新加坡無人車測試之法制配套評析
新加坡無人車測試之法制配套評析
資策會科技法律研究所
法律研究員 王凱嵐
106年07月25日
壹、前言
隨著人工智慧的發展其運用日趨多元，與之結合之「無人車」逐漸成為人們熱門關注的科技名詞。所謂無人車（Autonomous Car），其車輛外觀與一般車輛相似，利用感測器及其他科技裝備，搭配電腦運算或機器學習等技術，辨識車輛周遭環境及狀況。同時根據外部資訊如：道路、交通號誌、車輛位置、障礙物等數據做出分析判斷，由電腦控制車輛方向及速度，實現無人車輛依據自身（電腦）意圖做出擬人駕駛的動作[1]。
包括Apple[2]、Google、Uber等非傳統汽車製造產業在內，世界各地串起一場以無人車為首的交通實驗。在無人車發展面向上，美國、新加坡早已有為無人車產業發展，提出修法或補助等政策措施。與我國比鄰的韓國，其政府近來也積極推動自動駕駛技術之發展，不僅核准多家業者上路實測，更計畫打造全球最大無人車車測場地「K-City」[3]。未來我國在台北、高雄[4]等地也即將出現無人車的身影，惟目前我國相關法規仍未針對無人車詳加規範，使得無人車發展上窒礙難行。
我國科學工業園區長久以來扮演著台灣科技工業發展之重要角色，參考國際在相關領域的發展，除硬體、軟體技術上配合，尚提供良好且完善的測試場域或法規配套。本文為建構國內無人車發展環境，打造產業聚落及完備有善法制環境，參考新加坡無人車立法例，提供我國未來科學工業園區區內無人車測試及法規配套之建議參考。
貳、新加坡無人車測試之法規調適
新加坡作為典型的「城市國家」，城市規劃是亞洲甚至全球的典範，良好的交通規劃、道路狀況及相關的基礎建設，都是無人車駕駛試驗所要求的環境。新加坡政府對於無人駕駛的發展，於2014年成立專門委員會管理無人駕駛車，而新加坡陸路交通管理局（LTA[5]）近年來也積極的和多家發展無人駕駛技術的廠商密切合作[6]。針對無人駕駛技術的創新與應用，未來只會有增無減，而為適應科技成就所帶來之便利及法制之衝擊，新加坡政府於2017年2月[7]通過《公路交通法修正案》（Road Traffic (Amendment) Bill）。該修正案新增針對無人車測試有關之條文（6C、6D、6E），透過法規的修正讓科技與法制間增進一些彈性與空間。以下針對此次新加坡新修《公路交通法修正案》的三項關於無人車測試的條文分別說明:
首先在條文6C[8]部分，先做初步適用範圍及相關測試規範說明。考量無人車的測試需保護社會大眾之用路安全，該法案給予主管機關相關的權限，得針對無人車測試予以限制及規範，同時明確規範在何種情況下，主管機關得取消無人車業者之測試申請（如有損公眾利益）。針對測試之限制，新增定之條文規範包含測試時之天氣[9]、測試車輛硬體設備[10]、車輛系統建置的限制（要求能隨時介入車輛之操縱）等皆為評估允許無人車測試之依據。另外，對於車輛測試業者，於測試之前政府得要求保「責任險」（Liability Insurance）或相當金額之保證金[11]。測試業者需公布實驗計畫之內容，如測試地點、時間及所屬負責人，所有的測試資料應跟主管單位陸路交通管理局分享[12]。
條文6D則是規範有關於無人車測試時責任豁免（Exemptions）的規定，在有條件或無條件情形下，根據此條文得以免除特定法規或法律[13]。然該免除責任的範圍，仍以此《公路交通法》及其附屬法規為主。新加坡在一般情形下，駕駛人於道路上發生交通事故，根據《公路交通法》將需負擔相關道路責任。不過在最新通過的《公路交通法修正案》無人車測試免責規定中，考量無人車科技無規範「人員過失」之必要，原則上將免除無人車測試相關人員之法律責任（包含駕駛人、參與測試的人員等）。若是無人車業者（測試申請人）違反或不遵守前條6C的規定及條件，則無本條免責之適用。未來無人車真正上路後，若發生故障或交通事故，本次修法並未有說明，其責任歸屬仍待討論。最後在條文6E針對於無人車測試中，有蓄意破壞或是干擾測試者，對其處與相當金額之罰鍰[14]。
整體而言，新加坡政府對於無人車態度較為積極且開放，除法規上預留彈性用以降低無人車發展測試與現行法規的衝擊，另一方面也與多間無人車公司合作，在整體產業面上提供多方面的便利。去年新加坡成為全球第一個讓無人計程車(nuTonomy)[15]上路的國家，預計在2018年，亞洲第一輛投入商業化的無人巴士也將在新加坡上路。
參、小結
隨著科技的進步，新興科技與生活的結合衝擊著現有的法制規範。調整且負有彈性的法制規範，漸漸在國際上得到重視，諸如英國、澳洲及新加坡皆推出金融業的「監理沙盒」制度或政策，我國金管會也於今年( 2017)初提出《金融科技創新實驗條例》草案，帶動金融領域新的成長與翻轉。無論是金融或非金融，法規侷限新興限科技應用的問題皆存在，從「創新、試驗」的角度，新加坡將未來無人車測試的法律依據植入《公路交通法》，針對單一領域法規進行修法，似已成功將「監理沙盒」機制從目前以金融業為主轉換到非金融領域，此作法值得我國參考。
