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。
設於英國倫敦的遠距賭博協會(Remote Gambling Association, RGA)於2007年12月向歐盟執委會提出申訴,指美國政府對外國網路賭博業者選擇性執法行為已違反服務貿易總協定(General Agreement on Trade in Services, GATS)規定。歐盟執委Peter Mandelson因此表示,歐盟將會針對美國政府此一差別管制行為進行調查,以瞭解美國政府是否已違反貿易障礙規定。 美國在世界貿易組織(World Trade Organization, WTO)談判中曾承諾開放網路賭博,嗣後卻在2006年通過「違法網路賭博執行法」(Unlawful Internet Gambling Enforcement Act, UIEGA),禁止銀行和信用卡業者對美國境外之網路賭博業者提供支付服務,導致所有歐洲之網路賭博業者選擇退出美國市場。 對於美國UIEGA立法,世界貿易組織曾表示,美國政府固然有權透過法規禁止離岸賭博(offshore betting)以保護公共道德,但該規範僅針對外國業者,未一視同仁適用於美國境內業者,已違反貿易法規。對此,美國政府和歐盟、日本、加拿大等國曾達成協議,承諾在其他方面予以補償,以換取各國同意美國退出世界貿易組織在賭博部分之規範。但由於美國司法部仍持續調查歐洲網路賭博業者在前述法規生效前的營業行為,並宣稱渠等已違反美國法規,此一調查行為因此導致此次遠距賭博協會向歐盟提出申訴;待調查結果出爐後,美國與歐盟間的貿易關係預料將受到不小的影響。
美國提出「個人資料隱私暨安全法案草案」,規範聯網環境商業應用及隱私權利面對層出不窮資料違背或身份竊盜事件,2014年初, FTC於美國國會的例行會議上,就數位時代關於隱私權之保護課題進行作證,會議中,FTC乃呼籲美國國會應立即通過制定一個更強的聯邦資料安全與違背提醒的法律,其也進而提出「個人資料隱私暨安全法案(草案)」 (Personal Data Privacy and Security Act of 2014, S.1897)。該草案主要分成兩大部分: 第一部份,將強化身份竊盜和其他違反資料隱私與安全之懲罰;第二部份,係關於可茲辨識個人資料(PII)之隱私和資訊安全。 法案第202條係關於「個人資料隱私與安全機制」(personal data privacy and security program),目的在強化敏感性可茲辨識個人資料的保護,從行政(administrative)、技術(technical)和實體(physical)三個構面的防衛機制,進行相關標準之制訂與落實。有關適用之範疇,乃就涉及州際貿易之商業實體,而該州際貿易包含蒐集、近取、傳輸、使用、儲存或在電子或數位格式處理可茲辨識個人之敏感性資料,而這些資料總計多達1萬筆以上,然而,將不適用於金融機構(financial institutions)、醫療保險轉移和責任法(HIPPA)所管制者、服務提供者(service provider)和公共紀錄(public records)。 而在機制設計上,也係從「設計」(DESIGN)、「風險驗證」 (RISK ASSESSEMENT)和「風險管理」(RISK MANAGEMENT)三個角度進行切入,也必須確實提供員工教育訓練(TRAINING)、弱點測試(VULNERABILITY TESTING)、定期驗證和個人資料隱私與安全之更新,另外,在與外部與服務提供者(例如ISP)之關係上,公司必須盡到適當勤勉的義務(due diligence),也必須透過契約(contract)方式,約定前述所建置起之資料隱私安全機制,並在安全性遭受到侵害時,以合理方式通知締約他方。 本案目前在聯邦參議院已經二讀通過,已交付參議院司法委員會進行下一階段的審議,該立法草案未來是否會直接或間接影響物聯網環境生態系統之商業運作,有待未來持續關注之。
國際因應智慧聯網環境重要法制研析-歐盟新近個人資料修法與我國建議 美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。