根據美國國家安全執法機構(US national security and law enforcement agencies)之要求,美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration,以下簡稱FAA)於2017年9月28日,依照聯邦法規(Code of Federal Regulations)第99.7條規定,發布無人機飛行規則,禁止任何人於多個旅遊地點邊界範圍400英尺內飛行無人機。美國聯邦調查局(FBI)局長Christopher Wray表示,「擔心恐怖分子會使用無人機進行攻擊。」
從FAA的公告中,禁止無人機飛行之限航區係由FAA和內政部(Department of the Interior,以下簡稱DOI)共同指定,包括:紐約自由女神像(Statue of Liberty National Monument)、波士頓國家歷史公園(Boston National Historical Park)、費城獨立國家歷史公園(Independence National Historical Park)、加州福爾索姆水壩(Folsom Dam)、亞利桑那州格倫峽谷大壩(Glen Canyon Dam)、華盛頓州大古力大壩(Grand Coulee Dam)、內華達州胡佛水壩(Hoover Dam)、密蘇里州傑弗遜國家擴張紀念公園(Jefferson National Expansion Memorial)、南達科他州拉什莫爾山國家紀念公園(Mount Rushmore National Memorial)、加州沙斯塔壩(Shasta Dam)。以上具體位置皆屬DOI管轄地區,也是FAA第一次將無人機之空域限制規定於DOI地標上,目前FAA仍對軍事基地進行類似空域限制。
限制無人機飛行之規則將於2017年10月5日生效,違反空域限制者,將採取法律行動,包含民事處罰和刑事追訴。只有少數例外情形,允許無人機在限制區內飛行,且必須和個別場所或FAA進行協調。FAA表示,正依聯邦法規第99.7條配合考慮其他聯邦機構對於無人機之其他限制要求。
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。
事前的事故應變計畫得降低資料外洩成本根據Ponemon Institute的調查,2011年至2012年中,英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出,若企業備有正式的事故應變計畫,每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外,雇用外部顧問來協助應變,資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構,歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時,根據不同委員會的需求,未來將針對特定產業,制定新的網路與資訊安全管理規範。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險,同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中,保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外,企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家,信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司,例如:協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡,未來將可以幫助要保人,以最快最省成本的方式處理相關事故。
「數位藥丸(digital pill)」新運用英國航空公司(British Airways)近來對數位藥丸申請了專利,並且調查乘客是否願意吞食數位藥丸,使空服員得對其提供更好的服務。 該數位藥丸以主要是一個可食用的偵測系統,藉此航空公司得以知悉乘客的身理狀況,包含偵測乘客的心跳、體溫、或是否處於睡眠等生理反應,航空公司便可據此調整基上的的燈光、用餐時間以及機上娛樂設施等等。這一整套「為了提升乘客旅遊品質」的系統現在被寫成專利申請書,並於2016年提出英國航空公司表示利用不同的資料可以幫助機員了解乘客是醒或睡、是否緊張、冷熱或感到不舒適,並通知機員。依據其專利申請書,英國航空希望創造一個App,協助乘客改善整體旅遊品質,不僅是在機上,而是乘客從踏出家門開始到旅程結束,均能享受此科技之便利。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛,為達成自動駕駛目標,車聯網(Connected driving)及智慧交通系統(Intelligent transport systems)技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術,使車輛間(Vehicle-to-Vehicle, V2V)或車輛對基礎設施 (Vehicle-to-Infrastructure, V2I)等彼此交換訊息,或是將行車資訊傳輸到伺服器,並透過資訊網路平臺將資料整合利用,並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來,可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升,無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛,將產生龐大資料量,故系統需要即時迅速的運算能力。例如,前方一旦發生車禍事故,必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度,並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題,聯邦政府即針對五大領域問題:基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護,提出一連串作法及措施,確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢,然應就適合我國車聯網之實際需求發展,促進相關產業創新應用,並利用我國產業優勢與國際接軌,讓台灣在車聯網的發展中取得先機。