韓國未來創造科學部發表智慧資訊社會中長期計畫因應第四次產業革命
2017年7月20日，韓國未來創造科學部發表智慧資訊社會中長期計畫（Mid- to Long-Term Master Plan in Preparation for the Intelligent Information Society）。為了因應第四次產業革命，韓國將面臨關鍵轉型，目標是成為智慧資訊社會，將人工智慧、物聯網（IoT）、雲端計算、大數據分析和移動平台，融入社會的各個面向。此外依據分析，至2030年智慧資訊社會的經濟價值估計將達到460萬億韓元，屆時絕大多數簡單重複的任務將自動化，進而消除大量的工作機會。但於此同時，也將在相關發展中的產業，創造新興就業空缺，如軟體工程和數據分析等。
韓國採取的相關措施，包括積極支持具前景的科技技術，培養創意人才、加強公私合作夥伴關係，實現韓國經濟、社會和其他有關制度所需的巨大轉型與變革。目標是在第四次產業革命中取得領導地位，為此制定智慧資訊社會中長期計畫，分為以下三大方向。
一、建構智慧IT的世界級基礎設施
發展並強化數據及網路的基礎設施，使其在全球市場上居於領導地位。
二、促進智慧IT在各產業的應用
將智慧IT技術活用於公共服務及私人部門，提高生產力、效率與國家競爭力。
三、積極改進並加強社會支援系統
透過教育改革、就業及福利服務等政策，包括培養創新人才，為社會結構改變及可能的負面衝擊作出準備，加強福利政策與社會安全網絡，以確保所有公民都能夠享受到智慧資訊社會的利益。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
韓國未來創造科學部 (Ministry of Science, ICT and Future Planning)，http://english.msip.go.kr/english/msipContents/contents.do?mId=NDYx（最後瀏覽日：2017/10/02）。
智慧資訊社會中長期計畫（Mid- to Long-Term Master Plan in Preparation for the Intelligent Information Society），韓國未來創造科學部 (Ministry of Science, ICT and Future Planning)，http://www.msit.go.kr/cms/www/work/work_13/__icsFiles/afieldfile/2017/02/17/16%EC%A0%88_%EB%AF%B8%EB%9E%98%EB%B6%80_%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%A0%95%EB%B3%B4%EC%82%AC%ED%9A%8C%20%EC%A4%91%EC%9E%A5%EA%B8%B0%20%EC%A2%85%ED%95%A9%EB%8C%80%EC%B1%85_%EC%98%81%EB%AC%B8-%EC%B5%9C%EC%A2%85.pdf（最後瀏覽日：2017/10/02）。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許，美國亞利桑那州（Arizona，下稱Arizona）一名49歲的婦人，遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1]，在運行自動領航模式（Autopilot）下撞擊，雖然該婦人立即送往醫院，但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後，Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外，同年12月11日晚間10時許，在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla，疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況，導致車禍發生，雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事，有待進一步釐清。[3] 綜上，不論測試或道路駕駛，現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛，然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛（下稱自駕車）的同時，若不幸發生類似前開新聞之（車禍）事故時，相關肇事責任究應如何釐清，隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用，更愈顯重要，為解決前開肇事相關疑慮，本文擬針對民事上之「過失」本質，反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任，是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上，面對自駕車相關科技與應用的世界洪流，若發生車禍等交通事故時，當事人相關之損害賠償請求，仍大多以民法上之侵權行為作為基礎，雖事故肇因種類眾多，亦常見各類的肇因共同造成事故發生，但本文考量相關議題繁複，以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思： 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生，若涉及駕駛人之行為者，受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者，無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定（即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定），請求駕駛自駕車之人賠償，前提均為駕駛人具有過失，差別僅在舉證責任是否由請求權人（受有損害之人）負擔。 承上，既然前開侵權行為之重要成立要件為過失，其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度，然在我國民事過失責任之架構上，有不同程度上之區分，即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之，抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務；具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者；重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此，實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準，應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失，倘否，則應負擔過失之賠償責任，是以，就此脈絡推論，自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害，即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會（Society of Automotive Engineers International，下稱SAE）所分類之自動化駕駛等級，區分為等級0至等級5（共6個等級），而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身，而駕駛人僅在特殊條件下，方須接管駕駛車輛，更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛，不過在等級2前之等級，環境監控之任務大多在駕駛人身上，自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而，自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任，誠如前述，係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提，而過失之本質，則係雖非故意，但按其情節，（1）行為人（駕駛自駕車之人）應或能注意，卻不注意，或（2）雖可預見侵權行為（車禍肇事）之事實發生，但確信不發生[8]，就此，在SAE分類等級2以前之自駕車，因監控環境之任務仍由駕駛人負擔，則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人，負擔相同侵權行為之注意義務內容（或程度），但等級3至等級5自駕車之各式應用情境，車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管，則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生，仍具有可預見性，或得注意並防免之，則不無疑慮。 參、事件評析 綜上，本文所提不同等級自駕車，是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失，實有相當程度上之衝突，蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時，實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能，或在遇見後積極防免結果發生，倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任，或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人，卻必須就非因己誤之結果負責，某程度上似有違過失責任之本質，而質變成為無過失之擔保責任。 據此，本文認為，若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題，或可（1）透過保險、基金等方式填補損害，或（2）具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務，如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態，使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理（3）與商品責任間進行相關的調和等，然而無論如何，對於此等問題或疑慮，究竟應採何方向或多方進行，甚或以其他方式解決，則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報，〈台灣首例！特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉，2018/12/12，https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ （最後瀏覽日：2019/03/21）。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑，《侵權行為法》，自版，頁308-309（2011）。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
