日本政府擬建構自動駕駛實驗資料收集和共享體制

  日本內閣下設之日本經濟再生本部(日本経済再生本部),為實現2017年6月於「未來投資戰略2017」所提出之建立實驗資料共享體制政策,於2017年8月31日起舉辦自動駕駛官民協議會(自動走行に係る官民協議会),邀請政府相關部門及民間專家等關係人士,檢討自動駕駛實驗結果、實驗資料之共享,以及根據民間需求進行實驗計畫之工程管理等制度的整備方向,預計於年內針對複雜的駕駛環境制定共通指標,以釐清哪些資料是應收集之實驗資料,建構自動駕駛實驗資訊共享、收集體制。自動駕駛官民協議會預計在未來幾次會議中,針對應收集之實驗資料、標準格式、體制、實驗計畫的進程管理、官民合作事項等進行討論,並將在未來投資會議中報告檢討結果,其結果將與明年度之成長戰略一同反映於「官民ITS‧構想藍圖」(官民ITS構想・ロードマップ)中。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 日本政府擬建構自動駕駛實驗資料收集和共享體制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7871&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/05/08)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國交通部推出MaaS實務準則,達成兼顧永續與包容的次世代MaaS服務

英國交通部(Department for Transportation, DfT)於2023年8月30日提出「交通行動服務(MaaS)實務準則(Mobility as a Service: code of practice)」,內容針對MaaS之提供商,提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向,以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議: 1. 交通包容性與近用性(accessibility),例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差;產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能;針對身障民眾應提供適當之交通路線建議,以及應提供偏鄉、無網路區域非線上(offline)服務管道; 2. 低碳運輸之推廣,如納入更多步行、單車等環保交通選項; 3. 友善之多元支付方式,如現金、數位支付、定期套票,並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統; 4. 資料分享與資料安全並重,保障使用者隱私,如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約; 5. 重視消費者權益保障,鼓勵平台間公平競爭,如釐清各參與者間之責任,避免消費者投訴無門,以及提供線上及非線上聯絡窗口,及時處理消費者需求等。

歐盟資料保護工作小組修正通過GDPR個人資料當事人同意指引

  因應歐盟「通用資料保護規則」(The General Data Protection Regulation,或譯為一般資料保護規則,下簡稱GDPR)執法之需,針對個人資料合法處理要件之一當事人「同意」,歐盟資料保護工作小組(Article 29 Data Protection Working Party, WP29)特於本(2018)年4月10日修正通過「當事人同意指引」(Guidelines on consent under Regulation 2016/679),其中就有效同意之要件、具體明確性、告知、獲得明確同意,獲有效同意之附加條件、同意與GDPR第6條所定其他法定要件之競合、兒少等其他GDPR特別關切領域,以及依據指令(95/46/EC)所取得之當事人同意等,均設有詳盡說明與事例。   GDPR第4條第11項規定個人資料當事人之同意須自由為之、明確、被告知,及透過聲明或明確贊成之行為,就與其個人資料蒐集、處理或利用有關之事項清楚地表明其意願(unambiguous indication)並表示同意。殊值注意的是,如果控制者選擇依據當事人同意為任何部分處理之合法要件,須充分慎重為之,並在當事人撤回其同意時,即停止該部分之處理。如表明將依據當事人同意進行資料之處理,但實質上卻附麗於其他法律依據,對當事人而言即顯係重大不公平。   換言之,控制者一旦選擇當事人同意為合法處理要件,即不能捨同意而就其他合法處理的基礎。例如,在當事人同意之有效性產生瑕疵時,亦不允許溯及援引「利用合法利益」(utilise the legitimate interest)為處理之正當化基礎。蓋控制者在蒐集個人資料之時,即應揭露其所依據之法定要件,故必須在蒐集前即決定其據以蒐集之合法要件為何。

