日本於2017年12月26日「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,作為跨省廳之國家戰略,訂定「氫燃料基本戰略」(下稱「本戰略」),2050年為展望,以活用及普及氫燃料為目標,訂定至2030年為止之政府及民間共同行動計畫。此係在2017年4月召開之「第2次再生能源及氫氣等閣員會議」中,安倍總理大臣提出為了實現世界先驅之「氫經濟」,政府應為一體化策略實施,指示於年度內訂定基本戰略。為此,經濟產業省(下稱「經產省」)邀集產官學專家,召開「氫氣及燃料電池戰略協議會」為討論審議,擬定本戰略。其提示出2050年之未來之願景,從氫氣的生產到利用之過程,跨各省廳之管制改革、技術開發關鍵基礎設施的整備等各種政策,在同一目標下為整合,擬定過程中有經產省、國土交通省、環境省、文部科學省及內閣府為共同決定。
氫燃料基本戰略之訂定,欲解決之兩大課題:
第一,能源供給途徑多樣化及自給率的提高:日本94%的能源需依靠從海外輸入化石燃料,自給率僅有6-7%,自動車98%的燃料為石油,其中87%需從中東輸入。火力發電場所消費的燃料中,液態天然氣(LNG)所佔比例也在上升中,而LNG也幾乎全靠輸入。
第二,CO2排出量的削減。日本政府2030年度之CO2排出量預定比2013年度削減25%為目標。但是,受到東日本大地震後福島第一核能發電廠事故的影響,日本國內之核能電廠幾乎都停止運轉,因此LNG火力發電廠的運轉率也提高。LNG比起煤炭或石油,其燃燒時產生CO2之量較為少,但是現在日本電力的大部分是倚賴LNG火力發電,CO2排出量仍是增加中。
因此本次決定之氫燃料基本戰略,係以確實建構日本能源安全供給體制,並同時刪減CO2排出量為目標,能源如過度倚賴化石燃料,則係違反此二大目標,因此活用不產生CO2的氫燃料。但是日本活用氫燃料之狀況,尚處於極小規模,或者是實驗階段。把氫燃料作為能源之燃料電池車(FCV),其流通數量也非常少,而氫燃料販賣價格也並非便宜。
氫燃料戰略之目標係以大幅提高氫燃料消費量,降低其價格為目的。現在日本氫燃料年間約200噸消費,預定2020年提高至4000噸,2030年提高至30萬噸,同時並整備相關商用流通網。為了提高氫燃料消費量,需實現低成本氫燃料利用,使氫燃料之價格如同汽油及LNG同一程度之成本。現在1Nm3約為100日圓,2030年降低至30日圓,最終以20日圓為目標,約為目前價格之5分之一為目標,在包含環境上價值考量,使其具備與既有能源有同等競爭力。
實現此一目標需具備:1.以便宜原料製造氫, 建立氫大量製造與大量輸送之供應鏈;2.燃料電池汽車(FCV)、發電、產業利用等大量氫燃料利用及技術之開發。
此一氫燃料戰略之推行下,本年3月5日為了擴大普及FCV,由氫氣充填營運業者、汽車製造業者、金融投資等11家公司,共同進行氫氣充填站整備事業,設立「日本氫氣充填站網路合作公司(英文名稱:Japan H2 Mobility,下稱「JHyM」)」,加速並具體化氫氣充填站之機制,今後以JHyM為中心,推動相關政策與事業經營。預定,本年春天再設立8個充氣站,完成開設100個氫氣充填站之目標。
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟人工智慧辦公室(European AI Office)於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice)草案,針對《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)當中有關通用人工智慧(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI)之部分,更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分,分別簡介如下: (1)緒論:描述本守則之4個基本目標,包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈(value chain)、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險(systemic risks)。 (2)GPAI模型提供者:有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要,此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件,亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面,則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」(Directive 2019/790/EC)之規定。 (3)系統性風險分類法(taxonomy):此部分定義GPAI模型之多種風險類別,諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 (4)高風險GPAI模型提供者:為防範系統性風險之危害,針對高風險GPAI模型提供者,本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週,近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論,透過參考此等回饋意見,預計將於2025年5月確定最終版本。