[1] 數位時代, https://www.bnext.com.tw/search/tag/%E7%84%A1%E4%BA%BA%E8%BB%8A（最後瀏覽日:2017/07/04）
[2] TechNews科技新報,＜蘋果自駕車真面目，矽谷街頭試行照曝光＞,2017/04/28,https://technews.tw/2017/04/28/the-lexus-that-apples-using-to-test-self-driving-car-technology/ （最後瀏覽日：2017/06/02）
[3] TechNews科技新報,＜加速推動自駕車發展，南韓打造全球最大自駕車測試場地＞,2017/05/10,https://technews.tw/2017/05/10/south-korea-begins-development-of-test-bed-k-city-for-self-driving-cars/ （最後瀏覽日：2017/06/02）
[4] TechNews科技新報,＜高雄欲導入的法國EasyMile無人自駕巴士，究竟魅力何在＞,2017/04/05,https://technews.tw/2017/04/05/kaohsiung-city-government-signed-mou-with-easymile-and-7starlake-2017/ （最後瀏覽日：2017/06/02）
[5] Land Transport Authority, 簡稱LTA.
[6] 數位時代, ＜為什麼新加坡能夠成為無人駕駛「重鎮」？＞,2017/07/04, https://www.bnext.com.tw/article/41716/why-singapore-can-be-automated-pilot-strategic-town（最後瀏覽日：2017/07/04）
[7] Parliament of Singapore, https://www.parliament.gov.sg/publications/2017 (最後瀏覽日：2017/07/04)
[8] Road Traffic (Amendment)Bill, 6C.
[9] 6C(1)(f)Prescribe the weather and any climatic or other circumstances when an approved trial or approved special use may or not be undertaken or carried out, as the case may be;
[10] 6C(1)(g)Prescribe the construction, design or use of infrastructure technology, equipment or devices in relation to the autonomous motor vehicle or automated vehicle technology involved in the approved trial or approved special use, including requiring that the vehicle-
[11] 6D(1)(b)To have in place liability insurance before the approved trial or approved special use starts, and to ensure that it is in force at all times during the period of the approved trial or approved special use；
[12] 6D(1)(i)Require the keeping of records by the specified person, and the giving of information to the Authority or any other person designated by the Authority about the approved trial or approved special use undertaken or carried out, including the automated vehicle technology involved in the trial or special use；
[13] 6D(1)(a)Exempt (with or without conditions) from the application of section 5 or other specified provisions of this Act or its subsidiary legislation, or any other written law, any of the following.
