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)
日本政府於2017年9月4日所召開之國家戰略特區區域會議(下稱戰略區域會議)，決定由政府、東京都及愛知縣，共同成立「自駕車實證一站式中心」，協助企業及大學之自駕車相關實證研究。在自動駕駛實驗開始前，中心接受道路交通法等各程序相關諮詢，必要時可將相關程序以其他方式置換，將複數程序整合為一，推動相關實驗。 戰略區域會議並決定將窗口設置於東京都及愛知縣，欲進行實驗之企業可至前述窗口諮詢，東京都及愛知縣應與相關省廳及所管轄之警察、交通部門進行協調，並將所需之資訊彙整後回覆予企業，如此一來，企業可減輕實驗前繁瑣程序所帶來之負擔，進而降低啟動實驗之門檻。 東京都小池百合子知事於會後向記者們表示「自駕系統於汽車產業中，已是國家間之競爭」，且東京都將致力於「沙盒特區」體制之推動，於必要時可暫時停止相關現行法規之限制。愛知縣大村秀章知事則期待「透過實證實驗累積技術，促使愛知縣能維持引領世界汽車產業聚集地之地位」。 針對上述特區的設置，未來實際落實情況以及法規排除作法與範圍，值得我國持續投入關注。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
美國提出壟斷威攝法案美國參議院在2019年7月23日，於第116屆國會中審查了兩次「壟斷威攝法案」(The Monopolization Deterrence Act)，相當於台灣法案經過二讀。提出者是參議院司法委員會反托拉斯、競爭政策和消費者權益小組之成員，克洛布查爾，他認為聯邦執法人員發現非法壟斷行為之時，需要採取果斷行動以確保制止這種行為，但僅僅是禁制令不足以阻止這種非法行為的發生，尚需更好的立法。 本法將賦予司法部和聯邦貿易委員會權利，對壟斷犯罪尋求懲罰性罰款，其目的係為司法部和聯邦貿易委員會提供額外的執法工具，針對個別違規行為制訂補救措施，平衡其嚴重的犯行，並希冀能有效制止未來之非法行為。原法律規定個人違反最高可罰一百萬美元，企業最高可以罰一千萬美元，國會調查後認為原法律規定之罰款不足以阻止壟斷行為，因為獲利可能比罰款更多。 有關「壟斷威攝法案」之修正內容大略包含: 每個違反本條規定的人，必須負擔民事罰款，該罰款不大於個人上一年度在美國的總收入中的15%。從事非法行為之期間，所有交易、貿易行為收入的30%。 委員會針對以不正當方法競爭違反謝曼爾法案第二條的個人、合夥企業或公司，可以在美國地方法院提起民事訴訟，並對此種行為處以民事罰款。 任何個人、合夥企業或公司被發現違反了謝曼爾法案第二條，其民事罰款不大於個人、合夥企業、公司上一年度在美國的總收入的15%。從事非法行為之期間，與非法行為有關之商業活動中之個人、合夥企業或公司在美國之總收入的30%。 在聯合民事處罰準則中，有規範總檢察長和聯邦貿易委員會在計算民事罰款時，必須考慮之相關因素，有以下七項，其一，受影響的商業量；其二，違法行為的持續時間和嚴重性；其三，為隱瞞違法行為而採取或試圖採取之任何行動；其四，違法行為嚴重或明顯違法之程度；期五，是否將民事處罰與針對違法行為之其他救濟相結合，包括結構性救濟、行為條件、非法所得之歸還；其六，先前是否曾從事過相同或類似之反競爭行為；其七，是否違反先前之法令或法院命令該為之行為。
促進頻譜使用效率－美國啟動獎勵拍賣機制