自動駕駛車輛之分級與責任

  所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。

  而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。

  德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。

  故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。

  修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

你可能會想參加
※ 自動駕駛車輛之分級與責任, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7738&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/07)
引註此篇文章
你可能還會想看
外籍專業人士來台法規將放寬

  經建會最近針對歐洲商會所提出之「 2005 到 2006 建議書」與該商會進行協調,歐洲商會表達希望政府針對跨國外商公司所聘僱之外籍專業人士,與因跨國企業內部調動來台之中國大陸專業人士,以及隨行來台之眷屬在台居留等相關規定,予以鬆綁。   為將國際人力資源引進台灣,以加速經濟的國際化與自由化,經建會宣布將進一步放寬有關外籍專業人士在台居留與聘僱許可的限制,並將簡化申請手續之處理原則。有關外籍專業人士聘僱許可之展延申請,原規定應於聘僱許可有效期限屆滿前 60 天提出展延,將放寬為前 4 個月提出即可;在居留證展延方面,也將由原本有效期限屆滿前 15 日,放寬為前 4 個月即可提出展延申請,使外籍專業人士規劃在台長期居留時更為便利。   至於歐洲商會提出延長中國大陸人士來台從事商務活動所核發之入出境許可證效期及展延後效期,陸委會將於近期內再召開協調會進行研議;其餘有關外籍專業人士大陸籍配偶「多次入出境證」之核發,以及開放大陸籍員工或隨行來台大陸籍配偶之父母能夠短期來台探親等建議,都將朝放?的方向規劃。另由於部分外商公司所聘僱大陸籍員工之子女目前無法在台取得學籍,經外僑商會反映後,政府表示將於近期內討論,以協助他們的未成年子女能夠取得學籍並在台就讀。

加拿大將神經資料列為敏感資訊以提升個資保護強度

加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)於2026年2月10日,更新《個人資訊保護與電子文件法》(the Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)的解釋公告(Interpretation Bulletin),於該解釋公告中OPC將「神經資料」(neural data)與健康、財務、基因及生物識別資料並列,正式納入PIPEDA意義下的敏感資訊(sensitive information)清單中,賦予更高程度的保護。 其中,神經資料被列為敏感資訊的可能原因為以下: 1.深度私密性:神經資料有深度私密性,其可能揭露當事人不自知或不預期揭露的健康狀況、認知狀態或情緒反應。 2.不可變更性:不同於密碼可以重置或信用卡號可以更換,大腦的神經模式一旦外洩無法重置或輕易更換。 神經資料被列為敏感資訊後會有更高程度的保護要求包括: 1.強化同意要求:在加拿大PIPEDA的架構下,資料的敏感性直接決定了蒐集方式。對於神經資料,組織必須獲得更充分且具實質意義的明示同意,不能僅依賴默示同意,為獲得有意義的同意,組織必須嚴格定義使用目的。 2.提升安全防護的等級:法律要求安全防護措施必須與資料的敏感度成正比。由於神經資料被列為高度敏感,組織必須採取較高等級的安全保護措施。 3.風險評估標準:在發生資料外洩時,資料的「敏感性」是評估是否構成「重大損害風險」的關鍵因素。將神經資料列為敏感資訊,意味著涉及此類資料的外洩事件將面臨更嚴格的通報與法律責任。 總結而言,加拿大將神經資料列為敏感資訊,標誌著法律監管從傳統個資延伸到了人類的意識領域,要求相關科技企業在開發監測專注力、疲勞或情緒的消費性產品時,必須承擔與醫療紀錄同等的法律責任與保護義務。

美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形

  美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。   報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。   USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。

歐洲藥物管理局(European Medicines Agency,簡稱EMA)發佈針對準備與審查產品特性摘要(summaries of product characteristics,簡稱SmPCs)的指導方針

  EMA近日針對醫藥公司,在其欲申請人體藥物上市核准的申請文件中,針對如何準備與審查產品特性摘要之文件,提供醫藥公司相關的指導方針。   產品特性摘要不僅是醫藥公司之新藥物在向歐盟申請上市核准時所必須提供的重要文件,也是健康照護專業人員在獲知如何有效並安全使用藥物時的基本資訊來源。產品特性摘要在藥品生命週期存續時必須定時保持更新,以確保無藥物效用性與安全性疑慮的新問題發生;同時,其也是在藥物包裝上所必須含有的基本資訊,以確保藥物服用者能對其所服用的藥物有更多的了解和進行各類風險評估。   產品特性摘要文件,主要係依據歐盟2001/83/EC號指令第8(3)(j)條與歐盟第726/2004號法規第6(1)條之要求而提供。前述法規要求醫藥公司在提出藥物上市許可之申請時,必須遵循歐盟2001/83/EC號指令第11條之規定,附加產品特性摘要於申請文件,以供主管機關作為申請核駁之依據。在EMA針對產品特性摘要所提供的指導方針中,主要係以簡報與影片的方式,來教導醫藥公司如何在產品特性摘要的各個項目中,提供有關申請藥物更為完整與細部的背景資訊。其中,有關於解釋如何完成治療指示(therapeutic indication)與藥物藥效成分(pharmacodynamic properties of a medicine)之項目,於EMA的指導方針中,亦以明確的影片指導來協助醫藥公司提供高品質的產品特性摘要內容。   有鑑於治療人體疾病之藥物,對於人類生理與心理層面攸關重大,如何要求醫藥公司在提出人體藥物上市許可之申請時,能提供藥物完整的背景資訊,以確保從事健康照護之人員以及藥物服用者,完全了解藥物使用方式、效用與風險,則是主管機關無從推卸的責任。觀察EMA針對人體藥物之產品特性摘要製作出完整的指導方針,或許我國衛生機關也可效仿該種方式,來提供國內醫藥公司在提出藥物上市申請時之參考,以確保各項資訊透明並保護藥物使用者在「知」方面的權益。

TOP