日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間,日本社會實現自動駕駛下,所需檢討修正之關連法制度。
本大綱中,係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提(限定場所、速度、時間等一定條件下為前提,系統獨自自動駕駛之情形),以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服:
本大綱最後並提出,在自動駕駛技術快速發展下,就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在美中對抗、烏俄戰爭等地緣政治背景下,世界各國開始重視供應鏈穩定問題。日本在過去幾次供應危機中,逐漸從以化石能源為中心之產業結構,轉向以綠能為主之產業結構,為讓自身能最大限度地利用脫碳相關技術,並在維持能源穩定供應的同時,強化日本產業競爭力,日本經濟產業省於2022年12月23日公布「實現綠色轉型基本方針(草案)」(GX実現に向けた基本方針),提出未來10年政策藍圖,目前正於全國各地辦理意見交流會,徵集民眾意見。 根據上述方針草案,日本未來將採取之措施包括:(1)透過《能源使用合理化法》(エネルギーの使用の合理化に関する法律)徹底推動節能、製造業結構轉型為碳循環型生產體制,並導入蓄電池和控制系統;(2)再生能源成為主力電源,2030年再生能源占比達到36-38%;(3)2030年核能占比達到20-22%;(4)導入氫能、尿素等新能源,於2025年大阪萬博將進行實驗,並參酌外國實際案例,以安全為前提,制定合理之氫能安全戰略及國際標準;(5)整備電力及瓦斯市場,以確保供應穩定;(6)強化資源外交及國際合作,避免因依賴外國資源而產生斷鏈危機;(7)推動蓄電池產業;(8)促進資源循環;(9)運輸部門綠色轉型,包括下一世代汽車、飛機、船舶、鐵路、人物流等;(10)以脫碳為目的之數位投資;(11)住宅、建築物節能;(12)基礎設施投資;(13)碳捕捉技術;(14)食材、農林水產業轉型等。 除上述措施外,日本亦將運用綠色經濟轉型債券(暫定)及各種金融手段,支援綠色轉型前期投資。相關法案預計於下次國會提出,並於兩年內檢討具體措施。
中國大陸國務院印發關於實施《促進科技成果轉化法》之規定中國大陸於2015年8月29日修改了其《促進科技成果轉化法》,為了該法的實施,中國大陸國務院於今年2月17日的常務會議中,即發表了其對於鼓勵研究機構及大專院校之科技研發成果運用的相關措施;而針對這些措施,中國大陸國務院於同月26日制定了相關的具體規定,並在3月2日時發布,並行文於各相關機關。 該規定分作16點,主要分三個大方向,包括促進研究機構及大專院校的科技研發成果轉移於民間企業、鼓勵科技研發人員發展創新技術以及創業活動,與科技研發環境的營造等等。 具體而言,其主要措施包括允許研發機構得自主決定其科技研發成果的運用,原則上不需要向政府申請核准或報備、其運用後的收入不需繳交國庫,得全部留於研發機構內,用於對研究人員之獎勵及機構內科技研發之用、其並對該收入用於對研究人員獎勵之比例下限作出明文規定、允許國立研發機構及大專院校之研究人員在一定條件下得保留原職位在一定期間內至民間企業兼職,或進行創業活動,以從事科技研發成果的運用,以及對研發機構的考核標準應納入對機構之科技研發成果及運用的評鑑等等。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
美國「刑事鑑識演算法草案」美國眾議院議員Mark Takano於2019年10月2日提出「刑事鑑識演算法草案」 (Justice in Forensic Algorithms Act),以建立美國鑑識演算法標準。依據該法第2條,美國國家標準與技術研究所(National Institute of Standard)必須建立電算鑑識軟體之發展與使用標準,且該標準應包含以下內容: 一、以種族、社會經濟地位、兩性與其他人口特徵為基礎之評估標準,以因應使用或發展電算鑑識軟體,所造成區別待遇產生之潛在衝擊。 二、該標準應解決:(1)電算鑑識軟體所依據之科學原則與應用之方法論,且於具備特定方法之案例上,是否有足夠之研究基礎支持該方法之有效性,以及團隊進行哪些研究以驗證該方法;(2)要求對軟體之測試,包含軟體之測試環境、測試方法、測試資料與測試統計結果,例如正確性、精確性、可重複性、敏感性與健全性。 三、電算鑑識軟體開發者對於該軟體之對外公開說明文件,內容包含軟體功能、研發過程、訓練資料來源、內部測試方法與結果。 四、要求使用電算鑑識軟體之實驗室或其他機構應對其進行驗證,包含具體顯示於哪個實驗室與哪種狀況下進行驗證。此外,亦應要求列於公開報告內之相關資訊,且於軟體更新後亦應持續進行驗證。 五、要求執法機關於起訴書或相關起訴文件上應詳列使用電算鑑識軟體之相關結果。