日本自動駕駛戰略本部新近政策規劃
日本鑒於為減少交通事故與因應少子化，與汽車的ICT革命等議題，由國土交通省於2016年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」（自動運転戦略本部），並於同年12月9日召開第一次會議。討論的範圍則包括：為實現自動駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進，以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。
會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組，將對自動駕駛所應用技術進行各類型實證試驗。
其中，在「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」方面，已於2017年2月展開補助試驗計畫的募集；預計驗證的項目有分別針對一般（搭載2-10人）以及大型車輛（10人以上），結合GPS、雷達、攝影機等來瞭解障礙物資訊的車輛自動控制技術。
而在「大卡車列隊行走」方面，國土交通省則是在2016年已開始的實證試驗基礎上持續拓展。未來在2019年中後，並規劃將驗證範圍擴展至高速公路上驗證更長距離的自動駕駛。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
徐彪豪
法律研究員 編譯整理
英國財政大臣（Chancellor of the Exchequer）George Osborne日前於今（2011）年3月23日發表財政報告時宣佈，英國綠色投資銀行（UK Green Investment Bank, GIB）預計於2012年開始正式對外營業，且其開放對象為各相關產業。而未來英國GIB之營業項目，主要將針對具有高度風險，或是市場成本回收需要長時間等待之相關低碳企劃案進行經費補助，同時亦進一步制定二氧化碳排放價格。 早在2009年2月時，英國三大非營利組織團體E3G、Friends of the Earth、以及Climate Change Capital即共同發表一份聯合聲明提議成立綠色投資銀行，以鼓勵發展低碳經濟。然而，該份提議報告乃至2010年3月才正式獲得政府相關人士的重視，因其意識到綠色投資銀行之成立，也許能符合當前英國對於基礎設施與能源發展之需求。不過，對於綠色投資銀行是否成立之辯論，乃持續到今年3月才正式拍板定案，根據上述之政府財政報告，英國政府計劃於該投資銀行成立後，投注3億英鎊經費投資相關低碳企劃案之推行，並預計於2015年時，另外由私部門投注15億英磅補助相關企劃案，而其經費補助對象層面將以相關產品市場（market）為主。 英國能源與氣候變遷部（Department of Energy and Climate Change）國務卿（Secretary of State）Chris Huhne表示，綠色投資銀行成立後，在結合來自各方之穩定資金下，必能藉由投資綠色能源研發之方式，創造一個穩定且平衡的經濟成長。同時，相關政府單位亦期盼，未來綠色投資銀行除了能提供政府相關領域之經費分配，與研發技術之建議外，亦能以創造具商業價值之產品，達到分散私人投資風險之目的。
英國因應自動駕駛車輛上路，提出新保險責任制度英國政府為達成於2021年使完全無須人為操控的自動駕駛車輛可在英國公路上行駛之目標，提出新保險責任制度。透過自動駕駛和電動車輛法案的提出，將為自動駕駛車輛可合法上路行駛鋪路，從而帶動自動駕駛車輛產業發展。整體而言，一旦此立法正式通過，除了代表英國政府正式樹立自動駕駛車輛的保險框架里程碑外，也象徵英國朝向2021年的目標又更邁進一步。
歐盟預計投入4700萬歐元強化中小企業智慧財產權的保護歐盟執委會及歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office, EUIPO）於2022年1月10日共同宣布啟動第二輪的歐盟中小企業基金（EU SME Fund），以強化中小企業的智財管理與布局。 歐盟於2020年11月發布了《智慧財產權行動計畫（Action Plan on Intellectual Property）》，並推出中小企業基金，在2021年間共補助12,989家的中小企業，補助金額達680萬歐元。由於成效不錯，因此歐盟推出第二輪的中小企業基金，其金額高達4700萬歐元，補助期間為2022年至2024年。歐盟指出，中小企業在保護創新上需要有相關的工具及資金，目前規劃的補助項目如下： 補助中小企業申請智財檢視服務（IP Scan service）90%的費用。該項服務是在2021年6月推出，內容為中小企業智財布局的諮詢，以及協助檢視其無形資產（intangible assets）的創新潛力。 補助中小企業向各會員國智財局、歐盟智財局（EUIPO）、比荷盧智財局（Benelux Office for Intellectual Property, BOIP）申請商標、設計註冊75%的費用。 補助中小企業向世界智慧財產權組織（WIPO）取得國際商標和設計保護50%的費用。 2022年將補助中小企業向各會員國專利局申請專利註冊50%的費用。 2023年預計進一步納入補助的項目包含：補助中小企業進行專利先前技術檢索、專利申請的部分費用；律師諮詢費（如專利註冊、授權協議、智財鑑價、替代性紛爭解決機制等事項的諮詢。） 歐盟希望透過上述的方式，協助中小企業在疫情期間加速數位轉型，強化無形資產的智財布局和管理，以提升歐盟中小企業的競爭力。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧（AI）治理指引，並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會（The Federation of State Medical Boards, FSMB）於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」（Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice）指引，明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟，以履行其倫理與專業職責，期能藉此降低對患者造成傷害之風險；本指引之特色在於，其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下，以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管： （1）透明度與揭露（Transparency and Disclosure）： 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度；各州醫療委員會應制定明確之指導方針，向患者揭露AI之使用情況，其有助於患者與醫師之理解，但不會造成不必要之行政負擔；FSMB 應制定文件，詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性，以協助醫療委員會發揮監管者之角色，並應制定常見問題與最佳實務文件，作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 （2）教育與理解（Education and Understanding）： FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴，應為醫師、醫療委員會與患者，確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源，該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 （3）負責任之使用與問責（Responsible Use and Accountability）： 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具；選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告，並應設計一個定期檢視工具功效的流程；AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計，以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準（standard of care）；FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 （4）公平性與近用（Equity and Access）： 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處；FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則：醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響；FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 （5）隱私與資料安全（Privacy and Data Security）： AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施，以保護AI開發與評估時所利用之患者資料，通常情況下應告知患者資料如何被利用，且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策，包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 （6）監督與監管（Oversight and Regulation）： 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時，不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力，其包括問責議題之考慮，特別是當AI系統變得更加自主時；各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」（practice of medicine）進行法律定義，以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 （7）法律法規之持續審查與調整（Continual Review and Adaptation of Law and Regulations）： 各州醫療委員會應在FSMB之支持下，隨著AI之不斷發展，持續檢視與更新與AI相關之指引與法規；政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響，例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響；FSMB 應建立一個專門團隊，持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出，AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任，醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同，醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性，因此於將AI系統用於患者照護前，醫師應以合理努力識別與解決偏差（如虛假或不準確之資訊等）。