推動創新採購彈性機制-產業創新條例第27條之增修

刊登期別
第30卷,第2期,2018年02月
 
隸屬計畫成果
經濟部工業局政府軟體採購環境改善計畫成果
 

  產業創新條例於106年11月3日經立法院三讀通過部分條文修正草案,以因應國際產業發展趨勢,積極推動產業轉型及創新;其中修正重點之一為第27條之增修-推動創新採購彈性機制,即透過政府採購龐大市場之購買力量,作為產業創新能量發展之拉力。所推動之創新採購彈性機制,其一為以「政策需求」訂定軟體、創新及綠色產品或服務之共通需求;其二為政府機關得以「優先採購」辦理創新及綠色產品或服務。爰本文聚焦於第27條增修重點、創新採購彈性機制之推動,以及本條配套子法即「創新產品或服務優先採購辦法」草案之訂定方向。

※ 推動創新採購彈性機制-產業創新條例第27條之增修, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8001&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/18)
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通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office,以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》(AI Act, 以下簡稱AIA法案)關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models,以下簡稱「GPAI實踐準則」),並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2],針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務,提出模型文件(Model Documentation)標準與格式,協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務,並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況,提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者(以下稱「下游提供者」)及應向AIO提供相關資訊,其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件,並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任,其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎,這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供,以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件,是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序,確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更,包括同一模型的更新版本,同時保留模型文件的先前版本,期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求,確保在保護商業機密的同時,滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同,各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊,GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露),其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外,應提供的資訊分為八大項,內容應包括: (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name):模型的唯一識別碼(例如 Llama 3.1-405B),包括模型集合的識別碼(如適用),以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity):提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點,來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies):若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果,須列出該等模型的名稱(及相關版本,如有多個版本投放市場)。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構:模型架構的一般描述,例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格:模型主要設計規格的一般描述,包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size):說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range):提供模模型參數總數,記錄至少兩個有效數字,例如 7.3*10^10 