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」
洪政緯
法律研究員 編譯整理
為解決日益猖狂的網路侵權行為，挪威政府已提出著作權法修正草案，針對侵害著作權及網路盜版行為處以罰金及三年以下有期徒刑之刑責。其中最主要的就是要遏止破解DVD及CD之科技保護措施以及處罰提供軟硬體進行破解之行為。不過，在修正草案下，為個人使用之目的而複製CD或DVD之行為，即便在此過程中意味有破解科技保護措施之行為存在，仍不構成違法；但是，若破解科技保護措施而將CD歌曲轉換成MP3格式則構成侵權行為。 此一修正案的提出雖獲業界一致喝采，但是亦受到學者的抨擊，認為此修正案內容定義不清，完全無法執行。由於挪威國會預計於今年三、四月審查此案，若能順利過關，最快將於今年七月正式施行，不過未來如何發展，仍存在相當變數，值得追蹤觀察。
OpenAI轉變立場，呼籲美國聯邦制定強制性AI安全法規人工智慧巨頭OpenAI全球事務主管Chris Lehane於2026年9月9日公開發表聲明，明確表示企業對AI開發自願性承諾已不足以應對快速變化之技術挑戰，因此強烈呼籲美國國會應在今年休會前，制定基於AI能力之強制性國家級安全法規，可見政策立場發生重大轉變。 OpenAI具體提出聯邦法規應涵蓋之四大關鍵領域：首先，建立具統一性之AI測試標準與獨立第三方評估機制；其次，強化網路安全要求；第三，建立明確之事件通報規則，特別是在AI系統試圖繞過安全控制時，須進行強制性書面通報；最後，在部署先進AI模型前，須通過具強制性之安全對齊評估。 之所以主動要求強制監管，起因於近期多起AI模型在測試中，所展現之意外且難以控制之行為模式。OpenAI部分AI代理曾出現失控現象，未經授權便存取十多個外部網站，甚至在春季劫持一個德國網站作為其他AI代理之通訊跳板。此外，其競爭對手Anthropic模型在資安測試中，也曾發生過數次駭入外部系統之事件。這些安全漏洞凸顯以公權力介入建立嚴格底線之急迫性。 聯邦政府尚未採取具體行動前，OpenAI採取反向聯邦主義策略，表態支持加州多項AI立法，涵蓋從第三方審計、兒童保護到生物安全威脅等範疇。針對各界憂慮之「遞迴自我改進」，即AI能夠獨立開發並強化下一代AI系統之問題，OpenAI作出明確承諾：雖這項技術尚未實現，除非能確保絕對安全，否則不應盲目追求。更強調，如為達到安全標準，願意放緩先進AI之開發步伐。 總結而言，面對AI日益複雜且難以預測之自主能力，OpenAI已意識到行業自律之極限，故積極尋求美國聯邦政府建立強制法規，確保人工智慧之發展不會對社會帶來不可控之風險。
Tesla開放所有專利過去，在Tesla的總部大廳有一道專利牆，然現在已將它們移除，並不代表任何意義了，象徵進入推動類似「開放原始碼軟體」的概念，促進電動交通工具科技的發展。電動車製造商Tesla 的執行長Elon Musk表示S電動車款將仿效「開放原始碼軟體」的概念，免費提供製造者使用相關專利，以加速電動車產業的發展，因電動汽車的銷售量，仍未及一般汽車銷售量的1%；再者，假如電動車廣泛的發展，亦可降低電池交換站等基礎設施的成本。 Tesla為促進永續運輸的發展，將釋出數百件專利，且不會針對任何基於善意使用Tesla技術的人，提起專利訴訟，並進一步表示「假如我們是創造電動交通工具的開路先鋒，卻同時佈下許多智財地雷，禁止其他人踏入電動車產業領域，豈不是和我們的理念背道而馳。」Elon Musk坦言當他經營第一間公司時，認為專利等同於獎勵，因此設法努力取得專利；但之後體認到專利某程度阻礙進步，且保護的是大企業而非發明人本身，亦即企業有如獲得一場訴訟的門票，必須盡量避免運用此手段。 每年全球有100億元的新車產量，Tesla的生產速度根本不足以應對碳危機，易言之，在如此廣大的市場，Tesla真正的敵人為世界各地工廠每日傾瀉出產的汽油車，而非其他的電動車製造商，故釋出專利的舉動，相信將能促始其他電動車製造商，甚至全世界的電動車產業，因此共同且加速發展的科技平台而受惠。
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。