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=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/02)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟針對RFID的重要議題召開辯論

  RFID 的利用帶來新一波的物流及管理變革,但是侵犯人權及隱私等相關問題也引發了尖銳的討論,英美等國隱私保護團體及國會議員紛紛呼籲英制訂相關的使用規範。   歐盟在 2006 年 3 月 10 日也舉辦了一場公開意見徵詢,主要徵詢意見的議題有跨國 RFID 系統互通、相容,以及在應用上可能因洩漏位址、身份及歷程而導致的隱私及安全問題。資訊社會及媒體委員會主席 Vivien Reding 表示,隨著晶片技術進步,晶片會變得越來越聰明, RFID 全面應用後可能引發的問題可能在未來會越來越嚴重。透過多網路的連結,必然會促進經濟的繁榮及生活品質的提升,但是隱私保護的問題若不解決,將可能會影響這項科技的應用。因此,對於 RFID 未來的應用應該達成一種社會共識( society-wide consensus )並預先建立可信賴的保護機制。   為此,執委會將公開徵求諮詢,預計在下半年會公布意見資料,後續並可能在進行 2002 年電子通訊及隱私保護指令的修正工作及檢討 RFID 頻率的指配。

巴西基因改造科技管理法制簡介

美國白宮發佈「AI應用監管指南」十項原則

  美國白宮科技政策辦公室(Science and Technology Policy, OSTP)在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」,提出人工智慧(AI)監管的十項原則,此份指南以聯邦機構備忘錄(Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies)的形式呈現,要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時,必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去(2019)年所簽署的行政命令「美國AI倡議」(American AI Initiative)所啟動的AI國家戰略之一,旨在防止過度監管,以免扼殺AI創新發展,並且提倡「可信賴AI」。   這十項原則分別為:公眾對AI的信任;公眾參與;科學誠信與資訊品質;風險評估與管理;效益與成本分析;靈活性;公平與非歧視;揭露與透明;安全保障;跨部門協調。旨在實現三個目標: 一、增加公眾參與:政府機關在AI規範制定過程中,應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍:任何AI監管法規實施前,應進行成本效益分析,且機關間應溝通合作,建立靈活的監管框架,避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI:應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求,促進可信賴的AI。   這份指南在發佈後有60天公開評論期,之後將正式公布實施。白宮表示,這是全球第一份AI監管指南,以確保自由、人權、民主等價值。

歐盟執委會公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》第二版草案,簡化第一版以促進AI生成內容之透明度

歐盟執委會於2026年3月5日公布《關於標示與標籤AI生成內容之實踐守則》(Code of Practice on Marking and Labelling of AI-generated content)第二版草案,主要分為兩大部分,針對不同對象設定規範: 一、AI提供者(Provider)的標示義務 要求AI輸出內容須以「可被機器辨識」的方式標示,包含: (1)應滿足四大要件:標示應滿足有效性、互操作性、穩健性與可靠性四要件,若無法透過單一技術完成標示,則應採取多重標示的方式為之。 (2)偵測機制:建立部署者與終端用戶偵測標示的機制。 (3)技術提升:訂定規範確保標示技術達標,並鼓勵合作開發。 (4)法遵:產品於市場推出後,AI提供者應於實際環境下對標示結果持續進行測試,並適時更新測試方法,以確保產品符合法遵要求。 (5)培訓:並對工作人員進行教育訓練。 二、AI部署者(Deployer)的標籤義務 部署者應將其透過AI生成內容中加以標籤,此義務聚焦使用深偽內容(Deepfake)於涉及公共利益之內容: (1)標籤要求:標籤須包含「AI」字樣、維持特定比例並放置於清楚位置,鼓勵使用歐盟統一標籤。 (2)藝術創意類作品仍應適時揭露:藝術創作倘若包含深偽內容,部署者仍應於適當處完成標籤,揭露其作品中包含深偽內容(對應《歐盟人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)第50條第4項後段)。 (3)審查與問責:針對已公開作品,應記錄相關人工審查之作業;未公開作品則應說明何人具備編輯控制權,以利後續問責。 相較於第一版,歐盟執委會已將此版本內容大幅刪減,以提升規範落實之彈性。

TOP