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
歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」（AI regulation）草案，成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」（Coordinated Plan on AI）的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」（White Paper on Artificial Intelligence）及「歐盟資料策略」（European Data Strategy），達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害，而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法（risk-based approach）為標準，將科技運用依風險程度區分為：不可被接受風險（Unacceptable risk）、高風險（High-risk）、有限風險（Limited risk）及最小風險（Minimal risk）。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權，或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上，除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外，另將所有的「遠端生物辨識系統」（remote biometric identification systems）列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統，例外僅在有目的必要性時，才得使用，像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時，除對蒐集、分析行為有告知義務外，也應告知系統資料的準確性、安全性等，要求高度透明化（Transparency obligations）。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外，有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為，以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論，但仍期望在2022年能發展到生效階段，以對人工智慧科技的應用多一層保障。
何謂「權利懈怠原則」？美國專利法中，權利懈怠原則係指當事人構成怠於行使權利之情形時，可作為專利侵權之防禦抗辯事由。目前美國專利法282條(b)款(1)項已將權利懈怠抗辯成文法化，聯邦最高法院相關判決之見解認為權利懈怠原則之目的為填補法律缺陷（filling the gap），主要針對法律條文並未明確規範時效時之特殊情況，考量到專利法第286條之規定以及聯邦最高法院曾於2014年Petrella v. Metro-Goldwyn-Mayer一案中判決權利懈怠不得作為美國著作權法第507條(b)款訴訟時效限制之抗辯理由。因此美國專利法上的權利懈怠原則並非訴訟時效限制（statute of limitations），而是侵權賠償時效限制（damage limitations）。此外，不會產生類似衡平禁反言之誤導當事人及造成該方後續損失之結果，基於兩者此一性質不同，也不會直接排除當事人持續權利金之權利資格。
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 （European Data Protection Board, EDPB）在徵詢公眾意見後，於今（2023）年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」（Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR）。此一指引，旨在協調各國資料保護主管機關（Data Protection Authorities, DPAs）計算行政罰鍰的方法，以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」（Starting Point）。 時值我國於今（2023）年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法，將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬，金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準，因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟，說明如下： 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時，應分別裁罰；而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者，罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額（指引第三章）。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別，並界定不同級別的起算金額範圍，個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後，尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點（指引第四章）。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額（指引第五章）。 4.針對各違反行為，參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額，而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限，EDPB提醒，適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制（指引第六章）。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰，必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則，而予以相應調整裁罰額度，而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存，可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額（指引第七章）。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法，其亦提醒上述所有步驟必須牢記，罰鍰並非簡單數學計算，裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。
日本文部科學省提出加速iPS細胞研究之總合戰略2007年11月，日本京都大學以山中伸弥教授為首之研究團隊，發表了成功讓從人類臉部皮膚採取之纖維母細胞（fibroblast）轉形成誘導多能性幹細胞（induced pluripotent stem cell，以下簡稱iPS細胞）之案例，展現出日本目前在iPS細胞研究領域中所佔據的領先地位。而在看到京都大學研究團隊在iPS細胞研究上的卓越成果，並認知到國際間在此領域上的激烈競爭，日本文部科學省在2007年12月22日公佈了「加速iPS細胞研究之總合戰略」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略，以下簡稱總合戰略），其中提出構築整合日本全國之研究推動體制、投入充足之研究經費與確保智慧財產權之取得等具體方案，希望能藉此來推動日本iPS細胞研究之加速進展。之後在2008年3月18日，文部科學省又公佈了「有關加速iPS細胞研究之總合戰略的具體化」（iPS細胞（人工多能性幹細胞）研究等の加速に向けた総合戦略の具体化について），其中除整理截至當時為止的總合戰略實施情況，也具體點明在2008年度會採取的iPS細胞研究具體推動方案。 總合戰略中較重要的規劃有：文部科學省支援京都大學設立「iPS細胞研究中心」（iPS細胞研究センター），作為日本推動相關研究之核心研究組織；將iPS細胞之相關研究列入「戰略型創造研究推進事業」（CREST）之研究補助計畫中，公開相關研究計畫，提供研究經費來推動其研究之發展；文部科學省透過獨立行政法人科學技術振興機構，派遣知悉iPS細胞研究的專任智財權專家到京都大學支援，協助其取得iPS細胞相關專利。