何謂「“十三五”技術市場發展專項規劃」？
中國大陸發布「“十三五”技術市場發展專項規劃」，在十二五時期，中國大陸不斷的推動技術市場的進步與發展，在政策上，不斷的更新法規，包括修訂《中國大陸促進科技成果轉化法》，進而促使《中國大陸促進科技成果轉化法》、《中國大陸科技進步法》、《中國大陸合同法》和地方技術市場法規共同規範了對中國大陸技術市場的保障。
在十三五時期，中國大陸提出六項主要任務，分述如下：(一)使保障技術市場的法規更為完整；(二)完整技術市場體系的建構；(三)加速促進成果轉化的步調；(四)利用技術平台，使創新創意相互流動；(五)提高技術市場人才的專業能力；(六)合理化的監督管理機制。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
盧怡靜
法律研究員 編譯整理
英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)，對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。 針對自駕車之保險議題，該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model)，無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛，駕駛人均應購買自駕車保險，讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下； 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義，管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。 已納保之自駕車行駛時所造成之損害，將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。 未納保之自駕車若發生事故，則車主應負擔損害賠償責任。 若由保險人負損害賠償責任，則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定，向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。 於電動車充電基礎設施之部分，該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛，並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範，以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法，以達上述目標。
歐盟提出人工智慧法律框架草案歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》（AI White Paper）後，持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案（Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence），透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利，藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。 新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國，而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅，故將被禁止使用，例如：政府進行大規模的公民評分系統；「高風險」則是透過正面例舉方式提出，包括：可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向，而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務，並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務，例如當用戶在與該人工智慧系統交流時，需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」，大部分人工智慧應屬此類型，因對公民造成很小或零風險，各草案並未規範此類人工智慧。 未來在人工智慧之治理方面，歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行，且將成立歐洲人工智慧委員會（European Artificial Intelligence Board），推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展，也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。
肯塔基州上訴法院認為，未經當事人同意即使用臉書上之tag功能標示出該當事人，並無違法美國肯塔基州上訴法院於月前駁回一名女子所提出的監護權認定案的上訴。該女子之上訴理由中提到：法院所據以決定監護權之證據之一，乃是未經她同意即被其他人標示出該女子姓名，並放在臉書(Facebook)上供人點閱、瀏覽的照片。但該州上訴法院並不同意這個看法，其在判決中指出：目前並無任何法律要求他人必須先取得該女子之同意後才能對之攝相，並上傳至臉書或其他網站；此外亦無任何法律規定其他人不得將該女子之姓名標示(tag)於這些照片上。 暫撇開其他法律不談，此一案件引人思考之與個人資料保護相關之處至少有二：首先，是關於法律適用的部分，亦即，如本案發生在日後個人資料保護法開始施行後的台灣，則該法第51條第1項(註1)之排除規定是否適用的問題；其二則是法律政策的部分，究竟在這個資訊數位化且易於搜尋的網路時代，為個人或家庭活動目的而毫無設限（例如本案之供不特定人瀏覽）的利用他人之個人資料是否確無為保護個人資料為著眼點之規範必要？（在肯塔基州這個案子裡，此一「無規範」的結果或許是正面的，但在其他的許多狀況，可能並非如此。） 註1：個人資料保護法第51條第1項：「有下列情形之一者，不適用本法規定：一、自然人為單純個人或家庭活動之目的，而蒐集、處理或利用個人資料。二、於公開場所或公開活動中所蒐集、處理或利用之未與其他個人資料結合之影音資料。」
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」