澳洲規劃研修「國家重型車輛法」並探討科技設備檢測疲勞駕駛相關規範
澳洲國家交通委員會（National Transport Commission）與警覺、安全、生產力合作研究中心（Cooperative Research Centre for Alertness, Safety and Productivity ，Alertness CRC）於2016年12月攜手研究重型車輛駕駛員之疲勞駕駛影響，並特別探討科技設備檢測及因應的可行性，並著手研析重型車輛疲勞駕駛管理相關規範之評估規劃。
依據澳洲國家重型車輛法（Heavy Vehicle National Law，HVNL）規定，設有國家重型車輛管理獨立機構（The National Heavy Vehicle Regulator，NHVR）針對總重4.5噸之重型車輛進行規範監管。依國家重型車輛疲勞管理規則【Heavy Vehicle （Fatigue Management） National Regulation】規定針對1.超過12噸總重額（Gross Vehicle Mass，GVM）之重型車輛2. 車輛及聯結物超過12噸者3.超過4.5噸可乘載12名成人（包含司機）之巴士4.超過12噸總重額定值之卡車及聯結車，其附接工具或機械者，必須進行疲勞管制，其他對於有軌電車、工具機械車輛（例如：推土機、拖拉機）、露營車等則不在此管制對象。該法針對重型車輛工作和休息時間、工作及休息時間之紀錄、疲勞管理豁免（Fatigue management exemptions），及公司、負責人、合夥人、經理等的連帶責任，訂有相關規範。疲勞管理規則的規範核心在於駕駛員不能在疲勞的情況下行駛重型車輛，故即使符合工作和休息限制，駕駛員也可能因疲勞而受影響。
目前，因有限的證據表明工作安排對於重型車輛駕駛員疲勞的影響程度，亦很少有研究使用客觀和預測技術測量駕駛員的警覺性和疲勞，另對於駕駛員睡眠的質量和時間最低要求的資訊亦不足。因此，現行法律規範對重型車輛駕駛員疲勞的影響將受到挑戰。故警覺、安全、生產力合作研究中心將採取更精準的警報檢測方法和睡眠監測設備，進行相關研究測試，以作為未來國家重型車輛疲勞管理規則修訂之依據。
駕駛疲勞所引發的交通事故時有耳聞，往往造成重大危害與耗費社會成本。目前實務上已有利用科技設備偵測是否有疲勞駕駛情形，然而更重要的是，應落實行車前的疲勞管制，及相對應的解決方案，並加強公司及相關管理者之監督義務及連帶責任，才能有效降低疲勞駕駛肇事率，確保道路安全。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
潘俊良
高級法律研究員 編譯整理
National Transport Commission, New partnership between the Alertness CRC and NTC designed to examine heavy vehicle driver fatigue（Dec. 8, 2016), available at http://www.ntc.gov.au/about-ntc/news/media-releases/new-partnership-between-the-alertness-crc-and-ntc-designed-to-examine-heavy-vehicle-driver-fatigue/ （last visited Mar.13, 2017)
National Heavy Vehicle Regulator, Fatigue management , available at https://www.nhvr.gov.au/safety-accreditation-compliance/fatigue-management/about-fatigue-management （last visited Mar.13, 2017)
2025年7月23日，川普總統簽署行政命令，加速資料中心基礎建設（data center infrastructure）之發展。適用該命令之資料中心，需新增超過100百萬瓦（MW）電力負載，並新增瓦數專用於人工智慧推論、訓練、模擬或產生合成資料。 行政命令內容主要包含以下事項： 1. 政府將為合格資料中心基礎建設提供財政支持，如貸款、貸款擔保、補助金（grants）、稅收優惠（tax incentives）或承購協議（offtake agreements）。本行政命令所稱之合格資料中心基礎建設，其本體或相關設施需符合以下條件之一： (1) 業者承諾投資超過五億美元，五億以上之具體門檻以美國商務部長認定為準。 (2) 新增超過100百萬瓦（MW）之電力負載。 (3) 有助於維護國家安全。 (4) 經美國國防部、內政部、商務部或能源部之部長指定。 2. 撤銷拜登總統發布之14141號行政命令「推進美國在人工智慧基礎建設領域的領導地位」。該命令原要求在聯邦土地建設人工智慧資料中心者須提供關於多元與氣候議題之說明。 