參數,並勾選參數(大小)所在範圍的選項,例如:☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels:列舉在歐盟市場上使用模型的採用法,包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License:附上授權條款鏈結或在要求時提供副本;說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權;列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy:附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses:例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems:例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration:例如使用說明、基礎設施、工具)的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software:使用模型所需任何軟硬體(包括版本)的描述,若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process):訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述,包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標,以及不同參數的相關性(如適用)。例如:「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練,以使模型與人類價值觀一致,並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale):如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality:勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance:勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained):取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述,包括用於註釋資料的方法及資源,以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料,如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露,應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points:說明訓練、測試及驗證資料的大小(資料點數量),連同資料點單位的定義(例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀)。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics):指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述,如領域(例如醫療保健、科學、法律等)、地理(例如全球、限於特定區域等)、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies):指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述,如清理(例如過濾不相關內容如廣告)、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability):在資料獲取或處理中實施的任何方法描述(如有),以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源,包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII),以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases):描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time):所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training):說明訓練使用的測量或估計計算量,以運算表示並記錄至其數量級(例如 10^24 浮點運算)。 3.測量方法論(Measurement methodology):描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法:說明訓練使用的測量或估計能源量,以百萬瓦時表示(例如 1.0x10^2 百萬瓦時)。若模型能源消耗未知,可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量,提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法:以浮點運算表示方式(例如 5.1x10^17 浮點運算)說明推論運算的基準計算量,並提供計算任務描述(例如生成100000個代幣Token)及用於測量或估計的硬體(例如 64個Nvidia A100)。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時,應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式,公開揭露聯絡資訊,供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊,以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時,GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊,在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,對使其充分了解GPAI模型的能力及限制,並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供,除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式,作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制,並保留控制證據以供證明遵循AIA法案,且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時,宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料,到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計,甚至運算與能源消秏等,構面完整且均有欄位說明,而且部分欄位直接提供選項供勾選,對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊,以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。