美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案
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。
黃天佑
組長 編譯整理
DMV, Deployment of Autonomous Vehicles for Public Operation, https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/auto (last visited Mar. 13, 2017).
DMV, Application Requirements for Autonomous Vehicle Tester Program, https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/?1dmy&urile=wcm:path:/dmv_content_en/dmv/vehindustry/ol/auton_veh_tester (last visited Mar. 13, 2017)
德國聯邦網路局（Bundesnetzagentur） 法規問題研究工作小組（Wissenschaftlicher Arbeitskreis für Regulierungsfragen）於2015年11月18日提出「在OTT服務業者重要性提升背景下電信與媒體法制演變進程」意見報告（Evolution der Regulierung in den Telekommunikations- und Mediensektoren angesichts der Relevanzzunahme von OTT-Anbietern）。此報告針對OTT服務提出以下建議： 1. 是否電信服務（Telekommunikationsdienst）定義僅侷限於「電子信號的傳送」。倘若如此，是否亦須將OTT-I類型服務，亦即網路語音通話或電子郵件服務（例如：Skype, Gmail等），如同歸類並視電信服務而所規範。基於OTT-I服務的性質跟傳統通訊服務相似度很高（例如電話通訊服務），因此是否傳統電信服務定義須要涵蓋OTT-I服務，仍待明確的法制規範。 2. 倘若OTT-I種類的服務被歸類為「電信服務」，依此邏輯是否須要遵守德國電信法（Telekommunikationsgesetz）相關的傳統電信服務義務，像是緊急電話撥打義務、消費者保護、通訊隱私保障、資料保護等，仍待明確的法制規範。 3. 透過OTT服務所蒐集到的資料，均需透過明確的授權規範才得以讓OTT服務提供者有足夠的權限商業性的應用該資料。 4. 在OTT-II服務，亦即內容提供服務（Inhaltdienste）業者快速成長的背景下（例如Youtube,Netflix等），建議鬆綁歷來針對傳統影音媒體服務業者要求之嚴格廣告規範。 5. OTT-II內容平台需在公開網路上履行公平原則及反歧視原則。此原則亦應落實於終端設備使用者。 6. 支持歐盟資料保護規章的市場位置原則（Marktortprinzip）。 7. 電信法與媒體法在實體法上應更佳有所統合性。主管機關需符合憲法權限制訂法制規範，其規範亦必須符合其適當性（Zweckmäßigkeit）。
日本智慧財產推進計畫2015分析（上）日本智慧財產推進計畫2015分析（上） 資策會科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 104年08月26日 日本智慧財產戰略本部於今年6月19日公布了最新一期的「智慧財產推進計畫2015」[1]，分析其內容，除仍以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨外，並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景，特別提出了「推動中小企業智財活用」、「活化智財紛爭處理機制」、「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」等三項核心議題，並分別剖析各項議題其現狀課題及主管部會應努力之方向，其內容如下： 一、推動中小企業智財活用 （一）現狀與課題 日本全國目前約有385萬間中小企業，不僅對於支持日本經濟具有重要地位，同時也是產業競爭力的來源。若中小企業能發展自身的智慧財產（包括技術、品牌等），以經營策略為基礎，有效透過智財戰略的權利化、標準化、隱密化等方式，應可將智慧財產活用於商業行為中，並且成功連結地域經濟的發展。然而以2013年而言，日本中小企業之中，將所擁有之技術或知識等加以權利化，申請發明專利、新型專利或商標其中之一的企業只有約3.3萬間，不到全部中小企業總數的1％[2]，可知日本目前將智慧財產活用於商業活動的中小企業非常有限。 而於2015年度的智財推進計畫中，日本依據對智財的掌握度將中小企業區分為「智財活用挑戰型」和「智財活動發展型」二類，前者是指能將自身所擁有的智慧財產和構想加以權利化後，將之活用於產品的開發、生產乃至於拓展海外市場等挑戰性活動之中小企業，後者則是指尚未擁有足以權利化之智慧財產（尤其是技術），對智財的意識尚屬薄弱，生產產品的通路和交易對象偏向固定，多半處於承攬者地位之中小企業。 關於強化中小企業智財戰略的作法，就「智財活用挑戰型」之中小企業而言，有鑑於對於非都會區之中小企業，能從智慧財產和商業經營兩個不同角度提供建言的機能，在現行體制下仍有所不足，故有必要針對如何策略性取得並活用智財，以助於事業經營之經營意識進行強化，特別是思維上應不侷限於申請並取得專利權，而是針對關於權利化、標準化、隱密化進全面性強化輔導的專門體系實為重點；另就「智財活動發展型」之中小企業而言，則將重點置於利用各種可能機會，協助喚起其對智財的認知及意識，特別是對金融機構等中小企業的相關事業人員進行智財啟發。 另一方面，關於對非都會區十分重要的農林水產領域，隨著近年來全球化和資訊化的高度發展，日本認為除需要對於仿冒品和技術外流提出對應作法外，也有必要活用2015年6月開始採用的「地理標示保護制度」[3]，以提高品牌價值、強化產業國際競爭力並活化地方經濟。 （二）今後施政方向 日本根據上述的現狀與課題，為強化中小企業等的智財戰略，同時促進大企業、大學和地方中小企業合作活用其智財，指示各主管部會應著手推動下列的施政方向： 1.強化地方中小企業智財戰略： 強化在各個都道府縣的支援據點數量，並且進行諮商體制及支援資源的強化，經由與中小企業的商業活動相關諮詢，發掘中小企業中與智慧財產相關的潛在需求，並且進一步透過智財綜合支援窗口，促進地域性中小企業活用自身之智慧財產，例如將其設計、品牌與活化產業或地域資源連結加以活用，提高中小企業所具有之無形資產之「能見度」，創造高附加價值的產品。 2.強化地方中小企業、大企業以及大學之智慧財產互助： 充實開放專利資料庫，使企業、大學、研究機關等之開放專利可直接透過網路進行整體性檢索，並在各地方行政機關配置支援人力，協助大企業將其所保有但未能有效利用之智慧財產（例如所謂之「休眠專利」），透過相對缺乏外部知識和技術等經營資源，但有意願接受技術移轉之中小企業進行事業化，以達成智財的有效活用；另針對大學與企業間共同研發情形進行調查，了解包括共同研發的專利申請型態、運用狀況和契約實務，以檢討共同研發之專利申請和契約內容的處理方式妥適性，進而從促進大學智財活用目標，以及兼顧中小企業、大企業、大學等個別需求和立場觀點下，設計具有彈性、可有效應用於在大學和企業間的契約內容。 