3. 指示政府機關簡化合格資料中心基礎建設的環境審查和許可。 (1) 相關政府機關應向環境品質委員會（Council on Environmental Quality）確定依《國家環境政策法》（National Environmental Policy Act），可以加速合格資料中心基礎建設建置的環境審查豁免措施。 (2) 環境品質委員會應考量資料中心基礎建設對環境產生之影響，制定新的環境審查豁免措施。 4. 對符合FAST-41計畫（FAST-41 program）要求之資料中心基礎建設，加速其取得建設相關許可之過程。 該計畫名稱及內涵緣起於《修復美國地面運輸法》第41章節（Title 41 of the Fixing America's Surface Transportation Act）。一般而言，參與該計畫之建設，需滿足指定投資額、受指定組織贊助、於指定地點興建，或合乎特定環境法規等要求。合乎計畫要求之建設，可與主管機關協調取得建設相關許可之時間，並由聯邦許可改善指導委員會（The Federal Permitting Improvement Steering Council）下屬團隊協助進行專案管理。 5. 環境保護局（Environmental Protection Agency）局長應依法定權限，加速確認可供合格資料中心基礎建設使用的棕地（brownfields）。 依美國環境保護局定義，棕地是指含有危險物質、污染物的土地，因開發利用困難，需進行養護、排除開發障礙，或以其他方式開發。 6. 內政部、能源部應依法確定適合用於建設資料中心的土地，適當授權合格資料中心基礎建設業者在聯邦土地上進行建造。 參酌該行政命令意指，美國政府期許減少環境政策對人工智慧資料中心及相關設施的影響，透過快速推動建設進程，確保美國經濟繁榮，以及在科學、數位經濟領域的領導地位。
日本公布新創事業與廠商合作之指針草案，統整雙方不對等契約關係之問題並提出改善建議日本經濟產業省、公平交易委員會及特許廳於2020年12月23日發布「Startup與廠商合作之相關指針」（スタートアップとの事業連携に関する指針）草案，並自同日起至2021年1月25日止向外徵求公眾意見。近年，日本國內一方面看重新創事業與大型企業合作所帶來的優勢；另一方面，在此種合作關係下，雙方的契約關係亦浮現如名為共同研究、卻由大型企業方獨占專利權等問題。基此，配合2020年4月未來投資會議的決議要求，統整新創事業與大型企業間不對等契約關係的問題與提出改善建議，並參考同年11月公平交易委員會所發布的「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」（スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告），擬定本指針草案。 本指針主要著眼於新創事業與企業間的保密協議（Non-disclosure agreement, NDA）、概念驗證（Proof of Concept, PoC）契約、共同研究契約與授權（license）契約等四種契約類型。除了統整包含訂約階段在內的各種問題實例、以及日本獨占禁止法（私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律）對此的適用現況外，亦提出了相應的改善與解決方案。舉例而言，指針草案指出，新創事業可能會被合作廠商要求對其公開營業秘密，卻未能簽訂保密協議。對此，合作廠商即可能構成獨占禁止法上濫用其優勢地位之行為。會造成此狀況發生的實務情境，可能為合作廠商承諾事後會簽署保密協議，但要求新創事業先行揭露其程式的原始碼等營業秘密等。而原因則主要包含新創事業缺乏足夠法律素養（literacy）、以及有關開放式創新的相關知識不足等。基此，指針提出改善方案，例如，締約前新創事業即先行區分出可直接向契約他方揭露的營業秘密、得透過締結NDA約定揭露之營業秘密、以及不得揭露之營業秘密等；締結NDA時，應盡可能具體約定營業秘密的使用目的、對象及範圍，並且考量到通常難以舉證廠商違反保密協議，因此不建議揭露攸關新創事業核心能力（core competence）的營業秘密。
美國FDA更新軟體預驗證計畫，以明確化數位健康科技的軟體器材審查流程美國食品及藥物管理局（the U.S. Food and Drug Administration）於2019年1月更新「軟體預驗證計畫（Software Precertification Program）」及公布該計畫「2019測試方案（2019 Test Plan）」與「運作模式初版（A Working Model v1.0）」，使審查流程更加明確及具有彈性，並促進技術創新發展。 在更新計畫中，FDA聚焦於審查架構的說明，包含考量納入醫療器材新審查途徑（De Novo pathway）及優良評估流程（Excellence Appraisal process）的審查內涵。