因此,表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者,例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料,無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件,並要求於網站等適當地,公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時,為確保資訊的品質及完整性獲得控制,該準則亦明示不僅應落實且應保留證據,以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案,草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節,已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制,即可推動GPAI模型資訊的揭露,對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求,即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險,同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求,透過通過評測的正面效益,運用AI風險評測機制的資訊提供要求,前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則,將可以立即可獲得一定程度的實質落實,緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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) [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日:2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日:2025/07/30)

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簡析自動駕駛巴士應用於我國上路營運所需面臨之法制預備方向 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年05月25日   近年來,世界各國眾多業者積極投入開發自動駕駛車輛(Autonomous Vehicle,下稱自駕車,自動駕駛簡稱自駕)或自動駕駛系統(Automated Driving System,下稱自駕系統),相關應用情境刷新了未來智慧交通的想像。因應技術潮流,各國法規亦陸續針對自駕車應用所涉事物與環境進行系統性的規範與制度整備,以利其情境測試與未來實際應用。   除了前揭世界自駕車應用與法制趨勢潮流,為使我國自駕車相關應用得以順利發展,交通部早在2017年已先行修正道路交通安全規則(下稱道交規則)第20條,並同時新增附件21「自動駕駛車輛申請道路測試作業規定」,以利自駕車應用得進行道路測試;此外,為使自駕技術應用可進一步測試營運情境,故我國後於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例(下稱無人載具條例),而行政院於隔年(即2019年)6月1日核定施行該條例及其4項授權辦法,以利相關產業技術與創新服務發展[1],正式開啟了無人載具科技創新實驗沙盒(下稱無人載具沙盒),雖然前開條例之適用範圍不限於自駕車,尚包含航空器、船舶等載具[2],但其中自駕車之相關應用應屬焦點,其中又以自駕巴士應用為我國無人載具沙盒之多數[3],故本文即聚焦就自駕巴士應用上路營運所涉之相關法制進行討論並探究調適方向。 壹、事件摘要   我國無人載具沙盒較多為自駕巴士應用實例,為促使該等應用在沙盒試煉後得順利上路營運載客,以避免銜接實際提供服務落空,宜及早檢視我國法制有無調適必要。   緣自駕巴士似可理解為裝設自駕系統之大客車,則若欲使自駕巴士得於我國道路上進行正式載客服務(非沙盒之實驗),通盤地檢視我國公路法、運輸業管理規則(下稱運管規則)、道路交通管理處罰條例(下稱道交條例)、道交規則等相關規範則有其必要性;自駕巴士之應用亦可能因為自駕技術特徵,藉由系統設置之虛擬軌道,或於環境相對單純之情境下進行載運,而有類同大眾捷運法(下稱大捷法)所稱大眾捷運系統之特性,因此自駕巴士因應實際情境所需之法制,宜分別加以研析。 貳、重點說明 一、自駕巴士之特性與未來可能調適之相關法制 (一)各類自駕巴士應用之特性   我國迄今無人載具沙盒之實例,或得透過使用專用道路與否,歸納、分類自駕巴士未來應用模式,約略為專用道型(類捷運型)、公車型、混用型等三類。   專用道型自駕巴士係指藉特殊的路權設計、實體隔離設施、實際管制措施或其他可分離他種車輛的方式,使其行駛環境達到獨立(或接近獨立)的成效,且因其行駛路線固定並存有隔離其他道路載具之方式/措施,故行駛環境上較為單純而類似現行大眾捷運系統(不論為完全獨立[4] 或非完全獨立[5] ),而與其他巴士應用有別。   公車型自駕巴士顧名思義,或可理解為裝設自駕系統而與其他載具共同行駛於道路之巴士,即便因應自駕技術特性而設計優先相關配套措施(如道路車輛宜禮讓自駕巴士先行等),其仍與現行人駕傳統巴士行駛環境同屬複雜情境,似較無差異。   混用型自駕巴士則指同時具備專用道型與公車型之特徵者,換言之,其行駛環境部分為僅行駛於自駕巴士專用道,另一部分則與其他道路載具共同行駛於道路上。   綜上,此等自駕巴士分類,係藉由陸上運輸載具行駛環境複雜度而劃分,申言之,行駛環境最為單純之大眾捷運系統車輛為光譜的一端,另一端則是公路法及道路交通相關規範之汽車,而各類自駕巴士則分散於光譜上(如下圖)。 