美國環保署提出汽車廢氣排放新標準以加速電動汽車發展美國環保署(United States Environmental Protection Agency, EPA)為限制汽車廢氣排放污染物對環境造成的危害,根據美國《潔淨空氣法》(Clean Air Act, CAA)的授權,於2023年4月12日提出《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》(Multi-Pollutant Emissions Standards for Model Years 2027 and Later Light-Duty and Medium-Duty Vehicles),以及《重型商用車溫室氣體排放標準-第三階段》(Greenhouse Gas Emissions Standards for Heavy-Duty Vehicles – Phase 3)這兩件汽車廢氣排放新標準,期加速電動汽車(Electric Vehicle, EVs)發展、加速潔淨交通轉型。 《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》以及《重型商用車溫室氣體排放標準-第三階段》分別針對2027年到2032年所出廠的輕型商用車、中型商用車以及重型商用車的汽車廢氣排放標準做出更嚴格的新規範,預計將成為美國迄今為止最嚴格的汽車廢氣排放標準。目標是到2032年時,輕型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至82公克,溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準將減少56%;中型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至275公克,溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準則將減少44%。至於重型商用車,以重型拖曳機(heavy-haul tractors)為例,將從2027年車型年行駛每噸英里二氧化碳平均排放量48克,到2032年時下降至41公克左右。 根據這兩件汽車廢氣排放新標準,並未禁止化石燃料汽車的製造或銷售、亦未規範要求電動汽車的年製造量或年銷售量要達多少數量或比率,而是為汽車限定更嚴格的廢氣排放標準,因此,仍無疑地將迫使汽車製造商減少販售化石燃料汽車、加速推動電動汽車生產的腳步以符合新的排放標準規定。環保署預測汽車製造商在為符標準所採的相應作法之下將會大幅提高電動汽車在新車的銷售比率:到2032年時,電動汽車將佔輕型商用車新車銷量的 67%、中型商用車新車銷量的46%。而此累計可望到2055年時減少約100億噸的二氧化碳排放,相當於美國2022年二氧化碳總排放量的兩倍多。將有效減少有害空氣汙染、並大幅降低因空氣汙染所致的罹病風險以及過早死亡等危險。 藉由新的排放標準,將逐步淘汰化石燃料汽車的生產,加速潔淨交通轉型,有效應對氣候危機並提高全國各社區空氣品質。
德國營業秘密保護法之鑑古推今德國營業秘密保護法之鑑古推今 資訊工業策進會科技法律研究所 李莉娟 副法律研究員 2019年12月24日 儘管國際間已有TRIPS協議[1](Agreement on Trade Related Aspects of Intellectual Property Rights),但歐盟各成員國就營業秘密保護立法仍存在重大差異,如各成員國內國法對於營業秘密定義或非法獲取、使用或揭露營業秘密之行為定義、對營業秘密被害人之民事上補救措施等規範不一致,甚至部分成員國並無營業秘密的保護專法。 事實上早在2013年時,歐盟執委會即已針對歐盟內部市場營業秘密保護現況進行相關實證研究,研究結果顯現歐盟零散的營業秘密保護制度可認定是削弱歐洲工業發展的癥結點[2]。