3.推動農林水產領域智財戰略： 為推進農林水產領域的品牌化，在對於新導入的「地理標示保護制度」進行徹底宣導時，也應一併針對與地域品牌戰略有關的「地域團體商標制度」[4]間的選擇/搭配進行介紹，促進兩項制度的實際運用；對於海外市場，則透過與已導入地理表示保 護制度國家間的合作，使正牌日本特產能為當地市場所熟悉，整頓日本各地農林水產品向外輸出的環境。 （三）小結 與日本類似，我國的產業結構亦以中小企業為主，依經濟部中小企業處之統計，2013年我國中小企業有133萬1182家，占全體企業97.64%，就業人數858萬8000人，亦占全國就業人口78.3%[5]，足見中小企業不僅是我國經濟之命脈，更是支撐就業及分配所得的基石。 經濟部中小企業處於2013年至2014年6月間，為協助企業經營體質創新發展、創新中小企業智財價值，協助具技術創新之中小企業，進行智慧財產經濟價值及多元智財運用之評估，並輔導企業強化重視智財權及協助導入智財管理制度，以縮短研發時程及節省相關研發投入成本，已完成67家中小企業智財權之短期診斷服務、完成4家中小企業專案輔導、完成2家中小企業產品安規及檢測服務、輔導6家中小企業導入智財管理制度、為企業節省研發先期投入成本650萬元/年、帶動後續投資金額及流通運用衛生收入金額達3085萬元/年等[6]，已見相當成效。 我國後續或可參考前述日本作法，除持續加強中小企業智財戰略思維外，對於中小企業與大學或大企業間之智財互助，以及製造業以外之農林水產領域智財品牌化工作投注心力，以進一步實現中小企業之智財活用目標。 [1] 〈知的財産推進計画2015〉，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf（最後瀏覽日：2015/08/14） [2] 〈中小企業・地域知財支援研究会 参考資料〉，特許庁， https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/kenkyukai/pdf/chusho_chizai_shien/betten.pdf（最後瀏覽日：2015/08/13） [3] 〈地理的表示保護制度(GI)〉，農林水産省，http://www.maff.go.jp/j/shokusan/gi_act/（最後瀏覽日：2015/09/02） [4] 〈地域団体商標制度〉，特許庁，https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_torikumi/t_dantai_syouhyou.htm（最後瀏覽日：2015/09/02） [5] 〈2014中小企業白皮書〉，經濟部，頁2（2014），http://book.moeasmea.gov.tw/book/doc_detail.jsp?pub_SerialNo=2014A01203&click=2014A01203#（最後瀏覽日：2015/08/26） [6] 同前註，頁252。
日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項，於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」（情報信託機能の認定に係る指針ver1.0），以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約，透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料，根據個人指示或預先設定的條件，於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰（1）資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等；（2）模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係，列出具體應記載事項；（3）資料信託機能認定流程。 作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」（情報信託機能活用促進事業）一環，日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」，進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗，參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色，未來將會參考實驗結果，提出認定基準改善建議。
日本著作權法修正促進人工智慧開發2018年5月18日，於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案，並於5月25日公布，預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展，對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中，增加第47條之7規定，原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作)，只要在必要限度內，不分是否有營利，皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為，也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型，甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此，才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中，增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為，其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為，也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」，亦可被認為不違反著作權法，因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是，所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制，不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效，未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響，值得繼續觀察。