[14] Road Traffic (Amendment)Bill, 6E
[15] Inside，＜第一批無人駕駛計程車新加坡上市，nuTonomy:我們才是第一＞，2016/08/25，https://www.inside.com.tw/2016/08/25/nutonomy （最後瀏覽日：2017/07/18）
王凱嵐
法律研究員 編譯整理
為加強兒少網路安全，英國通訊局（Office of Communication）於2025年4月24日發布「兒少風險評估指導原則」（Children's Risk Assessment Guidance）以及「兒少保護行為準則」（Protection of Children Codes of Practice），以供受規範之網路服務提供者遵循。 「兒少風險評估指導原則」要求所有受《網路安全法》（Online Safety Act 2023）規範的「使用者對使用者服務」（user-to-user service）和「搜尋服務」（search service）的服務提供者，在完成兒少存取評估（children’s access assessments）確認服務有可能被兒少存取後，必須在三個月內即2025年7月24日前，完成兒少風險評估（children’s risk assessments）。 至於「兒少保護行為準則」一經國會審議通過，則自2025年7月25日起生效，服務提供者必須採取「兒少保護行為準則」規定的安全措施（safety measures），或實施其他有效手段，以減少上開風險發生的可能性。 「兒少保護行為準則」列出的安全措施包括： 一、更安全的資訊發送： 有運作推薦系統（recommender system）且存在中度或高度有害內容風險的服務提供者，應調整其演算法，確保不向兒少推播有害內容。 二、有效的年齡驗證： 風險最高的服務提供者必須使用高度有效的年齡驗證，以識別使用者是否為兒少。 三、有效的內容審查： 服務提供者應建立內容審查機制，一旦發現有害兒少的內容時，能迅速採取行動。 四、更多的選擇與支援： 服務提供者應賦予兒少更多的控制權，包括允許對內容或貼文表達不喜歡、接受或拒絕群組聊天邀請、封鎖用戶、將用戶設為靜音、以及關閉自己貼文的留言功能等。 五、簡便的舉報與申訴： 服務提供者應提供透明的舉報與申訴管道，且確保提出舉報和申訴的管道和方式對兒少而言相對輕鬆且簡單。 六、強化的治理： 服務提供者應設置負責兒童安全的專責人員，高層團隊並應每年審查兒童風險管理情況。 如服務提供者未能履行上開義務，英國通訊局可處以罰款。必要時，甚至可向法院聲請禁制令封鎖該平台。 處在網路無限擴張的時代，保障兒少網路安全絕對是重要且不容忽視的課題。英國通訊管理局發布的實施作法，非常值得我國觀察學習與參考。
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引：指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部（Ministry of Culture, Sports and Tourism，下稱MCST）與韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission，下稱KCC）於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models，下稱本指引），以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎，就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形，提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎，力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施，盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展，惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新，係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題，在於找出一種平衡途徑：既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時，得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化，均可能構成著作權法上之重製，在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下，AI訓練之利用是否合法，主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外，就四項判斷要素逐一整理其定義與要件，同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形，並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例，藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例，摘要說明如下： 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 （一）利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似：若利用之目的與性質與原著作相同；未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益，且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益：開發者向使用者直接收取服務對價，或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益；非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術：若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示，從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練：將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性，較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係：生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練，並不當然排除合理使用之認定，縱存在商業目的，若該技術創造新價值並服務公共利益，其利用仍可能獲有利評價。而且，非商業與商業目的可能交織，例如，由大學與企業共同進行之產學合作研究，於初始研究階段可能屬非商業，惟若生成式AI模型用於提供商業服務，則可能有不利認定。反之，縱為營利企業，若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出，亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願：著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取，未經許可蒐集受接取限制之著作（如須登入或付費牆後之著作）或規避技術保護措施； 縱著作於技術上可接取，未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練，違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作，或以不被允許之方式接取著作，可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用，若該利用涉及非法重製或不當接取，此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的，該指引認下列情形不利於合理使用之認定： 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作：使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作，或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值，訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作（如訂閱服務或付費資料庫）：因對權利人經濟利益之影響風險較高，其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定，可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向，受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素，指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]： 1、非必要下使用整份著作之量：使用整份著作訓練模型，本身不利於本要素；惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由，得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質：於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代，且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素，指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]： 1、造成銷售損失或其他經濟損害：生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用，只要該利用不直接影響原著作市場之需求，亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達：替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出，很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場：使用著作於生成式AI訓練之授權市場，於部分領域已存在，或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展；AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型，可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練：可能導致未經授權利用，若任其普遍化，可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值，並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分，直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6]，分述如下： （一）可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI，且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達，而係為實現通用型對話與生成能力。