美國加州公共事業委員會提出自動駕駛車輛試點計畫
加州公共事業委員會（California Public Utilities Commission, CPUC）提出自駕車試點計畫，允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車，此次計畫包含兩個試點項目，將於5月被五人委員會審核，並決定是否批准。
第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試，並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內，以應付隨時的突發狀況；第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試，惟在無人類駕駛隨車之情況，必須符合加州機動車輛管理局（Department of Motor Vehicles, DMV）之規定，如遠端監控車輛狀態及操作，以保障乘客安全。
參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告，包含測試期間車輛碰撞（collision）及解除自動駕駛（disengagement）次數。
此次試點計畫已開放廠商申請，科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過，CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法，使自駕車測試之法制更臻完善。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
甘琳
法律研究員 編譯整理
美國國家情報體系（United States Intelligence Community）係於1981年依據行政命令第12333號（Executive Order 12333）所建立，其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人，服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」（Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community），為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引，並指出人工智慧之利用須遵從以下事項： 一、於經過潛在風險評估後，以適當且符合目的之方法利用； 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由，且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求； 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制，以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下，盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代（Iteration）、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目，應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式，讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI，以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人，包含其維護相關紀錄之責任。
日本發布2020年統合創新戰略，聚焦疫後科研與創新政策日本內閣府在2020年7月17日發布「2020年統合創新戰略（統合イノベーション戦略2020，下稱創新戰略2020）」政策文件。創新戰略為內閣府轄下綜合科學技術與創新會議（総合科学技術・イノベーション会議）依據日本科學技術基本計畫，自2018年起固定於每年度發布。其目的係自全球性的觀點出發，提出含括科研創新之基礎研究至應用端的整體性策略。本年度創新戰略著眼於COVID-19疫情流行與世界各地大規模災害頻仍下，日本科研與創新政策所面臨的課題以及應採取的對策，並擴大科研領域，納入人文社會科學。 創新戰略2020指出，因COVID-19疫情影響，醫療體系、社經生活與研發活動皆受到程度不等的衝擊，包含零接觸經濟興起、社交方式改變與實體研究室關閉等。與此同時，美中科技對抗、GAFA數位壟斷爭議、極端氣候與天然災害等國內外情勢變遷快速。在此背景下，日本的首要課題為建構不間斷且強韌的醫療、教育、公共事業等社會服務體系，維繫國內外社會的鏈結。為此，應透過加速數位化，促成創新活動，同時強化研發能量，實現以人為本的「Society5.0」之社會。 基此，創新戰略2020提出了以下四項具體對策： （1）建立足以應對疫情困境、具韌性的社會經濟體系：在公衛醫療體系，進行疫苗與醫療儀器之研發，並運用數位科技傳遞訊息；因應科研創新與產學合作受疫情影響停擺，給予及時資助，如培育年輕創業者、提供推動引導研發補助（開発研究促進助成金，通稱Gap Fund）等；推動教育、研究、物流等各領域的數位化，同時自經濟安全保障的觀點，強化供應鏈韌性。 （2）創新創造：透過官民合作，實踐智慧城市的構想；同時持續推動「STI for SDGs路線圖（STI for SDGsロードマップ）」政策；藉由實踐研究誠信（研究インテグリティ），加強與國際網路合作；另一方面，應發展post 5G與Beyond 5G等前瞻數位基礎技術，並持續建置各領域的資料流通基礎設施。 （3）強化科研與創新之研究能量：建立能充分吸引年輕人才挑戰、進行創新研發的研究環境，同時成立基金以建構世界級的研究基礎設施；以充分活用大學研發成果為目標，檢討智財制度發展的願景；結合人文社會科學領域研究，並活用射月型研發（ムーンショット型研究開発）制度，發展社會問題解決方案。 （4）重要科技發展項目：於基礎技術層次，包含AI、生化科技、量子技術、材料等，對此應優先投入研發、培育相關人才；於應用科學層次，則包含防災、防疫、資安、能源、健康醫療、航太、糧食、農漁產業等。
日本發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書，呼籲企業留意利用AI服務時可能造成資料外洩之風險日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場，日常生活以及執行業務上，利用AI的機會逐漸增加。另一方面，濫用或誤用AI等行為，可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而，利用AI時可能的潛在威脅或風險，尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型，並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查，以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時，對於資料外洩風險的實際考量，並彙整如下： 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中，有61%的受調查者認為利用分辨式AI時，可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中，有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI，或誤將資料輸入生成式AI中，有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示，在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中，過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務，或未來預計導入AI服務之我國企業，如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性，可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範；如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩，則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範，以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 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）
美國眾議院發布反壟斷五大法案，恢復數位市場競爭並防堵科技平台壟斷美國眾議院反壟斷委員會於2021年6月11日宣布五大反壟斷立法議案，目標是透過立法提升消費者、勞工和中小企業競爭空間，防止大型科技平台壟斷數位市場。2019年美國國會反壟斷委員會調查互聯網巨頭Amazon、Google、Facebook、Apple（GAFA）涉嫌濫用市場支配地位進行壟斷、抑制競爭、侵害用戶隱私、破壞新聞出版多元化。2020年10月發布《數位市場競爭調查》（Investigation of Competition In Digital Markets）強調恢復數位經濟市場競爭力重要性。2021年美國眾議院隨即提出五大反壟斷改革法案具體落實政策方向。 終止平台壟斷法案（Ending Platform Monopolies Act） 防止占主導地位的平台利用其對多個業務的控制能力，由董事或受託人持有公司25%以上的股票、盈利或資產，或以其他方式掌握實質控制權，要求用戶使用其平台購買產品或服務進而取得優勢地位。 美國選擇與創新線上法案（American Choice and Innovation Online Act） 禁止平台的歧視行為，包括使自家產品、服務及業務在平台上享有對手沒有的競爭優勢，禁止自我偏好或歧視其他同類業者之行為。 平台競爭與機會法案（Platform Competition and Opportunity Act） 禁止具獨占優勢平台藉由收購其他具競爭力對手，以擴大或鞏固線上平台市場力量。 透過啟動服務交換強化相容性和競爭力法案（Augmenting Compatibility and Competition by Enabling Service Switching Act） 透過啟動服務交換，滿足互操作性和資料可攜性，降低企業和消費者進入壁壘與轉換成本，使資料更容易移動到其他平台。 併購申報費現代化法案（Merger Filing Fee Modernization Act） 提高企業向政府申請併購案之審議費用，例如超過50億美金以上併購案審議費用從美金28萬提升至225萬，確保美國司法部和聯邦貿易委員會執行反壟斷資源。