美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見
2018年1月10號，美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示，美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策，其將讓自動化運輸系統，包括，車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。
為了達成上述目的，且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分，並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集，讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。
該意見徵集主要分為四項，第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管，針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。
第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。
最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管，針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
余和謙
法律研究員 編譯整理
2021年6月，美國有多位參議員針對營業秘密保護提出立法建議，目的是要讓認為自己的智慧財產權受到竊取的企業，可阻擋盜竊其營業秘密者的相關產品進口到美國。 參議員John Cornyn和Christopher Coons提出藉由修改1930 年的關稅法（Tariff Act），在美國國際貿易委員會（International Trade Commission，簡稱ITC）中設立新的委員會，並由美國司法部長（Attorney General）領導，負責調查背後為國外政府支持之競爭對手的智慧財產權盜竊指控。智慧財產權所有者可透過提交經宣誓的聲明書提出指控，或由司法部長辦公室提出指控。此立法設定30天的調查期限讓調查人員決定是否在冗長的審查展開時停止其產品進口。該法案將適用於來自任何國家的進口產品，但據了解，目前大部分的智慧財產盜竊指控都是來自於中國大陸公司。 雖然在ITC已有類似的程序可提出救濟，但在現行制度下需要的時間過長，最近一年在ITC進行的調查平均時長為19個月。透過此法案設計的制度，將使有關當局在調查營業秘密盜竊指控時，可更容易地阻止因竊取營業秘密而製造出的產品進口到美國。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
何謂瑞典「VINNOVA」？VINNOVA的組織地位與功能為何？瑞典近年來積極制定科技創新政策，為了提升政策協調度，瑞典於2001年繼續進行組織改造，創立瑞典創新系統署（Swedish Governmental Agency for Innovation Systems, VINNOVA）與瑞典研究委員會（Swedish Research Council），成為創新發展最主要的兩大支柱。 VINNOVA是瑞典推動科研創新重要的一個部署，瑞典政府相當重視此單位，每年投入約20億瑞典克朗的經費於此，且除了在斯德哥爾摩（Stockholm）設有總部外，更在比利時的布魯塞爾（Brussels）及美國矽谷（Silicon Valley）設有辦公室，以掌握世界最新的產業創新動態，其組織單位約有兩百多名員工，負責VINNOVA計畫推動等工作 。由於VINNOVA的特別地位及其執行許多協助瑞典產業創新之計畫。 VINNOVA在科技創新扮演重要的推手，政府也希望藉VINNOVA的成立促進產業社會的發展，尤其重視產業創新領域。為能順利推動科研創新的過程，且加強學術、產業及公共行政單位的研究合作，VINNOVA建立三螺旋（Triple Helix）模式，希望藉由合作而相互學習。
歐盟議會對於電信改革法案並無達成任何協議2009年05月06日歐盟議會對於大幅度改革之電信法審議並未通過，議會各會員對於創設一強而有力的電信管制體有共識，惟包裹立法中有一條款對「公民之接近網路權」干涉甚鉅，而引發疑慮。 歐盟電信法改革法案乃採取「包裹式立法」，該改革法案主要著重在科技的進步與高速網路接取的迅速成長。歐盟議會支持其他的改革，包括創設一歐盟電信管制體，賦予其權力以監督電信單一市場；分配電信頻譜予新興行動科技以及促進公民線上資訊保護的隱私權。 然而，針對人民接近使用網路權的限制範圍，卻無法達成協議，導致整個電信包裹立法仍在捷克的議會主席與議會代表之間繼續尋求妥協之道。 如果人民被發現正下載非法的著作物時，法國與英國代表則主張欲擁有較大的權限，以限制人民的接近網路使用權（此乃因其內國法已有針對下載盜版著作的處罰性規定）。其他會員國則採取較為寬容的態度，認為此涉及人民隱私範圍之保護、行為自由、表意自由與資訊接近權，應更審慎為之。 縱使該包裹立法並未被全部支持，一些觀察家認為大部分的改革條款應會通過。然而議會代表與電信委員會對此則未表達肯定之意。有意者認為：若此改革法案繼續維持包裹立法架構，恐將導致整個法案因此延宕，若能針對共識部份先行通過，似乎較能達成有效率的管制措施。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現