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
法國政府基於保護電影、音樂等產業，在2009年3月提出將採取「三振法案」（Three-strikes law），對於不法使用網路下載音樂和檔案者，祭出明確的管制。第一階段違法者將會收到電子郵件警告，第二階段會收到書面之警告，第三階段將切斷該網路連接最長1年。 但這個提議在2009年4月遭到法國議會否決，有議員表示這項規定是「危險、無用、無效率且對民眾有相當大之危險。」消費者團體則表示，「無辜的民眾將會受到處罰，而駭客等真正的犯罪者則可以利用入侵他人之帳號規避法規，而且，該架構顯然缺乏配套的監督機制。」 無獨有偶的是，歐洲議會（European Parliament）也在同年11月針對歐盟電信信改革（EU Telecoms Reform）之討論，駁回該議案。議會認為，對人民通過網路使用服務和應用而進行的網際網路連接行為，在採取的措施時，應該尊重基本的人權和自由。這些限制權利的手段必須符合民主社會的法規，必須有效、公平和公正，比如通過法院進行審理等。而法國所提之切斷網路連接的三振法案與此原則不符。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點： 一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。 五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
FCC主席Julius Genachowski警告美國恐有頻譜危機美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示，美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量，以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加，無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。 儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜，且2009年6月全美廣電數位化後(DSO)，一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space)，但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。 對此，FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差，並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技，以期解決頻譜不足的窘境。 產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時，須設想頻譜供給不足，研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間，必須相互配合與協調（尤其是業者間的「不歧視原則」），方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合（Connected Industries）為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟，以建立創新附加價值的產業社會為目標，以實現產業整合並促進創新與競爭環境，於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」，進行日本競爭政策檢討，並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式，分別為：單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外，亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集，運用到其他的領域（例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算）。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質，或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力，包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性，因其他競爭者也可能取得相同資料，故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異（與競爭者能區別）。第三是資料運用可能性，應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。