揭露產品溯源資訊，兼顧防偽、永續！歐盟區塊鏈物流認證計畫進行試點，將於11月發布報告為確認產品供應鏈與物流鏈的真實來源、打擊仿冒品、提升永續資訊透明度以接軌歐盟政策，歐盟智慧財產局（下稱EUIPO）自2023年5月啟動區塊鏈物流認證計畫（下稱EBSI-ELSA），採難以竄改、公開透明的區塊鏈服務基礎設施（European Blockchain Services Infrastructure，下稱EBSI），透過數位簽章（digital signature）、時戳追溯與驗證歐盟進口產品的來源是否為智慧財產權利人。EUIPO 於2024年6月24日宣布EBSI-ELSA已上線8成基礎設施。為加速推動計畫，於2024年9月至11月間，EUIPO以產品鏈的智財權利人（例如鞋類與/或服裝、電氣設備、手錶、醫療設備與/或藥品、香水與/或化妝品、汽車零件與玩具產業別之產品智財權利人）為試點，並將於2024年11月前發布試點最終報告。 透過試點，EUIPO致力於： (1)測試、評估於真實世界之製造與分銷系統中應用數位簽章及物流模組的情況，以作為智財權利人之企業資源規劃（ERP）的一部分。 (2)於產品歷程，測試、評估數位裝運契約（digital shipment contract）及產品數位孿生（Digital Twin）之資訊的接觸權限與品質（access to and quality of information）。如海關人員預計於產品抵運前（pre-arrival）、通關階段（inspection phases）確認產品之真實性。 (3)提供產品生命週期應用EBSI-ELSA之試點最終報告，包含實施過程、結果等相關資料。 EBSI-ELSA計畫認為其符合歐盟之數位政策與循環經濟目標，旨於採取區塊鏈技術向供應商、消費者、海關、市場監管機構等多方揭露更多的產品溯源資料，提升產品透明度，銜接歐盟之數位產品護照（Digital Product Passport, DPP）政策，該政策目的係以數位互通方式揭露歐洲市場之產品生命週期的資訊，如產品材料來源、製程、物流、碳足跡等永續資訊，強化產業的可追溯性、循環性（circularity）及透明度，以協助供應鏈利害關係人、消費者、投資者做出可持續的選擇。而負責執行歐盟資料經濟與網路安全相關政策之歐盟執委會資通訊網絡暨科技總署（DG Connect）於2024年5月所發布之「數位產品護照：基於區塊鏈的看法」報告，亦指出「為確保區塊鏈系統互通性，其IOTA區塊鏈技術框架應能與歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章（EIDAS）及EBSI標準完全接軌（fully align）」。 如我國企業欲強化既有的產品生命週期資料管理機制，可參考資策會科法所創智中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，從數位資料的生成、保護與維護出發，再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證之流程化管理機制，協助產業循序增進資料的可追溯性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案歐盟執委會（European Commission）於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》（AI Liability Directive）之立法提案，以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案（Artificial Intelligence Act）。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵，受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償，《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者，得以更容易獲得賠償，並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。 《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式：（一）可推翻之推定（rebuttable presumptions）：人工智慧責任指令透過「因果關係推定（presumption of causality）」來減輕受損害者之舉證責任（burden of proof）。受損害者（不論是個人、企業或組織）若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務，致其受有損害（包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等），並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係，法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的，人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害，或該損害係由其他原因所致，以推翻該損害之推定。（二）證據揭露機制（disclosure of evidence mechanism）：若受害者之損害涉及高風險人工智慧時，得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償，並得以找出究責的對象。 歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》，為人工智慧訂定橫向規則，旨在降低風險和防止損害，但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定，以確保損害風險出現時，相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段，《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革，並未採取舉證責任倒置（a reversal of the burden of proof）之作法，而是透過「可推翻之推定」，一方面減輕受損害者之舉證責任，使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償；另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定，以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險，可能阻礙人工智慧產品和服務創新。
為杜絕網路盜版行為，美國網路服務提供者合作建置Six Strikes系統美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information，簡稱CCI)，並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入，簽訂備忘錄，表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System，簡稱CAS)」，又謂「Six Strike系統」，該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰，預計於2013年正式運作。 所謂「Six Strikes」，係指網路服務提供者發現有盜版行為時，會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式，係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中，除Comcast及Cablevision以外，其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。 基本上，第1、2次警告屬於「通知(notice)」，僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權；第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」，即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息，並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站，使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為；第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」，即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢，或是直到使用者上完著作權教育課程前，不讓其進入常瀏覽的網站等措施，而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。 但仍有論者對此提出不同看法，諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式，分享檔案，即可迴避Six Strikes系統，或有論者認為侵權與否應由法院判斷，而非由網路服提供者逕行判斷等質疑，此一系統後續發展有待進一步關注。