在優良評估流程中，相關研發人員須先行提供必要資訊，以供主管機關驗證該軟體器材之確效（validation）及是否已符合現行優良製造規範（current good manufacturing practices）與品質系統規範（Quality System Regulation, QSR）的要求。而由於以上標準已在此程序中先行驗證，主管機關得簡化上市前審查的相關查證程序，並加速查驗流程。 在測試方案中，則說明FDA將同時對同一軟體器材進行軟體預驗證審查及傳統審查，並比較兩種途徑的結果，以確保軟體預驗證審查途徑中的每一個程序都可以有效評估產品上市前所應符合的必要標準。最後，FDA綜合軟體預驗證計畫及測試方案，提出「運作模式初版」，以協助相關人員了解現行的規範架構與處理程序，並期待藉此促進技術開發者及主管機關間的溝通。FDA並於運作模式文件中提到，將在2019年3月8日前持續接受相關人員的建議，而未來將參酌建議調整計畫內容。
日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月18日 日本政府於2026年4月7日經閣議決定，提出由個人資料保護委員會（個人情報保護委員会，下稱PPC）研擬之《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》（個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案，下稱修正草案），並送請第221回特別國會審議；眾議院本會議已於同年5月26日表決通過，目前由參議院續審，預計於本會期內完成立法[1]。 壹、背景摘要 日本個資法於2020年修正時，於附則第10條明定政府應於施行後每三年檢視國際動向、資通訊技術進展及個人資料新型應用之發展，必要時採取必要措施[2]。PPC據此自令和5年（2023年）起展開檢討，歷經團體意見聽取、中間整理意見徵集，並於今年1月9日公布「三年一度檢討之制度改正方針」，4月7日內閣會議決定提出「個人資料保護法等之一部修正法律案」[3]。 此修正案之提出，主要源自於日本人工智慧基本計畫~以「可信賴AI」實現「日本再起」（令和7年12/23閣議決定）所提出的政策--就可整理為統計編製等之AI開發等所涉之本人同意方式、規範遵循之實效性確保等加以檢討，力求及早將「個人資料保護法」修正案提交國會[4]。 貳、重點說明 本次修正案之主要修正分為「適正(即正當)資料利用之推進」、「因應風險之妥適規範」、「不適正利用等之防止」及「法遵實效性確保之規範」四大面向。依據PPC前述「關於《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報保護法等の一部を改正する法律案について)」之說明，有關放寬AI個資取得部分之重點如下： 一、就統計編製鬆綁第三人提供與要配慮個人資料取得之同意 依日本現行個資法規定，要配慮個人資料（信仰、病歷、犯罪歷等可能導致歧視之資訊）之取得（§20Ⅱ）、個人資料之第三人提供（§27Ⅰ）等，除符合例外規定外，原則需本人同意。為因應「多事業者共享資料、橫向解析以編製統計」之需求升高，且產出是統計、無法回頭對應到某個特定個人，對當事人權益的侵害風險較低，因此修正草案（§30之2、§31之3）於統計資訊等編製（含可整理為統計編製之AI開發等）的條件下，允許將個人資料提供第三人、取得已公開要配慮個人資料，得免本人同意；行政機關等保有之個資亦同。但為擔保資料僅用於統計編製，必須公告取得者、提供者與接收者之姓名名稱、擬進行之統計編製內容等一定事項；提供者與接收者須以書面約定僅以統計編製為目的；取得者及接收者禁止此目的外利用及再提供予第三人[5]。 二、不違反本人意思、明顯不害本人權利利益者免除同意 現行日本個資法就個人資料提供第三人（§27Ⅰ），原則需取得同意。此次修正草案規定：個人資料提供第三人（含§18Ⅲ目的外利用、§20Ⅱ要配慮個資取得；上開免同意例外分別定於修正草案第18條第3項第7款、第20條第2項第7款、第27條第1項第8款），於依取得狀況觀之，可認不違反本人意思因而明顯不害本人權利利益之情形，免本人同意。例如：訂房網站A依訂房利用契約，將訂房者姓名等提供予飯店B，或匯款來源金融機構C受託對D付款，將匯款人資訊提供予匯款目的金融機構D[6]。此外，就為保護生命、身體、財產，或為增進公眾衛生、推進兒童健全成長而處理個人資料之情形，於現行「難以取得本人同意時」之外，增列「有相當理由而未取得本人同意時」亦得免同意（第18條第2項第2款、第3款，第20條第2項第2款、第3款，第27條第1項第2款、第3款）。另草案並將「學術研究機關等」之學術研究例外，擴及以提供醫療為目的之機關或團體（如醫院，第16條第9項），俾醫學與生命科學研究得據以進行[7]。 參、事件評析 日本此次修正草案最具產業意義者，係將「可整理為統計編製等」之AI開發所需情況，明文納入免同意之第三人提供與要配慮個人資料取得範圍，直接回應AI開發對大量訓練資料之需求。