澳洲詮釋自動駕駛「恰當駕駛」內涵
澳洲國家交通委員會（National Transport Commission, NTC）2017年11月提出「國家自駕車實施指南（National enforcement guidelines for automated vehicles）」，協助執法單位適用目前道路駕駛法規於自駕車案例上。由於澳洲道路法規（Australian Road Rules）第297條第1項規範「駕駛者不得駕駛車輛除非其有做出恰當控制（A driver must not drive a vehicle unless the driver has proper control）」，此法規中的「恰當控制」先前被執法機關詮釋為駕駛者應坐在駕駛座上並至少有一隻手置於方向盤上。因此本指南進一步針對目前現行法規適用部分自動駕駛系統時，執法機關應如何詮釋「恰當駕駛」內涵，並確認人類駕駛於部分自動駕駛系統運作時仍應為遵循道路駕駛法規負責。
本指南僅提供「恰當控制」之案例至SAE J2016第一級、第二級和第三級之程度，而第四級與第五級之高程度自動駕駛應不會於2020年前進入市場並合法上路，因此尚未納入本指南之詮釋範圍之中。本指南依照採取駕駛行動之對象、道路駕駛法規負責對象（誰有控制權）、是否應將一隻手放置於方向盤、是否應隨時保持警覺以採取駕駛行動、是否可於行駛中觀看其他裝置等來區分各級自動駕駛系統運作時，人類駕駛應有之恰當駕駛行為。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
柯亦儒
組長 編譯整理
澳洲國家交通委員會針對駕駛法規之修正進行公眾諮詢，聚焦自駕系統實體法律義務
https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=7919&no=64
美國專利商標局（USPTO）於2020年10月27日發布「發明AI：由美國專利觀察AI普及情形」（Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）智財資料分析報告，本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料，發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件，成長幅度為100%，而在全體專利當中AI相關專利所占比率，也由原本的9%成長至接近16%，顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出，自1950年圖靈（Alan Turing）提出「機器能否思考？」問題以來，現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準，AI技術在發明領域的重要性益發提升，活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%，在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢；除了美國銀行（Bank of America）、波音公司（Boeing）以及奇異電子（General Electric）之外，前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域，其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM，其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google，而AI技術的應用領域也更加多元，並且與在地產業做結合，例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出，經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長，並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用，AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體，隨著AI領域發明人的顯著成長，未來將有更多AI技術在各領域的應用出現，而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下： 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待； 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用； 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
歐盟執委會啟動《關於標示與標籤AI生成內容之行為準則》之相關工作，以協助生成式AI之提供者與部署者履行其透明度義務2025年11月5日，歐盟執委會啟動《標示與標籤人工智慧生成內容之行為準則》（a code of practice on marking and labelling AI-generated content，下稱行為準則）之相關工作，預計將於2026年5月至6月間發布行為準則。此行為準則與《歐盟人工智慧法案》（EU AI Act）之透明度義務規定相關。這些規定旨於透過促進對資訊生態系的信任，降低虛假訊息、詐欺等風險。 《歐盟人工智慧法案》第50條第2項及第4項之透明度義務，分別規定 1. 「『提供』生成音檔、圖像、影片或文本內容的AI系統（包括通用AI系統）」的提供者（Providers），應確保其輸出係以機器可讀的形式標示（marked），且可被識別屬於AI所生成或竄改（manipulated）的內容。 2. 「『使用』AI系統生成或竄改以構成深度偽造之影像、音訊或影片內容」的部署者（Deployers），應揭露該內容係AI所生成或竄改。 前述透明度義務預計於2026年8月生效。 後續由歐盟AI辦公室之獨立專家透過公眾資訊與徵選利害關係人意見等方式，推動起草行為準則。此行為準則不具強制性，旨於協助AI系統提供者更有效地履行其透明度義務，且可協助使用深偽技術或AI生成內容的使用者清楚地揭露其內容涉及AI參與，尤其是當向公眾通報公共利益相關事項時。 AI應用蓬勃發展，同時AI也可能生成錯誤、虛構的內容，實務上難以憑藉個人的學識經驗區分AI幻覺。前文提及透過標示AI生成的內容，以避免假訊息孳生。倘企業在資料源頭以標示等手段控管其所使用之AI的訓練資料，確保資料來源真實可信，將有助於AI句句有理、正向影響企業決策。企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，從資料源頭強化數位資料生命週期之管理。 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）
美國提出壟斷威攝法案美國參議院在2019年7月23日，於第116屆國會中審查了兩次「壟斷威攝法案」(The Monopolization Deterrence Act)，相當於台灣法案經過二讀。提出者是參議院司法委員會反托拉斯、競爭政策和消費者權益小組之成員，克洛布查爾，他認為聯邦執法人員發現非法壟斷行為之時，需要採取果斷行動以確保制止這種行為，但僅僅是禁制令不足以阻止這種非法行為的發生，尚需更好的立法。 本法將賦予司法部和聯邦貿易委員會權利，對壟斷犯罪尋求懲罰性罰款，其目的係為司法部和聯邦貿易委員會提供額外的執法工具，針對個別違規行為制訂補救措施，平衡其嚴重的犯行，並希冀能有效制止未來之非法行為。原法律規定個人違反最高可罰一百萬美元，企業最高可以罰一千萬美元，國會調查後認為原法律規定之罰款不足以阻止壟斷行為，因為獲利可能比罰款更多。 有關「壟斷威攝法案」之修正內容大略包含: 每個違反本條規定的人，必須負擔民事罰款，該罰款不大於個人上一年度在美國的總收入中的15%。從事非法行為之期間，所有交易、貿易行為收入的30%。 委員會針對以不正當方法競爭違反謝曼爾法案第二條的個人、合夥企業或公司，可以在美國地方法院提起民事訴訟，並對此種行為處以民事罰款。 任何個人、合夥企業或公司被發現違反了謝曼爾法案第二條，其民事罰款不大於個人、合夥企業、公司上一年度在美國的總收入的15%。從事非法行為之期間，與非法行為有關之商業活動中之個人、合夥企業或公司在美國之總收入的30%。 在聯合民事處罰準則中，有規範總檢察長和聯邦貿易委員會在計算民事罰款時，必須考慮之相關因素，有以下七項，其一，受影響的商業量；其二，違法行為的持續時間和嚴重性；其三，為隱瞞違法行為而採取或試圖採取之任何行動；其四，違法行為嚴重或明顯違法之程度；期五，是否將民事處罰與針對違法行為之其他救濟相結合，包括結構性救濟、行為條件、非法所得之歸還；其六，先前是否曾從事過相同或類似之反競爭行為；其七，是否違反先前之法令或法院命令該為之行為。