資料來源:本計畫自行整理繪製 圖:各式自駕巴士可能對應之法規體系定位光譜 (二)因應自駕巴士類型而可能調適之相關法制   承上,自駕巴士因為不同的應用情境,而在行駛環境的光譜上有相對應的位置,而傳統巴士係依循公路法、運管規則、道交條例、道交規則及其他道路交通相關規範進行整體性的法制監管,或將因自駕技術引入而有不同。   公車型與混用型自駕巴士,有高度與一般道路載具共用道路的情境,行駛環境如傳統巴士般複雜,故對其等之監管、管理方向依循現有巴士(大客車)運輸體制似無不妥;不過,專用道型自駕巴士則有所不同,其行駛環境上可藉由相關措施,達到現行大捷法所示大眾捷運系統之單純行駛環境,甚有期許此類自駕巴士應用可跳脫傳統巴士制度框架,而往大捷法較為彈性之方向適用[6]   另外,除了以我國現行規範檢視專用道型自駕巴士未來可能適用之法制外,觀察國際上接近台灣整體環境,且在自駕車整體發展(法制、技術發展、基礎建設、公眾接受度綜合評比)較為突出的新加坡[7] ,其看待自駕車(包含自駕巴士)之適用法制途徑,係從陸路交通法(Road Traffic Act)第6C條、第6D條授權交通部長(Minister for Transport)訂定2017年陸路交通(自動駕駛機動車輛)規則(Road Traffic Act (Autonomous Motor Vehicle) Rules 2017),使陸路交通管理局(Land Traffic Authority)得就自駕車應用之相關使用、測試進行准駁及其他行政監管,即便為專用道型自駕巴士試驗,迄今似乎尚無依循該國類同我國大捷法之快速運輸系統法(Rapid Transit Systems Act)之趨勢。   綜上討論,或可推知不論何種類型之自駕巴士,依我國現行規範體系下,均宜從我國公路法及道路交通相關規範開展與適用,不過即便如此,仍不可忽視各類自駕巴士應用均有其特殊性,如同行駛環境複雜度的光譜上即有不同的結果,則在相關制度建置上宜分別檢視不同類型之需求而思考規範的未來方向,舉例來說,專用道型自駕巴士應用情境不一定均符合大捷法第3條第1項所示大眾捷運系統之要求─「導引之路線」、「使用專用動力車輛」、「密集班次」、「大量快速運輸」等,但未來仍可因行駛環境單純之特性,透過其他方式調適、參照(如設立專章規範、就特殊事項準用等)較為彈性之大捷法規範模式。 二、調適各類自駕巴士所涉法制可能之思考方向   接續前述有關自駕巴士於我國法制適用上的討論,下個將面臨的問題即是將調適哪些法制環節,方可使自駕巴士相關應用可於我國順利營運、提供服務,就此,或可先循以下三大面向進行思考。 (一)環境建置─路權與路側設施 1.路權   「路權」一詞是俗稱用來簡易表達車輛行經處之優先性。在理解上,參照大捷法第3條第2項、交通部之部頒規範─輕軌系統建設及車輛技術標準規範1.3名詞解釋(雖然該等規範係因應大眾捷運系統而為之解釋與分類),路權大致可分為專有、隔離與共用等三種路權形式。   考量自駕巴士之各式應用情境,仍有部分優先之路權規劃需求,以目前現行交通相關法制來說,似可參照市區道路條例第32條第1項及該條項授權訂定之市區道路及附屬工程設計標準第5條第4款、發展大眾運輸條例第5條及同條授權訂定之大眾運輸使用道路優先及專用辦法等規定,由地方政府視在地需求設置適切的巴士專用、優先等相關設施。不過特別宜予注意的是,對於專用道型自駕巴士而言,雖然此等規範似可使其在各地進行設置相應的設施,但實際上專用道型自駕巴士因其應用特性(達到行駛環境類同大眾捷運系統,並降低人力介入可能性),可能更需要全國統一性的設置標準與要求,以維乘客以及其他用路人之權益,故就此或可考量使此類自駕巴士得參考大捷法規範模式,另行建立並遵循其專屬之技術標準規範,並於其中明文有關專用道設置之相關事項。 2.路側設施─以攝錄影、感測器等設備為例   為使自駕技術應用於巴士旅客運輸可更為安全,作為輔助自駕系統作動之相關路側設施似有其必要性,其中又以攝錄影與感測器等設備為首要。   以攝錄影設備而言,在我國現行法制上,或許可以藉由公路法第79條第1項授權訂定之公路用地使用規則第15條予以規範,其中雖未明文攝錄影設備,但以架設之便利與普遍性而言,似可透過路燈桿柱建置比擬,並由中央或各地方政府[8]衡酌在地需求設置必要之自駕巴士應用所需之攝錄影設備,但仍須注意該等設備所蒐集、處理或利用之影像與民眾隱私權之平衡,除非有具體明確的應用目的與其他法律授權,否則不宜將該等影像用於自駕巴士以外之應用。   至於自駕巴士應用可能涉及之感測器設置,由於其與道路號誌變化息息相關,如以現行較為接近之法令,似可參照道交條例第4條及同條授權訂定之道路交通標誌標線號誌設置規則(下稱設置規則)、市區道路條例第32條第1項及同條項授權訂定之市區道路及附屬工程設計標準第26條等規定,將之解為道路號誌其他相關設施。不過,感測器應用不僅止於影響道路號誌者,未來更可能與整體(自駕巴士)車聯網介接而互動,故如要完善整體感測器設置,似有調適前揭規範或另行補足之空間。   然而,前述討論均係奠基各類自駕巴士依循公路法及道路交通相關規範之視野,但誠如前述,專用道型自駕巴士若可參照大捷法之規範模式,則可依循另行建立專屬之技術標準規範,並於其中明文整體專用道型自駕巴士可能涉及之路側設施要求與設置基準。 (二)車輛與自駕系統之於道路上運行之要求與規範   按公路法第63條之規定,汽車應符合交通部之安全檢驗標準,並經車輛型式安全檢測及審驗合格,取得該證明書方可登記、檢驗及領照,而各類自駕巴士依我國現行法制而言,尙屬大客車之範疇,自應循前述規範檢驗合格,方可登記、領照上路,否則可能有道交條例第12條之責任,更可能導致車輛因此遭沒入。據此,未來如欲使各類自駕巴士於我國正式上路運行,宜將自駕系統相關功能、特徵等新增至車輛安全檢測基準[9],以利自駕巴士上路提供運輸服務。   此外,除了前述關於車輛、自駕系統的認證外,自駕車(或自駕系統)是否得在道路上運行其自駕功能,以現行公路法及道路交通相關規範等法制係以人力駕駛車輛作為前提,似乎有所扞格,因此,如要解決此等困境,或宜通盤性檢視整體法制有何須因應自駕系統可能於道路上運作而調適之規範,如:駕駛人雙手離開方向盤可能構成到交條例第43條第1項第1款所稱之其他危險方式駕車,以利自駕車(包含自駕巴士)未來可順利上路。   不過,由於專用道型自駕巴士相較其他二類,行駛環境單純許多,似可想像突發狀況產生而帶來的風險較低,故相關車輛要求或可參照相對較有彈性之大捷法規範模式,依循另行建立專屬之技術標準規範,並於其中明文專用道型自駕巴士之車輛相關安全、功能、技術基準。 (三)駕駛(操作)人員之資格、行政監管   依現行道交條例第21條至第22條,以及同法第92條第1項授權訂定之道交規則等規定,取得相對應或適切之駕駛執照(下稱駕照)者方得駕駛該類別之車輛,否則可能須負擔相應之行政罰責任[10],且駕照之考取有相對應之年齡、經歷、體格、體能、筆試、路考或其他不得具備之條件等要求[11]。各類自駕巴士之駕駛(操作)人員操控此類大客車,原則上仍須適用我國現行法制,甚至在車輛得完全自主運作行駛前,此等人員似宜具備一定操縱車輛之能力與資格,以利乘客與整體交通等安全維護;不過,未來自駕技術如能發展至可在任何情況下均可安全操控車輛,則前揭相關人員的條件、要求或有調整、放寬的可能及必要性。除此之外,自駕技術之引入,可能相當程度上降低人力操控車輛的負擔,故自駕巴士之駕駛(操作)人員有關執行勤務的要求(此為勞動基準法以外之特別規定)[12]、高齡對勤務的影響[13]等,亦似有檢討而放寬的可能性。最後,公路法及道路交通相關規範之體制,對於車輛操作與駕駛,目前仍是以「人力駕駛」作為規範、監管主體,未來自駕車(包含自駕巴士)正式於我國上路提供服務時,宜通盤性檢視與思考相關行政監管要求,如何因應人力駕駛逐漸轉為自駕系統操控車輛。   然而,由於專用道型自駕巴士與其他二類型態相比,行駛環境單純而突發狀況較為稀少,對於人員的資格、培訓與監管等要求似彈性化的可能,據此,或可使此類自駕巴士參酌大捷法較具彈性之原則性規定(如:該法第30條、第42條、第53條)以及相關子法規範,由直轄市或縣(市)政府對行車人員[14]進行有效之訓練與管理,並對其技能、體格與精神狀況進行定期或臨時檢查並記錄,且可派員查核或對行車人員進行臨時檢查[15],如有不合標準者,則應暫停或調整職務,更須於辦理訓練前將計畫報請直轄市或縣(市)政府核備,事後再將成果報請備查[16]。 參、事件評析   隨著無人載具沙盒實驗的進展,自駕巴士於我國上路載客營運之應用情境與景象愈發清晰,自駕巴士運輸或係自駕車載人應用模式最有可能優先實現的樣態。為避免我國相關法制與技術、產業等進展速度無法契合,故自駕巴士上路所涉相關法制預備有其必要性。   如依循自駕巴士行駛環境之複雜度進行區分,並由單純至複雜排列,或可將其等劃分為專用道型、混用型、公車型等自駕巴士,各類情境均有其特殊性,不過仍可大致分成環境建置、車輛要求、人員(資格)監管等面向,思考如何因應自駕技術導入後的影響,循前述我國現行道交條例等既有規範架構及有關規定,預作法制調適。不過,專用道型自駕巴士較類同大眾捷運系統,行駛環境較為單純,除了自駕技術可能帶來的放寬或彈性規定外,更有可能參酌大捷法相關較為彈性、靈活的規範方式。 [1]〈無人載具科技創新沙盒─緣起〉,無人載具科技創新沙盒,https://www.uvtep.org.tw/plan(最後瀏覽日:2021/05/05)。 [2]無人載具科技創新實驗條例第3條第1款。 [3]〈無人載具科技創新沙盒─資訊揭露〉,無人載具科技創新沙盒,https://www.uvtep.org.tw/approved(最後瀏覽日:2021/05/05)。 [4]相關應用情境,可參:蔡文居,〈台南捷運系統重大變革 高架自駕系統後來居上〉,自由時報,2020/05/21,https://news.ltn.com.tw/news/Tainan/breakingnews/3173006(最後瀏覽日:2021/02/27);蔡文居,〈捷運系統擬推高架自駕 採虛擬軌道〉,自由時報,2020/05/22,https://news.ltn.com.tw/news/Tainan/paper/1374364(最後瀏覽日:2021/05/07)。 [5]相關應用情境,可參:〈台北市信義路公車專用道自駕巴士創新實驗計畫〉,TURNING,https://turing-drive.com/%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E4%BF%A1%E7%BE%A9%E8%B7%AF%E5%85%AC%E8%BB%8A%E5%B0%88%E7%94%A8%E9%81%93%E8%87%AA%E9%A7%95%E5%B7%B4%E5%A3%AB%E5%89%B5%E6%96%B0%E5%AF%A6%E9%A9%97%E8%A8%88%E7%95%AB/(最後瀏覽日:2021/05/07)。 [6]蔡文居,前揭註4。 [7]KPMG, 2020 Autonomous Vehicles Readiness Index (2020), https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2020/07/2020-autonomous-vehicles-readiness-index.pdf (last visited May 10, 2021). [8]參公路用地使用規則第4條所示各公路主管機關之權責。 [9]未來調適之方向與內容,或可參聯合國歐洲經濟委員會(United Nations Economic Commission For Europe, UNECE)世界車輛法規調和論壇(World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations,簡稱WP. 29)、美國國家交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,即NHTSA)訂定之相關車輛安全標準、自駕系統功能以及其他車輛要求等內容,以利我國車輛型式安全檢測及審驗得與時俱進。 [10]道路交通管理處罰條例第21條、道路交通安全規則第50條第1項、第61條、第61條之1。 [11]參道路交通安全規則第52條至第70條。 [12]汽車運輸業管理規則第19條之2。 [13]汽車運輸業管理規則第19條之7。 [14]如臺北市大眾捷運系統行車人員技能體格檢查規則第3條、高雄市大眾捷運系統行車人員技能體格檢查規則第3條、新北市大眾捷運系統行車人員技能體格檢查規則第4條,行車人員包含運務人員以及維修人員。 [15]大眾捷運系統經營維護與安全監督實施辦法第14條。 [16]大眾捷運系統經營維護與安全監督實施辦法第11條。

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