有關已公開或既有個人資料得否用於AI訓練的合法依據，觀察近年國際動向明顯有朝向提供同意以外之合法路徑，並搭配保障措施例如當事人退出權的趨勢。 韓國個人資料保護委員會（PIPC）於2024年7月發布之指引，明確確認公開之個人資料得據以用於AI訓練，惟須符合正當利益存在、處理必要性、且該利益「明顯優越於」當事人權利之要件，並落實查證資料來源、產出過濾等技術措施，以及保障當事人權利行使之機制[8]。歐盟資料保護委員會（EDPB）於2024年12月17日通過第28/2024號意見，確認一般資料保護規則（GDPR）第6條第1項第f款之「正當利益」得作為AI模型開發與部署階段之合法依據，惟須逐案通過「正當利益之認定—處理必要性—與當事人基本權利之權衡」之保障措施[9]。 我國個資法並未如GDPR、韓國PIPA設有概括之「正當利益」合法事由，係規定一般個人資料之蒐集或處理個人資料可取自一般可得來源之依據，除非當事人對該資料之禁止處理或利用顯有更值得保護之重大利益[10]。但已取得的個人資料已無從識別特定當事人，可基於公共利益為統計或學術研究目的利用的，亦限於公務機關或學術研究機構[11]。而且取自一般可得來源的事由亦不適用於特種個資為學術研究目的所為蒐集處理，限於醫療、衛生或犯罪預防，範圍亦較一般個資為窄[12]。 相較韓、歐、日相繼就AI訓練的個人資料取得，提供明文之合法路徑並配套退出等保障機制，我國現行路徑要件若能進一步參考納入概括的正當利益或明文目的做有限豁免，並配套日本規範透明化、當事人退出與權利行使之配套，應有助於填補現行規範不足之缺口。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]〈悪質業者に「課徴金」 個人情報保護法改正案、衆院通過〉，時事通信，2026年5月26日，https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052600074&g=pol（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [2]個人情報保護委員会事務局，《個人情報保護法等の一部を改正する法律案について》（令和8年4月），頁1，https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260407_kisyahaifusiryou.pdf（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [3]個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁1（「これまでの検討経緯」）。 [4]個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁2-4。（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [5]同前註，頁6。 [6]同前註，頁7。 [7]修正後第16條第9項明定「學術研究機關等」含以提供醫療為目的之機關或團體（如醫院）；其學術研究目的之目的外利用（修正後第18條第3項）、受保護個人資料取得（修正後第20條第2項）及第三人提供（修正後第27條第1項）之學術研究例外亦隨之適用；個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁9。 [8]대한민국 개인정보보호위원회（韓國個人資料保護委員會，PIPC），《인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서》（人工智慧〔AI〕開發・服務之公開個人資訊處理指引），2024年7月17日公開，明示個人資料保護法第15條第1項第6號「正當利益（정당한 이익）」為AI學習、服務蒐集利用公開個資之實質適法依據，https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10362（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [9]European Data Protection Board, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models，https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [10]個人資料保護法第19條第1項第7款；個人資料保護法施行細則第19條規定，：「本法第19條第1項第7款所稱一般可得之來源，指透過大眾傳播、網際網路、新聞、雜誌、政府公報及其他一般人可得知悉或接觸而取得個人資料之管道」。 [11] 我國人資料保護法第 20 條第 1 項第 5 款。 [12] 我國人資料保護法第 6 條第 1 項第 4 款。