為彌補這些差異並在不侵害言論及資訊使用自由前提下,歐盟於2016年6月8日通過關於保護營業秘密的指令EU 2016/943,主要立法方向為[3]: 一、明文化歐盟成員國間一致的營業秘密定義與營業秘密侵害方式 二、在刑事制裁外,增訂了被害人可尋求的民事保護手段: (一)停止非法使用以及進一步揭露非法侵占之營業秘密的行為 (二)將非法取得營業秘密所製成的產品自市場中下架 (三)因他人非法使用或揭露營業秘密之損害的賠償請求權 壹、立法背景及法規重點 依據前述指令,歐盟成員國必須於2018年6月9日之前完成國內立法任務。身為歐盟最大經濟體、但原先並無營業秘密保護法的德國,經過了近兩年的討論後,於2018年4月提出「營業秘密保護法(Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen,GeschGehG)」草案,並於 2019年4月26日登於聯邦公報正式生效,同年月刪除不正競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)中營業秘密保護相關條文。 本次德國新營業秘密保護法於法規中明文營業秘密定義、提供被害人多種民事保護機制,以及營業秘密不當獲取手段排除以逆向工程、獨立衍生或相關其他合法方法取得等立法方式,同於美國保護營業秘密法(Defend Trade Secrets Act,DTSA)之立法框架與精神,而新法的出現不僅在營業秘密保護制度上達到法安定性之目的,對權利人而言亦有不少權利保障上、訴訟程序上之益處,以下本文將逐一探討。 貳、修法前德國營業秘密保護制度介紹 修法前的德國對營業秘密並無統一定義,多以聯邦憲法法院之判決[4]唯是,所謂營業秘密定義指: 一、為特定企業所有 二、僅為少數人所知 三、基於經濟利益而必須受到保密 四、維持保密對企業而言具有明顯的合法利益 在修法前,營業秘密的保護以不正競爭防止法第17條至第19條為依據。其立法目的在於保護競爭者、消費者及其他市場參與者免於受不正當交易行為影響、保護公眾在未經扭曲之競爭上的利益。並以刑罰作為規制手段,存有未遂犯、預備犯之明文,且當於境外遭營業秘密侵害時,可準用德國刑法第5條第7款[5],得依該法處理。再者,雖為告訴乃論之罪,但基於法規保護客體涉及重要公共利益特性,司法機關可依職權介入處理。 不正競爭防止法所保護的客體為「交易行為」及「營業秘密」。前者之定義指有利自己或其他事業於交易締結前、締結時與締結後的一切行為,與促進銷售、或促進商品或服務之購買、或與商品或服務契約之進行客觀上具有關連;後者之定義則並無於不正競爭防止法中具體明文而是依據聯邦法院就個案認定,並且採取推定方式認定。 就營業秘密保護主要適用對象為:任職於事業者、就交易行為中受託保管、使用原型(特別為草稿、模型、模板、剖面以及配方)或技術性資料者。所謂任職於事業者指公司雇員;而就交易行為受託被交付原型或技術性規定者,所指為事業單位所委託之製造業者、設計業者等人。 不正競爭防止法規範的不法行為如,未經允許而將營業秘密告知他人;將營業秘密以技術工具、以有體化方式重現後加以製作,或以取走含營業秘密的實體物方式未經允許取得或備份營業秘密;就受託保管、使用之原型或技術性資料未經允許利用或告知他人;以及教唆或期約方式進行前述三類不法行為[6]。 但如屬特別保護客體、法益、特定職業人員或特定不法行為時,另適用不同法規,如: 一、民法第242條,關於員工基於普通善意履行原則,需對雇主之營業秘密負起保密義務[7] 二、刑法第203條,針對專門職業人員、公職人員獲知資訊後無故洩漏資訊,而妨害私人之秘密或業務秘密或經營秘密罪[8] 三、刑法第355條,關於公務員於行政程序、查核程序、稅法訴訟程序、稅法犯罪刑事訴訟程序、稅務罰鍰程序,其他相關金融局通知程序中,獲知資訊後無權公開或利用之違反稅務保密罪[9] 四、財政法第30條第2項,公職人員在執行稅收業務時,基於職務上取得資訊而非法披露、或使用之妨害營業秘密罪[10] 因此,德國於營業秘密保護法施行前針對營業秘密的保護並無統一專法規範。 參、德國營業秘密保護法重點介紹 德國營業秘密保護法(以下稱新法)的誕生除了履行歐盟成員國的立法義務,更重要的是保護營業秘密,防止未經授權的獲取、使用與揭露,並且將原先已受到保護的「營業秘密」以專法提高保護力及法安定性[11]。尤其是關於營業秘密之定義[12],必須符合以下要件: 一、一般處理該等資訊者,既無法輕易了解也不會獲知資訊整體、確切組成與排序內容 二、資訊具有經濟價值 三、資訊所有權人有採取合理保密措施 四、對該資訊合理保密具有正當合法利益 適用對象包含雇員、代理人、管理人、其他侵權行為人(自然人及法人)[13];行為類型包含無法律授權取得、使用、揭露,或違反保密義務,及違反營業秘密使用限制義務之行為[14]。而營業秘密使用限制義務屬於誠實商業慣例[15],新法特此將該行為明文規制,屬於具重要性的新法特色。不過,若是以獨家技術發現、製造營業秘密,以公開取得的方法觀察、拆解、測試產品或物品以得知營業秘密,或以前述方法由未受營業秘密權限限制之觀察、測試、調查人員得知營業秘密;行使員工合法的參與權限與資訊權限;法律上或合法交易允許獲取、使用或披露營業秘密時,以上為新法所允許的情況[16]。 