因應歐盟「通用資料保護規則」(The General Data Protection Regulation,或譯為一般資料保護規則,下簡稱GDPR)執法之需,針對個人資料合法處理要件之一當事人「同意」,歐盟資料保護工作小組(Article 29 Data Protection Working Party, WP29)特於本(2018)年4月10日修正通過「當事人同意指引」(Guidelines on consent under Regulation 2016/679),其中就有效同意之要件、具體明確性、告知、獲得明確同意,獲有效同意之附加條件、同意與GDPR第6條所定其他法定要件之競合、兒少等其他GDPR特別關切領域,以及依據指令(95/46/EC)所取得之當事人同意等,均設有詳盡說明與事例。
GDPR第4條第11項規定個人資料當事人之同意須自由為之、明確、被告知,及透過聲明或明確贊成之行為,就與其個人資料蒐集、處理或利用有關之事項清楚地表明其意願(unambiguous indication)並表示同意。殊值注意的是,如果控制者選擇依據當事人同意為任何部分處理之合法要件,須充分慎重為之,並在當事人撤回其同意時,即停止該部分之處理。如表明將依據當事人同意進行資料之處理,但實質上卻附麗於其他法律依據,對當事人而言即顯係重大不公平。
換言之,控制者一旦選擇當事人同意為合法處理要件,即不能捨同意而就其他合法處理的基礎。例如,在當事人同意之有效性產生瑕疵時,亦不允許溯及援引「利用合法利益」(utilise the legitimate interest)為處理之正當化基礎。蓋控制者在蒐集個人資料之時,即應揭露其所依據之法定要件,故必須在蒐集前即決定其據以蒐集之合法要件為何。
公共安全和國土安全局(PSHSB)局長傑米.巴尼特(Jamie Barnett)於2011年3月16日與美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission)分別先後宣示將更近一步加強國家寬頻計畫(The National Broadband Plan)中寬頻通訊科技在公共安全層面的應用。其具體落實在成立國家級的緊急反應互動中心(The Emergency Response Interoperability Center, ERIC)。該中心利用700 MHz頻段成立全國性的公眾安全無線網絡。 促進公共安全無線寬頻通訊的使用,是公共安全和國土安全局最主要的任務。透過建立互動式公共安全寬頻無線技術的操作框架,使警察、消防及緊急醫療人員可使用到最先進的數位式寬頻通訊技術。配備可在任何時間、地點即時傳輸資訊的薄型智慧電話,替代傳統上所使用的對講機。 其次為發展下一代的911通報網絡。目前大約70%的911通話來自手機,可是大多數的911電話通報中心,並沒有配備可接收目前主流行動通訊使用者所傳送的簡訊、電子郵件、視訊或照片的設備。新一代的查詢通知系統(Notice of Inquiry,NOI)可取代傳統的電話,使公眾透過先進的通訊科技獲得緊急救助。雖然精確定位裝置並不在整個系統之中,但通過行動通訊業者所提供的數據,仍可定位需救助者的方位。 美國將寬頻通訊科技落實在公共安全層面的應用,將有助於其提升整體緊急救護的效率。
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。
聯網自動駕駛車(CAV)聯網自動駕駛車(Connected and Autonomous Vehicles, CAV)是一種自動化聯網載具,係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合,而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義,自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下,能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影,諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。 互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網,目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等,特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統,該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS),以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中,用以支援互聯車輛的科技:V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處,包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。 我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」,推動智慧電動車整車及零組件性能提升,協助廠商提升製程及資訊應用功能;研析國際驗證及測試規範,完善智慧電動車產業價值鏈。
知己知彼,兩岸研發經費比一比依據本(2013)年9月26日中國大陸國家統計局、科學技術部、財政部聯合發布之統計公報顯示,去(2012)年全中國投入在研究與試驗發展(R&D)之經費支出達人民幣(以下同)10,298.4億元,較前(2011)年增加1,611.4億元,成長約18.5%。而大陸地區之研究與試驗發展經費約佔其國內生產總值(GDP)之1.98%,較2011年的1.84%提高0.14個百分點。惟同期(2012年,即民國101年)我國研發經費總計為新台幣4,312.96億元,佔臺灣地區GDP比率為3.07%,較中國大陸1.98%之比率略高。 另據大陸統計公報顯示,在中國大陸10,298.4億元之研發經費內,用於「基礎研究」之支出為498.8億元,比2011年增長21.1%;在「應用研究」之經費則為1,162億元,增長13%;至於「試驗發展」經費支出則為最大宗,達8,637.6億元,增長19.2%。總體來說,大陸地區之基礎研究、應用研究和試驗發展3項,佔其研發經費總支出之比率分別為4.8%、11.3%和83.9%;而臺灣地區則是以基礎研究、應用研究及技術發展等3類為區分,在2011年時分別為9.7%、23.7%及66.6%,說明臺灣地區在基礎與應用研究2部份佔研發經費總支出之比率較中國大陸為高。 然而相關研發經費投入至後續產出專利、運用,能否有效結合,或因而強化國家競爭力、減少需用單位間之落差,已是兩岸或其他國家所關切的焦點。因此,為利知己知彼,除了瞭解競爭國家之資源投入情形外,其研發成果相關運用情形等,亦實值得我們後續觀察、研究。