當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標
日本總務省下設之實現車聯網社會研究會（Connected Car 社会の実現に向けた研究会，下稱車聯網研究會），於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統（Intelligent Transportation System）各自已發展出道路交通資訊通信系統（Vehicle Information and Communication System，簡稱VICS）、電子收費系統（Electronic Toll Collection System，簡稱ETC）、雷達防追撞（ﾚｰﾀﾞｰ）等不同通訊技術，自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式，利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態，在人口稀少之地區利用無人駕駛系統，使駕駛不足之問題得以解決，對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為：
- 零交通事故之社會
- 確保人之行動自由
- 便利、快速、安心之生活環境
- 生活方式的變化
透過利用車與車間通信等技術，降低事故之發生，普及車聯網等資通訊系統，車中行動模式之變革，並透過異業結合創造新的服務模式，達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
德國聯網車輛駕駛策略 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=1&d=7748&no=57
由於近年來運算技術的成熟，使得許多仰賴高運算技術的產業有重新發展的契機，智慧電網正是其中一例；而智慧電網所涉及的資訊繁多，例如個人資產的位址資訊可能會被納入電網中作定位與分析，因此其所衍伸的個人資料與隱私保護議題，近來備受重視。 歐盟個人資料保護小組（Article 29 Data Protection Working Party）於今年四月針對智慧電錶的隱私議題，提出指導建議（Opinion 12/2011 on Smart Metering），並明確指出，電網中的電錶會有一組獨特的識別碼（Meter Identification Number），此可連結至特定用戶，因此由電錶蒐集到的資訊，大部分都符合歐盟個人資料保護指令（Directive 95/46/EC）中的「個人資料」（Personal Data）。 倘若要對透過電錶所蒐集的資料進行處理，必須要基於充分告知（Fully-informed），取得用戶同意；也應該讓用戶依照意願自主行使同意或撤銷該同意，此會涉及電錶設計的方式，該小組建議可在用戶端電錶的控制鑲板上設置「按鈕」（Push Button），讓用戶得隨時選擇同意與否。另外，智慧電錶亦具有設定資料傳輸頻率的功能，此攸關資料被蒐集之範圍是否妥適，舉例言之，倘若用戶與電網服務提供者之契約，是全天以同一個費率計算電價，則其電錶會把整日用電量讀成一筆資料，反之倘若用戶是採用一天分不同時段不同費率的方式，則該電錶會每日分成數個時段讀取用電量；惟在供應端可遠端遙控這些電錶讀取頻率的情況下，應確保這些資料僅於系統運行所需，方傳輸至供應端供讀取。 其他的電表資訊處理細節，事實上類似於電信事業處理交通資訊或位址資訊的作法，例如不再用到的電錶資訊，應盡速刪除之；供應端也必須訂定書面的資料保存政策、評估所需電錶資訊之目的、並在該目的範圍內以最小限度原則保存之。
澳洲發佈《直接行動計畫》以因應氣候變遷 美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。
美國運輸部公布自駕車3.0政策文件美國運輸部（Department of Transportation）於2018年10月4日公布「自駕車3.0政策文件」（Preparing for the Future of Transportation: Automated Vehicles 3.0）」，提出聯邦政府六項自駕車策略原則： 安全優先：運輸部將致力於確認可能之安全風險，並促進自駕車可帶來之益處，並加強公眾信心。 技術中立：運輸部將會依彈性且技術中立之策略，促進自駕車競爭與創新。 法令的與時俱進：運輸部將會檢討並修正無法因應自駕車發展之交通法令，以避免對自駕車發展產生不必要之阻礙。 法令與基礎環境的一致性：運輸部將致力於讓法規環境與自駕車運作環境於全國具備一致性。 主動積極：運輸部將主動提供各種協助，以建構動態且具彈性之自駕車未來，亦將針對車聯網等相關補充性技術進行準備。 保障並促進自由：運輸部將確保美國民眾之駕駛自由，並支持透過自駕科技來增進安全與弱勢族群之移動便利，進而促進個人自由。 「自駕車3.0政策文件」並建立五個策略，包括利益相關人參與、典範實務（best practice）、自願性標準、目標研究（Targeted research）與規範現代化等，配合以上原則進行。美國運輸部並肯認其先前提出之「安全願景2.0（A Vision for Safety）」中之安全性架構，並鼓勵技術與服務開發商持續遵循自願性之安全評估，並重申將依循自我認證（self-certification）而非特定認證管制途徑，以促進規範之彈性。