日本自動駕駛損害賠償責任研究會報告
為釐清自駕車事故發生時，該如何適用日本《汽車賠償法》相關規定，國土交通省於2016年11月設置「自動駕駛損害賠償責任研究會」，檢討︰(1)自動駕駛是否適用《汽車賠償法》上運用供用者概念？(2)汽車製造商在自動駕駛事故損害中應負何種責任？(3)因資料謬誤、通訊不良、被駭等原因導致事故發生時應如何處理？(4)利用自動駕駛系統時發生之自損事故，是否屬於《汽車賠償法》保護範圍等議題，並於2018年3月公布研究報告。針對上述各點，研究會認為目前仍宜維持現行法上「運行供用者」責任，由具有支配行駛地位及行駛利益者負損害賠償責任，故自駕車製造商或因系統被駭導致失去以及支配行駛之地位及行駛利益者，不負運行供用者責任。此外，研究報告亦指出，從《汽車賠償法》立法意旨在於保護和汽車行駛無關之被害者，以及迅速使被害者得到救濟觀之，自動駕駛系統下之自損事故，應仍為《汽車賠償法》保護範圍所及。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會（European Commission）於2022年8月2日發布《歐盟晶片調查報告》（European Chips Survey Report，下稱調查報告），調查結果顯示業界至2030年為止，對晶片之需求將倍數成長。調查報告於2022年2月啟動，其目的在收集有關晶片和晶圓（wafer）現行及未來需求的初步資訊，作為了解晶片供應危機對歐盟產業影響的第一步。調查報告總共收到141份來自半導體供需雙方廠商之回饋意見，其中有54.9％來自大型企業、17.3％來自中型企業、19.5％來自小型企業、8.3％來自微型企業。調查報告對上述意見進行分析，以提供來自半導體價值鏈洞察與預測的觀點。 調查報告主要包括以下四點： （1） 預計2022年至2030年間晶片需求將倍增，未來對領先半導體技術的需求將顯著增加。 （2） 在選擇製造地點時，建立新晶片製造設施的公司將著重合格的勞工及遵循政府法令。 （3） 供應危機影響所有生態系統，預計至少會持續到2024年，迫使企業採取代價較高的緩解措施。 （4） 半導體研發資金主要與供應方相關，但補助計畫（support initiatives）也與需求方相關。 2022年2月8日歐盟執委會提出《歐盟晶片法草案》，旨在處理半導體短缺以及加強歐洲技術領先地位。隨著歐洲半導體專家小組開始研究監控與盤點架構，調查報告的結果可以協助制定《歐盟晶片法草案》與相關計畫。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
日本發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》順應國際IoT產品資安政策趨勢日本經濟產業省於2024年8月23日發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》（IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針），以順應國際IoT產品資安政策趨勢，因應日益嚴重的資安威脅。 本制度為自願性認證制度，由情報處理推進機構（情報処理推進機構，簡稱IPA）擔任認證機構進行監督。以IoT產品為適用對象，制定共通因應資安威脅之最低標準，再依不同產品特性需求，制定不同符合性評鑑等級，依評鑑結果進行認證，授予認證標章。不同評鑑等級差異如下： 1.等級一：為共通因應資安威脅之最低標準，可由供應商進行自我評鑑，並以評鑑結果檢查清單申請認證標章，IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。 2.等級二：係考量產品特性後，以等級一為基礎，制定應加強之標準，與等級一相同係由供應商評鑑，自我聲明符合標準，IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。 3.等級三：係以政府機關或關鍵基礎設施業者為主要適用對象，須經過獨立第三方機構評鑑，並以IPA為認證機構進行認證，確保產品值得信賴。 本制度可協助採購者及使用者依資安需求，選用合適的IoT產品，亦有助於日本與國際IoT產品資安符合性評鑑制度進行協作，達成相互承認，減輕IoT產品供應商輸出海外之負擔。
日本個人資料保護委員會發布「禁止不當利用」與「停止利用」論點資料作為將來發布指引參考日本為因應去年6月通過「個人資料保護法」之修正（下稱「新法」），個人資料保護委員會於2021年2月19日第166次會議議題「禁止不當利用與停止利用之完備指引論點」（改正法に関連するガイドライン等の整備に向けた論点について（不適正利用の禁止・利用停止等）），公開兩份論點資料，作為將來發布指引之參考，並使企業等關係者在新法實施準備期間，得採取適當措施以達到法遵要求。 新法第16條之2「禁止不當利用」，旨在防止不當利用個人資料致本人權益受損。於「禁止不當利用之論點資料」指出具體要件有(1)「違法或不當行爲」，係指違反個人資料保護法及其他法令之行爲，或有違公序良俗，在社會觀念上非屬正當之行為；(2)「助長或誘發之危害」，在認定上將限縮在以業者提供時有認識第三方將違法利用個人資料，並可預見提供個人資料將受違法利用之情形，以免造成寒蟬效應。若第三方刻意隱瞞取得目的，即使已盡相當注意仍不能預見違法利用之情形，則非屬「危害」。 新法第30條第5項擴大「停止利用」請求權範圍，於「停止利用之論點資料」指出適用要件有(1)「個人資料處理業務已無利用個人資料之需要」，即個人資料利用目的已消失或該事業已中止時；(2)「發生第22條之2第1項本文情形」，係指發生資料外洩依規定須報告委員會之情形；(3)「可能損害本人權益時」，係指依法受保護之正當權益有受損可能為必要。另論點指出請求停止利用必須在「為防止本人權益受損必要限度內」，故業者對於超出必要限度之部分得拒絕之。而對於停止利用所費不貲或顯有重大困難之情形，得依個案具體考量採取適當替代措施。