再者,亦規範營業秘密所有權人可對侵權人提起民事求償[17],並且提供多種求償、補救以及賠償機制,如:訴訟前禁制令(如,禁止侵權人繼續製造產品)、合乎比例原則下請求實際損害賠償或請求被害人之預期利益、要求銷毀本案相關營業秘密並交由法院人員處理[18]。 再者,新法規定於訴訟程序證據保密令,只要與本案相關的部分或全部營業秘密,於訴訟程序開始時到訴訟結束前當事人可向法院提出保密令的要求;在法院同意後,則僅在該案相關文件中營業秘密無法被識別的情況下,才可向第三人提供該案相關營業秘密文件[19]。而當事人的保密義務將持續到訴訟程序終結後[20],但如案件資料秘密性遭法院推翻或被公眾周知時,則不在此限[21]。如於司法程序中違反保密義務者,得處以最高10萬歐元罰鍰,或6個月以下拘留,並立即執行[22]。 肆、代結論—新法評析 今(2019)年4月下旬甫施行的德國營業秘密保護法,對企業而言無不感到衝擊,特別是以往企業多無盤點營業秘密並予以保密措施的習慣,在新法通過後不可避免的第一步必須先盤點內部可能的營業秘密,並施以適當保護措施以符合新法規定,保護自身利益;但新法對於營業秘密權利人而言無須再就被侵害之權利是否符合營業秘密定義舉證證明、可於訴訟程序開始前聲請禁制令預防侵權風險擴大、訴訟程序開始時即可聲請證據保密令且效力可持續到訴訟程序結束後、損害賠償額可納入比例原則衡量等正面效益。但新法也明文了數種非屬侵害營業秘密之例外情狀,故企業在新法施行後,將更需要在保密措施、與內外部利害關係人之間的商業相關合約、協議多加琢磨。 另外,尚有以下三點值得關注: 一、營業秘密保護法應用於舊案之情形 由於新法中無過渡條款,導致舊案之處理在新法施行後無所適從,特別是關於營業秘密所有權人可出於避免權利再次受害或遭侵權的風險向法院聲請禁制令使侵權者不得繼續生產或製造產品等要求[23],該規範於不正競爭防止法(以下稱舊法)第8條同有明文,但新法多了比例原則的折衷考量。 舊法之不法行為,在證明符合新法第3條規定允許之情況下,可援引並作為免除禁制令的依據。在實務上,禁制令的決定取決侵權事實帶來的風險以及第一審法院最後一次言詞辯論後之評估,即使是針對舊法行為提出的禁制令或不作為令,仍有新法第二章損害賠償合理性及比例原則考量的適用,此點對企業於訴訟程序上有一定實益,避免被索求過多金錢賠償超乎原先侵權範圍,且新法已明文出法官在權衡之際可納入考量之要件[24],同樣可降低企業在訴訟攻防上的不確定風險。 二、允許逆向工程明文化 新法第3條明文允許以「逆向工程[25]」方式獲取營業秘密。以往舊法並未規範,我國營業秘密法實務應用上雖允許逆向工程,但法規上亦無類似明文。 因此企業必須注意,應透過契約、調整保密政策或以更精進的保密技術來防止該類法所「允許」之情形發生,並調整其保護策略以求在保護秘密以及取得智財權間取得平衡[26],此點亦非常值得我國企業特別關注。 三、英美法系懲罰性或懲戒性賠償金制度引進之可能 懲罰性或懲戒性賠償金制度為英美法系民事損害賠償制度底下的賠償措施之一,與歐陸法民事損害賠償法理,屬「損害填補性賠償」性質之「有損害,始有賠償」原則不同[27]。 但近年來德國學界採取開放態度認為在例外情況下可承認適用懲罰性賠償金,例如:尊重懲罰性賠償金之市場機能、對被告程序保障足夠、懲罰性賠償金數額納入比例原則之考量,且德國聯邦最高法院對此制度亦持友善立場,認為符合特定情況下懲罰性賠償金適用是合法的,以預留未來制度借鏡之可能[28]。 因此可肯定者為,依據德國民事損害賠償法理及實務見解,賠償數額必須符合比例原則之要求,而目前德國營業秘密保護法雖不同於我國並未納入懲罰性或懲戒性賠償金,但未來是否將引進制度或適用於判決中,亦值得關注[29]。 [1]TRIPS屬於與貿易有關之智慧財產權協定,但對各成員並無強制力,成員國可在內國法律制度中以適當方式實踐該協定規定之方法。 [2]Protection of trade secrets and know-how in the European Union: the EU Trade Secrets Directive (EU) 2016/943,ip-iurisdictio, Aug,20,2019, https://ip-iurisdictio.org/protection-of-trade-secrets-and-know-how-in-the-european-union-the-eu-trade-secrets-directive-eu-2019-943/#_ftn4(last visited Nov. 4,2019) [3]Council Directive 2016/943, Whereas (6),2016( L 157/1). [4]BVerfG vom14.3.2006, BvR 