美國聯邦巡迴上訴法院判決美國專利法第271條(f)項不適用於方法專利

  繼美國最高法院於Microsoft Corp. v. AT&T Corp. 做出與專利法治外法權有關的判決後,美國聯邦巡迴上訴法院於2009年8月19日再次做出限縮解釋專利法第271條(f)項於美國境外的效力。   美國專利法第271條(f)項規定未經許可提供或使人提供專利產品之元件,將之由美國供應(“supply”)至美國境外完成組合,亦視為侵害該專利產品之專利權。此項規定為美國國會為防範企業藉由在美國境內製造非專利保護之零組件後再運送之海外進行組合以規避專利侵權責任而制定。之後,在實物案例中,關於第271條(f)項之解釋與適用範圍產生諸多爭議。美國最高法院於其在2007年Microsoft Corp. v. AT&T Corp. 中強調不應擴張解釋第271條(f)項之文字。   於Cardiac Pacemakers Inv. V. St. Jude Medical Inc. 一案中,原告Cardiac Pacemakers控告被告St. Jude Medical所販賣的植入式心臟整流去顫器 (implantable cardioverter defibrillator)之使用會侵犯原告所擁有的一個利用植入式心臟刺激器治療心律不整的方法專利 (a method of heart stimulation using an implantable heart stimulator)。本案的爭點在於被告銷售可實施原告美國專利方法的產品或裝置讓該專利方法於美國境外被實施的行為是否構成第271條(f)項之侵害。美國聯邦巡迴上訴法院推翻其於2005年之判決(Union Carbide Chemicals Plastics Technology Corp. V. Shell Oil Co.),判定專利法第271條(f)項不適用於方法專利。亦即,被告銷售可實施原告美國專利方法的產品至海外的行為不構成第271條(f)項所規定之侵權行為。   此判決對原告Cardiac Pacemakers之衝擊可能較小,因其專利範圍除方法請求項外,亦包含物品請求項,原告還可藉由其物品請求項獲得侵權損害賠償。但此案可能對僅能以方法申請專利的產業如生技藥業(某些診斷及檢驗僅能以方法申請專利)及軟體業造成較大的影響。

世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素

世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統:世衛組織歐洲區域準備情況報告」(Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region)[1],本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧(AI for health care)調查結果,借鑒50個成員國之經驗,檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況,探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則(liability rules)之建立,為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素,因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略(national health-specific AI strategy),顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面,46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處;54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統;惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準(liability standards for AI in health),更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知,成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用,而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下,可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決,或者相反地過度依賴AI,從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面(health data governance for trustworthy AI),66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略,76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架,66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心(health data hub),30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引(the secondary use of health data),30%成員國已制定規則,促進以研究為目的之跨境共享醫療資料(cross-border sharing of health data for research purposes)。依此,許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展,惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯,這些資料問題仍需解決,以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙,有高達86%之成員國認為,最主要之障礙為法律之不確定性(legal uncertainty),其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性(financial affordability);依此,雖AI之採用具有前景,惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制;而財務上之資金障礙,包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及,特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,有高達92%之成員國認為是責任規則(liability rules),其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此,幾乎所有成員國皆認為,明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素,且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引,也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,為促進AI應用,本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,並建立相應機制,以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任,此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務,責任透明,並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益;以及可利用監管沙盒,使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作,從而於監管監督下,於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題,同時促進創新。 此外,WHO歐洲區域官員指出,此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始,惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進,因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]: 1.應有目的性地管理AI:使AI安全、合乎倫理與符合人權; 2.應投資人才:因科技無法治癒病人,人才是治癒病人之根本; 3.需建構可信賴之資料生態系:若大眾對資料缺乏信任,創新就會失敗; 4.需進行跨國合作:AI無國界,合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展,就歐洲之調查可知,目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立,據以推動與監管AI醫療科技之發展,惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全,因此絕大多數國家皆同意,真正影響AI於醫療領域利用之因素,為責任規則之建立,然而,調查結果顯示,實際上已建立醫療領域AI之責任標準者,卻僅有8%之成員國(50個國家中僅有4個國家已建立標準),意味著其為重要之真空地帶,亟待責任法制上之發展與填補,以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉,亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是,當有明確之責任歸屬規則,各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會,新興AI醫療科技才能真正被信任與利用,而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值,此項結論應不僅得適用於歐洲,對於世界各國亦應同樣適用,未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展,對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).

TOP