此外，開發者曾努力實施技術措施，以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達（如社群媒體貼文或評論）訓練，且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇，須輸入數億筆資料，考量實現通用型語言理解與生成能力之目標，所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務，未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外，創作性相對較低之著作，如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片，或為非商業目的創作之平凡著作（尤其難以辨識或尋得著作權人者），亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構，依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料，訓練其自然語言處理（natural language processing, NLP）模型，作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用（open access）發表之論文，開發AI科技摘要模型，隨後並以開源（或開放權重）方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文，建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型，以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 （二）可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務，生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出，或模型吸收原著作語言表達之精髓，即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性，且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構，著作之利用範圍非結構上不可避免，亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供，導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會，足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外，就AI訓練以合理條件授權之框架（如專為AI訓練目的之獨立授權制度）及集體管理制度已然存在，取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務：未經新聞出版商許可，爬取並就新聞文章全文訓練模型，經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文，且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊，侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材：以合法購買之數位教科書訓練AI，生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買，利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文，且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售：未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型，並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作，且輸出可能替代圖庫或授權市場；又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集，故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱：自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型，經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示，其立場認為須找出平衡途徑，既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作，同時避免對AI創新造成不當限制，促進共同成長與發展，以求二者作為互補原則相互調和，使整體社會文化與經濟進步，故雖其承認AI訓練確實涉及重製權，但亦認為如手段與來源合法，且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益，則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度，公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果，實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言，我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準，與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例，且我國現行法同樣未設TDM專門例外，相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際，以其現行合理使用一般條款（第35條之5）為基礎、輔以行政指引因應AI訓練，以要素分析、不利類型化、具名事例的模式，引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法，對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值，不在其結論具拘束力，因其明示固為主管機關之立場呈現，但其也特別揭示指引非權威解釋，所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷，整理為可操作之不利類型與事例，為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式，亦呼應我國人工智慧基本法立法後，政府在相關作用法的整備上，以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇，足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有，如需引用或轉載，請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會，《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》（Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models），頁8（2026）。 [2] 同前註，頁32-37。 [3]同前註，頁37~39。 [4] 同前註，頁39~41。 [5] 同前註，頁41~45。 [6] 同前註，頁50~頁62。
大學研發成果商業化評估方法初探 美國食品及藥物管理局發布含有奈米物質藥物和生物製劑的最終版指引奈米科技發展愈加成熟，藥物和生物製劑包括主成分、賦形劑等都可能使用奈米物質，奈米藥品可包括口服藥、注射劑及局部外用藥，且適應症亦愈來愈多樣化。隨著奈米藥物申請送審的件數增加，美國食品及藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, USFDA）對於此類藥物的審查，除了依既有的藥品審查原則，亦必須針對奈米物質粒徑小的特性，評估粒徑之改變，是否會影響藥品製劑安全性、療效及品質。 美國食品及藥物管理局於2022年4月22日發布含有奈米粒子藥物之最終版產業指引，該指引的範圍涵蓋生物製劑以及基因治療，其要點包含：相關藥物開發原則、品質、研究具體考量因素，以及學名藥的簡易新藥查驗登記申請方式（Abbreviated New Drug Application, ANDA）。 USFDA 曾於2017年12月18日發布該指引的草案，在綜整各方意見後，本次最終版指引新增兩點修正，首先是於第27頁以下新增指引裡常用的26個名詞解釋，以協助讀者理解該份指引的重要術語；其次是學名藥廠於查驗登記時不能只證明製劑相等性，更要提供藥物動力學、藥理學、毒物學等證據以證明足夠的生物相等性，才可取得上市許可。 台灣目前仍在藥事法與特定醫療技術檢查檢驗醫療儀器施行或使用管理辦法，甚至過渡至再生製劑管理條例之法令結構調整過程中，並深受國內醫療環境與產業現況的影響；面對新興藥物研發方法在後疫情時代的快速發展，對產業可能帶來的衝擊與影響，如何並重藥物監理的審驗標準與前瞻性的促進更多有助新興藥物的發展，助益於我國老齡化社會結構的轉變，可更前瞻的參考USFDA最終版指南與標準，以加速台灣細胞治療或奈米藥物發展。