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」
馬來西亞政府計劃於2018年推行就業保險計畫(Employment Insurance Scheme,EIS),為受雇人提供一個就業的社會安全網包括失業津貼和培訓支持,計畫內容: 適用範圍:典型受雇工作者。 基金管理機構: 社會安全機構(Social Security Organisation,SOCSO)。 保護內容:為被裁員工提供三個月至六個月的臨時財政援助。例如,在求職津貼下,失業人員可以獲得第一個月的假定月工資的80%,第二個月的50%,第三個月和第四個月的40%,第五個月和第六個月的30%。 保險費用:雇主必須負擔受僱人月薪之0.2%,僱員亦須繳納受僱人月薪之0.2%。繳費將根據員工的工資按固定比例計算。保費繳納之上限為收入4000令吉(Riggit Malaysia,RM)以上者,繳納的最高貢獻額為59.30令吉。 罰則:一萬元以下或兩年以下有期徒刑。 根據國際勞工組織(ILO)一項研究顯示,2011年越南失業人員中只有5%受到失業保險的保護,泰國則為25%。即使在非典型工作者較無問題出現的國家,失業人員的有效覆蓋率通常在40%到50%之間。主要原因在於,失業保險只包括典型工作者,然而亞洲較多數人為非典型工作者。 另一方面,2016年馬來西亞提高最低工資增加雇主負擔,使雇主感受到高額成本的壓力。推行就業保險計畫雇主所需承擔之成本又再次增加。這使得雇主不得不傾向選擇短期契約工作或外包工作。使得雇主減少雇用正式員工,本身待遇與福利居於弱勢的非典型工作者增加,反而使得計畫可以保護範圍縮小加深非典型工作者不平等問題。面對目前全球非典型工作者人數有快速膨脹趨勢,以及雇主捨棄高成本的雇用方式。如何立法保護或改善非典型工作者就業環境,將成為就業保險計畫另一個重要的核心議題。
美國發布保護無人機系統資通訊技術及服務供應鏈之法規制定預告.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} 美國商務部產業安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於2025年1月2日發布保護無人機系統資通訊技術及服務供應鏈(Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain: Unmanned Aircraft Systems)之法規制定預告(advance notice of proposed rulemaking, ANPRM),其目的在於透過維護供應鏈安全,避免中俄等外國敵對勢力,藉由參與無人機系統(Unmanned Aircraft Systems, UAS)資通訊技術與服務(Information and Communications Technology and Services, ICTS)遠端存取和操縱UAS,提高美國敏感資訊暴露風險。本次ANPRM是BIS依據2019年5月15日川普總統簽署之確保ICTS供應鏈安全的第13873號行政命令所發布。 為確保UAS安全,BIS針對下列事項尋求公眾意見,包括但不限於: 1. 無人機系統及其零組件的定義: 針對BIS初步認定之下列UAS平台必要組成部分,評估其定義和標準功能:(1)機載電腦;(2)通訊系統;(3)飛行控制系統;(4)地面控制站或系統;(5)運作軟體;(6)任務規劃軟體;(7)智慧型電池電源系統;(8)本地和外部資料儲存設備和服務;及(9)人工智慧軟體或應用程式; 2. 評估是否有資料外洩和遠端存取控制以外的其他風險; 3. 評估不同外國敵對勢力帶來的風險,例如:是否應考慮與外國敵對勢力有關聯的特定個人或實體等; 4. 評估例外可允許交易的情形;及 5. 評估相關經濟性影響,例如:對美國企業或公眾資料隱私和保護、反競爭效應(Anticompetitive Effects)等,及其應有的相應措施。 BIS開放公眾得針對該ANPRM於2025年3月4日前提出意見,俾利後續發布法規。
從美國PayPal經驗與歐盟支付服務指令論我國第三方支付服務之現狀與未來 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。