日本經濟產業省於2016年11月14日召開第二次「自動駕駛商業檢討會」,邀請產官學研各界對於自動駕駛未來國際標準的動向以及諸如協調領域、社會接受度、制度和基礎建設等方面所涉議題,交換意見。
該檢討會首先注意到美國、歐洲以及韓國對於自動駕駛各式規則或指引制定的討論。在協調領域方面,檢討會指出:關於自動駕駛所需的地圖資訊,應由各汽車製造商協調,透過合作機制或規範來確保資訊與資金提供的公平性。
社會接受度方面,檢討會則提出建議考量是否需要針對不擅駕駛的高齡者或初學者,提供有效系統的必要性。在制度與基礎建設方面,檢討會則指出:以現狀而言,自動駕駛服務的商業永續性仍不明朗,必須持續進行實證試驗。
此外,為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於同年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於12月9日召開第一次會議。
該次會議討論的範圍包括:為實現無人駕駛的環境整備、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」、「非平地道路間以車站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組。
無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,皆屬自動化載具的一種,具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至商用車型,但有關於自駕車逐漸成為現實,已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化,將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而,在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環,是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此,為了保障公共安全與推廣創新,為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ,下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後,歷經2016年9月的修正,於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 (California Vehicle Code)38750 中之條款 3.7所訂定,依照加州DMV規畫,在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車,仍需與傳統汽車一樣,具有方向盤與煞車踏板,而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外,無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控,並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日,已有27家公司獲得加州DMV許可,在道路上測試無人駕駛車輛,且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後,還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見,研擬規範修改內容,以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一,我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而,我國地狹人稠,交通狀況複雜,且國人守法觀念尚有加強空間,確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性,以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此,加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展,值得吾人持續關注。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
歐盟透過生態創新(Eco-innovation)減少小客車之二氧化碳排放量小客車(passenger car)排放之二氧化碳(CO2)約佔全歐洲排放總量之12%。為落實歐盟第443/2009號規則(Regulation (EC)No 443/2009)關於減少輕型交通工具CO2排放所設定之新小客車排放表現標準,歐盟執委會於今年(2011)7月25日通過執委員會第725/2011號規則(Commission Regulation(EU)No 725/2011,以下簡稱執委會規則),就汽車製造商對CO2減排所為之生態創新(eco-innovation)科技之評鑑、核准及驗證給予更明確之規範,亦提供更多誘因。 於執委會規則下所認定之生態創新,係指就車輛本質之運輸功能及整體能源消耗有重大改善,且該創新技術(特別是在動力技術方面)於市場上屬未廣泛應用者。此外之附帶目的或旨在提升駕駛或乘客乘坐舒適度之技術,則不在其認定之範圍內(如胎壓監測系統、輪胎轉動阻力、排檔指示、使用生質燃料等,皆不得認定為生態創新)。 汽車製造商及供應商皆得提交申請書,該申請書應有足以證明其符合各項標準之必要證據,包括測定該項創新科技對CO2減排之方法。在證明其CO2減排之成效方面,應就相同車輛使用該技術與否進行比較且其測試方法應屬可供驗證、可得重覆且可資比較者。執委會規則要求CO2減排成效最低應達1gCO2/km。關於驗證,執委會規則要求由獨立驗證機構為之。驗證單位被要求於驗證報告中提供相關證據以證明其與申請者間之獨立關係,以確保其獨立性。歐盟執委會本身亦得於有證據顯示實際驗證之減排量與經認可之生態創新技術之減排量不符之情況下,再次驗證個別車輛之總減排量,但其應提供製造商一定期間以證明認可之價值屬正確者。 早在2007年歐盟所提議之立法中,即對於小客車設定了排放效能之標準,該項立法亦於2009被歐洲議會及歐盟理事會所採納,可謂歐盟試圖改善汽車燃料之經濟性及確保歐盟小客車之平均CO2排放不超過130 gCO2/km之基石。實則於今年(2011)初,歐盟執委會亦設下於2050年前,減少導致地球暖化之交通排放氣體達1990年之60%之計畫。至於上述執委會規則中所取得之碳權,皆將納入歐盟碳排放交易計畫中,新綠色科技最高可抵7gCO2/km之排放,預計將就新車平均排放量於2015年前達到130gCO2/km之目標,執委會規則也預計於同年進行檢視,其實際運作情形及後續發展皆值得予以觀察。
日本監理沙盒制度推動趨勢—簡介生產性向上特別措施法草案與產業競爭力強化法修法內容我國自2017年12月通過《金融科技發展與創新實驗條例》建立金融監理沙盒制度後,各界時有呼籲其他非金融領域亦有沙盒制度之需要。觀察國際上目前於金融產業以外採取類似沙盒制度之國家,當以日本為代表,且日本相關制度亦為我國《中小企業發展條例》修法時之參考對象。 本文針對日本近期提出之《生產性向上特別措施法》(草案)以及日本《產業競爭力強化法》新近之修法等兩項日本近來有關沙盒制度之修法為觀察對象,針對其整體立(修)法背景、《產業競爭力強化法》中灰色地帶解消制度及企業實證特例制度修正重點以及《生產性向上特別措施法》(草案)中「專案型沙盒」之制度內涵進行整理,並比較企業實證特例制度及專案刑沙盒兩者制度上之異同。 本文最後發現,日本之沙盒制度設計上確實符合其減少事前管制、強調事後確認與評估、建立風險控管制度、課與主管機關提供資訊與建議之義務以及強化業者與主管機關聯繫等目標。同時,本文認為日本沙盒制度中有兩項制度特色值得我國關注及參考。第一,日本成立了包含外部專家的「評價委員會」,協助政府單位了解創新事業之內容及法規制度之觀察。第二,日本未來將提高實證制度之協調層級,在日本內閣府下設立單一窗口協助申請者決定其可適用之實證制度。