞政府擬修正《支付系統管理法》將數位支付，如Apple Pay、Google Pay納入法律規範中澳大利亞國庫部（Department of the Treasury）於2023年10月11日發布《支付系統管理法》（Payment Systems（Regulation）Act 1998）修正草案，擬擴張法案適用主體，將Apple Pay、Google Pay等數位支付或提供此項支付服務事業納入規範，其目的在於提升企業的開放性及責任，並關注大型科技企業在其中扮演的角色。 本次修正案中，將修改現行支付系統的定義及適用主體，擴大至提供支付服務平臺企業，將被視為金融機構受到拘束，並授權澳大利亞準備銀行（the Reserve Bank of Australia，下稱RBA）監管數位支付平臺。修正草案內容整理如下： 1.重新定義「支付系統」。現行法定義為「透過任何形式或方式促進貨幣流通的系統」，草案則納入非貨幣（non-monetary，如數位貨幣）及提供便利支付服務的支付平臺系統。 2.擴大「參與者」定義。現行法規中參與者僅包含管理、運作支付系統的企業，草案則擴張至與支付價值鏈（payments value chain）具直接或非直接相關連之所有企業。 3.現行規範中，僅RBA在可能涉及使用者財務安全及公共利益（下述）考量時，有指定支付系統的職權，並有權監管該支付系統，包含決定新參與者的加入、訂定制度內參與者應遵守的標準及指引、對相關爭議問題進行仲裁等。修法後國庫部部長（Minister）將擁有相同權力。規範所稱之「公共利益」，指有助提升財務安全、高效率並具有競爭性，且不會導致金融體系風險增加。 4.提高法案中刑事處罰的罰金金額。現行法規授權RBA訂定支付制度之相關標準及指引，若制度內參與者未依標準或指引行事，RBA會提出要求企業為特定行為或不行為之指示，仍未依循可能會科處澳幣5,500元的罰金（約臺幣11萬3千元），修法後將提高至2倍，惟罰金之處罰權最終仍須法院審判決定。 我國針對電子支付產業有電子支付機構管理條例、金融消費者保護法規範，並要求第三方支付服務業者落實洗錢防制法規定，避免淪為洗錢或地下匯兌工具，未來可持續觀察澳大利亞及其他國家對於支付平臺議題之討論及發展趨勢，作為我國評估相應治理措施及手段參考基礎。
美國2015年「消費者隱私權法案」簡介 美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。