德國社群媒體管理草案交付立法程序
德國總理梅克爾（Angela Merkel）所領導的內閣於2017年4月5日通過社群媒體管理草案(Gesetz zur Verbesserung der Rechtsdurchsetzung in sozialen Netzwerken)，該法案要求社群媒體必須積極管理使用者散布的仇恨言論及假消息，未善盡義務的社群媒體最高可裁罰5千萬歐元。
德國早於2015年12月已與Facebook、Google及Twitter等知名社群網站達成協議，必須在24小時內刪除網站上的不實或違法言論。但根據jugendschutz.net組織公布的數據，Facebook刪除了39％違法內容、Twitter只刪除了1％違法訊息，而Google的Youtube則需要以其他工具進行實測。由於社群媒體自我管理的效果不彰，促使德國政府認為在業者自律之外，必須要制定法律與罰則讓社群媒體負起責任，積極管理網站上使用者的不實與違法言論。
本草案重點包括：
- 適用範圍：本草案適用於電信媒體服務提供商，且該提供商之網路平台係以營利為目的，允許使用者與其他使用者共享訊息或對大眾分享任何資訊。
- 社群媒體必須設立24小時受理案件之投訴管道。
- 接到投訴後，社群媒體必須在24小時內刪除「明顯違法」之內容，其他有爭議的內容必須在7天內確認並刪除違法內容。
- 社群媒體必須定期提供主管機關其投訴之處置報告。
本草案已送交德國立法機關進行立法程序，但反對者認為一旦通過立法，可能會對言論自由產生不良影響，並抑制網路言論的發表。德國對於社群媒體之管理，值得持續關注。
- Emelina Perez, Germany cabinet approves bill requiring social networks to remove hate speech, JURIST LEGAL NEWS
- Natasha Lomas, German cabinet backs €50M hate speech fines for social media firms, TECHCRUNCH
- Gesetz zur Verbesserung der Rechtsdurchsetzung in sozialen Netzwerken, BUNDESMINISTERIUM DER JUSTIZ UND FÜR VERBRAUCHERSCHUTZ
吳采薇
法律研究員 編譯整理
Emelina Perez, Germany cabinet approves bill requiring social networks to remove hate speech, JURIST LEGAL NEWS, http://www.jurist.org/paperchase/2017/04/germany-cabinet-approves-bill-requiring-social-networks-to-remove-hate-speech.php (last visited Apr. 13, 2017)
Natasha Lomas, German cabinet backs €50M hate speech fines for social media firms, TECHCRUNCH, https://techcrunch.com/2017/04/05/german-cabinet-backs-e50m-hate-speech-fines-for-social-media-firms/ (last visited Apr. 13, 2017)
Gesetz zur Verbesserung der Rechtsdurchsetzung in sozialen Netzwerken, BUNDESMINISTERIUM DER JUSTIZ UND FÜR VERBRAUCHERSCHUTZ, http://www.bmjv.de/SharedDocs/Gesetzgebungsverfahren/DE/NetzDG.html (last visited Apr. 13, 2017)
美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2025年1月15日發布「配備自動駕駛系統車輛之安全、透明度及評估計畫」（The ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program , AV STEP）法規預告（Notice of proposed rulemaking, NPRM），建立全國性自願評估與監督制度，以提高自駕車安全性之公共透明度，並促進其負責任布建。 根據《國家交通與機動車輛安全法》（National Traffic and Motor Vehicle Safety Act），自駕車在符合〈聯邦機動車輛安全標準〉（Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS）及州、地方法律的前提下，得於公共道路上行駛；若無法符合FMVSS之要求，則需進行豁免申請。惟不論採何種途徑，FMVSS皆未針對自駕車之安全性與性能進行評估，因此NHTSA提出AV STEP，為自駕車設計專門之豁免申請途徑，並針對不同自動化程度車輛提出涵蓋車輛設計、開發與運行之安全性審查條件，以對現行FMVSS之豁免規定進行補充。簡要說明如下： （1）需配置駕駛人之自駕車：需具備手動駕駛功能與清晰的交接程序，以於自駕系統失效時透過充分提示與反應時間，使駕駛人接管操作。 （2）完全由自駕系統操作之自駕車：監管著重於各種情況下皆能自主運作、回退（Fallback）機制需具遠端監控能力，且能自動進入最小風險狀態。 除上述要求外，申請者皆須提供第三方機構之獨立評估報告、說明自動駕駛系統故障之應對措施，並持續接受NHTSA監督。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
日本國土交通省公布最後一哩路自駕車系統指引為促進自駕車研發和推廣，日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車（Advanced Safety Vehicle, ASV）推進檢討會，檢討設計自駕車時之注意事項，並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」（ラストマイル自動運転車両システム基本設計書），希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。 「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍（Operational Design Domain, ODD）定義為限定區域或駕駛環境條件，並提出所有自駕車應具備之共通ODD，包括（1）道路/地理條件︰目標道路、行駛道路；（2）環境條件︰時間、天氣；（3）行駛條件︰行駛速度；（4）行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施，以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外，由於不同應用情境會影響ODD之設定，故本書以限定路線下往返之自駕車為代表，說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例，在共通ODD中，最後一哩路自駕車時速應為30公里，但在提供限定路線內往返之載客服務時，自駕車的時速應設定在12公里以下。最後，「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件，以及設計時應留意和確認的問題。
國際保險公司探討奈米保險機制可行性特定奈米科技經歷研發階段過後，所獲致的成熟技術產品，要邁向市場商業化階段，能否真正成功，取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險，所以有論者開始規劃研擬，引進責任保險機制，藉由責任風險分散之功能，期望解決面對不確定風險時，能夠足以妥適因應。 依據國際最具份量之瑞士再保公司（Swiss Re） 對於奈米科技之保險機制，2008年出版「奈米科技：微小物質，未知風險（Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns：The Insurers' Perspective）」研究報告 ，其中明文點出，保險業（Insurance Industry）之核心業務即為移轉風險（Transfer of Risk），由保險公司（Insurer）經過精算程序後收取一定費用，適時移轉相關風險，並產生填補功能。 然而，保險業對於可藉由保險機制所分散之風險，亦有其極限範圍，如果超過以下三原則者，則會被認為超出可承擔風險範圍，屬保險業無力去承擔者，所以保險機制之引進將不具可行性： （1）風險發生之可能機率與發生嚴重程度，現行實務沒有可行方式能加以評估者。 （2）當危害產生時，所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。 （3）有可能產生的巨大危害事件，已超過私領域保險業所能承受之範圍者。 此外，為確保未來得以永續經營，保險公司對於願意承保之可保險性（Insurability）端視對於以下各因素性質之評估： （1）可加以評估性（Accessibility）：對於所產生之損害係屬可評估，並得以加以計量化、允許訂出價格者（be Quantifiable to Allow Pricing）。 （2）無可事先安排者（Randomness）：對於保險事故之發生，必須是不可預測者，並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志（the Will of the Insured）之外。 （3）風險相互團體性（Mutuality）：相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性，藉以達到分擔分散相關風險性。 （4）經濟上可行性（Economic Feasibility）：必須使私人保險公司藉由收取適宜保費，便得以支付對等之賠償費用，可以確保業務經營得以永續持續下去。 綜上所述，可以明瞭並非所有風險，保險公司均願意承保而能達到分散風險者，對於風險必須是可預測性並有承保價值，保險公司本身具有商業機制，依據精算原則確定願意承保之費用，此才可謂實務上可行，對於奈米科技引進保險機制之衡量思考，也當是如此。