2087/03. [5]§5 Abs.7 StGB. [6]林易典教授譯,德國不正競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG) 2017年新法,2017年8月 [7]§242 BGB. [8]§203 StGB. [9]§355 StGB. [10]§30 Abs.2 AO. [11]§1 GeschGehG. [12]§2 GeschGehG. [13]§2 GeschGehG. [14]§4 GeschGehG. [15]Friedrich Scheele, Germany’s New Trade Secret Laws,https://www.ratnerprestia.com/2018/06/21/germanys-new-trade-secret-laws/ (last visisted Sep.24,2019),所謂誠實商業慣例常指契約約定、市場交易慣例,如誠實信用原則。 [16]§3 GeschGehG.但在此並非「例外」情形,「例外」情形規範於第5條中,專指為了保護合法利益而獲知、使用或披露營業秘密時,即排除第4條所禁止之情形。 [17]Abschnitt 2 GeschGehG. [18]Bird&Bird Trade Secret Directive Tracker,https://www.twobirds.com/en/in-focus/trade-secrets/trade-secrets-directive-tracker/germany (last visisted Dec.23,2019) [19]§16 GeschGehG. [20]我國營業秘密保密令之申請時間,依照智財案件審理法第11條第一項規範:「當事人或第三人就其持有之營業秘密,經釋明符合下列情形者,法院得依該當事人或第三人之聲請,對他造當事人、代理人、輔佐人或其他訴訟關係人發秘密保持命令:一、當事人書狀之內容,記載當事人或第三人之營業秘密,或已調查或應調查之證據,涉及當事人或第三人之營業秘密。二、為避免因前款之營業秘密經開示,或供該訴訟進行以外之目的使用,有妨害該當事人或第三人基於該營業秘密之事業活動之虞,致有限制其開示或使用之必要。…」於訴訟審理階段可向法官聲請,且依照條文內容應指已提出書狀後,但如在書狀提出前即有保密之急迫性應亦可提出,似於法無違。而保密令失效規範於第14條,情形如喪失第11條第一項申請要件時、保密令聲請原因嗣後已消滅,或他造當事人、代理人、輔佐人或其他訴訟關係人,在聲請保密令前已以第11條第一項第一款規定之書狀閱覽或證據調查以外方法,取得或持有該營業秘密時。 [21]§18 GeschGehG. [22]§17 GeschGehG. 對應我國智財案件審理法第35條秘密保持令罰則,我國違反秘密保持令者處三年以下有期徒刑、拘役或科或併科新臺幣十萬元以下罰金;並採告訴乃論之方式起訴。 [23]Daniel Hoppe&Preu Bohlig&Dr. Axel Oldekop,&Preu Bohlig, Behandlung von Unterlassungsansprüchen für Altfälle nach dem Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen (GeschGehG), GRUR-Prax,324(2019) [24]§9 GeschGehG,如營業秘密之價值、權利人採取之保密程度、侵權人揭露或使用或獲知營業秘密行為嚴重程度,或其他公共利益之考量。 [25]對他人產品或服務進行解構以獲知其設計方法等重要資訊,或直接從產品、服務中擷取資訊。 [26]Dr. Henrik Holzapfel,New german law on the protection of trade secrets, https://www.mwe.com/insights/new-german-law-protection-trade-secrets/ (last visisted Sep.25,2019). [27]陳聰富,美國法上之懲性賠償金制度,臺大法學論叢第31 卷第5 期,164 頁(2002)。 [28]陳聰富、陳忠五、沈冠伶、許士宦,《美國懲罰性賠償金判決之承認與執行》,新學林文化事業有限公司,頁195-197(2004)。 [29]Friedrich Scheele, Germany’s New Trade Secret Laws,https://www.ratnerprestia.com/2018/06/21/germanys-new-trade-secret-laws/ (last visisted Sep.24,2019)
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。