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
在2023年，多個美國法院判決拒絕採納「不可避免揭露原則（Inevitable Disclosure Doctrine）」，顯示出該原則將不再是原告於營業秘密訴訟中的一大利器，原告亦無法僅透過證明前員工持有營業秘密資訊且處於競爭狀態，便要求法院禁止該名前員工為其競爭對手工作。 在2023年2月，美國伊利諾伊州北區法院於PetroChoice v. Amherdt一案中指出，法院在適用「不可避免揭露原則」時會遏制競爭對手之間的員工流動，故將評估個案事實並嚴格限制其適用。在2023年6月，美國伊利諾伊州北區法院於Aon PLC v. Alliant Ins. Services一案中指出，根據2016年美國國會所通過的「保護營業秘密法案（Defend Trade Secrets Act, DTSA）」，該法案拒絕了「不可避免揭露原則」的適用，並禁止法院僅憑他人所知悉的資訊，阻礙其尋求新的工作，因此駁回了原告的損害賠償主張。在2023年9月，美國密蘇里州東區法院於MiTek Inc. v. McIntosh一案中同樣拒絕了「不可避免揭露原則」的適用，儘管該州的州法並未明確表達採納或拒絕該原則。 除此之外，美國聯邦法院在去年度的每一份報告意見中（Reported Opinion），皆未顯示出根據「不可避免揭露原則」申請禁令或取得救濟是合理的。換言之，大多數的美國法院都拒絕採納「不可避免揭露原則」或嚴格限制其適用。 綜上所述，儘管「不可避免揭露原則」能有效防止來自前員工不當使用其營業秘密的威脅，但其不再是未來營業秘密訴訟中的勝訴關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
國有研發設施開放近用之法制規範研析－以美日韓規定為核心 印度隱私權制度下兒童資料安全的保護現狀印度電子資訊產業技術部（MeitY）2022年11月在網站上公布了個人資料資訊保護法草案（Digital Personal Data Protection Bill,以下簡稱該法案），並於2023年7月提交議會審查。目前印度民法不承認未成年人(未滿18歲者)具有自主簽訂契約的能力。因此，取得的兒童同意不具有法律效力，必須徵得父母或是監護人的同意才能合法蒐集兒童個人資料。 根據印度2022年個人資料資訊保護法案草案，任何未滿18歲的人都被歸類為「兒童」。該法案中同時限制專門向兒童發送的廣告，並且監管任何追蹤兒童行為的情況。目前國際隱私法(例如：歐盟通用資料保護條例 (GDPR)、加州消費者隱私法(CCPA)等)的兒童定義多在13至17歲之間。但考慮到兒童個人資訊的敏感性和潛在危害，印度政府採取了較保守嚴謹的路線。政府也已被授權制定有關處理兒童個人資訊的細則，特别是確保資料使用人不可使用可能對兒童造成傷害的個人資料。 根據社會發展狀況，兒童若每次在網路平台上進行活動時都需經過父母或是監護人同意不甚妥適，且根據前述說明，兒童界定年齡為18歲以下，若依照統一年齡範圍進行控管，實際執行上面臨窒礙難行之處。故修法者在對於該法案修改意見中，引用了其他國家隱私法中的不同年齡分類限制，以求降低年齡門檻限制，或是根據用戶的年齡制定差異化的授權要求。 另一個產生的爭議為，該如何驗證父母或是監護人的同意表示。法條中目前無明確規範何為「有效之同意表示」，現行各平台使用不同的方法獲得父母或是監護人的同意，目前有兩種方式，包括點選「同意」按鈕，或是在用戶條款中表示若使用服務等同於監護人同意。 關於兒童年齡之界定，是否將參考其他國家規範進行差異化設定，目前暫無明確定論(包括如何調整、年齡級距設定)，根據資訊使用的普及，兒童年齡的界定可以預期的將會進行調整；關於如何有效驗證父母或是監護人的同意表示，目前在技術上大多服務商都偏好透過會員註冊時的同意按鈕或是用戶條款中列明若使用服務即代表同意這兩種方式認定，在這兩種方式之後，系統是否有設定驗證機制，以及需要何種驗證方式才可以認定父母或是監護人的同意表示是符合法律效力的，都需後續再進行研擬。