日本啟動大規模自動駕駛實證測試，聚焦高精度圖資與人機介面
設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項，於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化，超過20個以上之國內外汽車製造商等機關，預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路，參加之大規模實證實驗。
SIP自動駕駛系統係從2013年開始，以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標，並協調產官學各界共同領域工作，和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖（由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform＝ DMP 開發之3D地圖）、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。
研究開發由汽車製造商於公開場合下進行，並接受大眾檢視，於研究開發成果公布同時，也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模，係日本自動駕駛最大規模實證實驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟委員會（European Commission）於 2025年2月3日因應將於2025年9月12日施行的資料法（Data Act），就其常見問題說明進行補充與更新為1.2版（Frequently Asked Questions on the Data Act，下稱FAQs），以協助企業面對資料法施行後的挑戰。 於新版FAQs中就資料法進行補充說明，以助企業了解資料法之適用範圍，就資料法所稱之聯網裝置與服務，聯網裝置泛指可以連上網路的裝置，包含智慧型手機，並僅限於由使用者所擁有的聯網裝置，另就聯網服務則須具備雙向資料傳遞且須與聯網產品的操作功能有影響之服務。 就資料持有者有義務提供之資料適用範圍，僅限於聯網裝置與相關服務所產出的原始資料與預處理資料（原始但可用），資料持有者就原始資料或預處理資料進行加值所產生資料，如經分析所產生之衍生資料、經投入重大資源進行清理之資料等，則不在共享義務之範圍內，另就資料的內容有其他法律保護亦不在資料法的範疇中，如網路攝影機之照片/影片有受著作權法保護係屬於資料內容，網路攝影機之使用模式/電池狀態/照明強度等資料才是資料法所規範之資料，惟須留意若影像之內容非屬著作權保護之標的，如網路攝影機因具感測功能而自動就影像判斷是否異常現象或提供建議，此類影像因不具人類創意而不受著作權保護，仍屬資料法所涵蓋範圍。 於FAQs之解釋中，就資料法實際操作與預期有所差異，歐盟委員會後續亦會整合與數位資料相關之法規，如建立資料聯盟策略（Data Union Strategy），以助於企業促進數位資料的使用與共享。國內廠商若有提供歐盟客戶相關聯網設備與服務時，須留意內部資料管理制度能否滿足資料法要求，確保組織有因應相關法規議題的變化進行制度的變更，如何將外部議題與資料管理制度連結，可參資策會科法所創意智財中心就數位資料管理機制所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，將組織營運所在國別之法規範變動納入關注之外部議題，並設定對應之資料政策與目標，建立符合法令規範之資料管理制度，如是否得以識別為資料法所適用之資料等，以確保組織資料管理機制符合法令要求。 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）
Ofcom建議ISP之寬頻廣告應以平均速度為準鑑於ISP對於寬頻服務的廣告速度常與實際提供速度有落差，英國廣告標準管理局（Advertising Standards Authority，ASA）要求廣告事務委員會（Committee for Advertising Practice，CAP）與廣播廣告事務委員會（Broadcast Committee for Advertising Practice，BCAP）針對英國各地區的ISP寬頻廣告進行審查，CAP與BCAP則委託Ofcom進行各ISP實際寬頻服務速度之調查。 Ofcom於2010年11月～12月期間，針對ADSL、Cable及光纖等寬頻服務進行各時段的大規模測試。綜合以往的調查，Ofcom研究結果發現，英國寬頻服務平均速度約從 5.2 Mbps（2010年5月）至6.2 Mbps的（2010年11～12月），但不到廣告所宣稱速度之一半（平均寬頻廣告速度為 13.8 Mbps，故僅約45%。） 在各種寬頻技術中，ADSL的廣告與實際落差最大，廣告宣稱8Mbps之速度，實際平均僅有2～5Mbps；而Cable的廣告與實際落差最小，實際速度均能達到廣告速度的90%左右；光纖寬頻則約在80%～90%之間。 Ofcom並建議將以下原則增訂至英國寬頻速度自律規則（Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds）中 • 如果寬頻速度是廣告內容，必須包括一個「典型的速度範圍」（Typical Speed Range，TSR），計算依據為將某一速度之使用者依照實際接取速度分為四等級，去掉最高與最低，取中間50%使用者之平均速度為準； • TSR必須至少與宣稱之速度相當； • 宣稱的速度必須代表相當大比例使用者能夠接受的實際速度； • 任何TSR或宣稱之速度在用於廣告時，必須是基於足夠的分析統計數據，而該數據與方法應經過審議。 Ofcom認為ISP的寬頻廣告應反映消費者能接受之實際速度，因此改變廣告規範是必要的，以促使各ISP進行以速度為基礎之競爭，並確保消費者有充分資訊可比較、選擇最有效率之寬頻服務。
德國聯邦卡特爾署針對電動車公共基礎設施產業進行調查，以釐清相關競爭法問題德國聯邦卡特爾署（Bundeskartellamt）於2020年7月9日公布，將針對電動車公共基礎設施產業進行調查，以釐清目前市場相關競爭法問題。 聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示，建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一，目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段，因此，釐清市場是否有不正競爭問題，方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格，也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時，已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。 根據聯邦政府的計畫，2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施，其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運，不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外，更應研擬充電站相關使用條款，以確保充電站能正常營運。此外，並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置，及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外，聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。 聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中，向利害關係人進行產業調查。第一階段，將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況，以及城市及地方政府和其他參與者，在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上，進行第二階段深入調查，特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。