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」
印度電子及資訊科技部（Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY）於2023年3月展開了一次公開諮詢和協商，介紹了印度政府以創建印度數位技術生態系統為目的而建構的法律新框架，該框架以《數位印度法案》（Digital India Act）為核心，用來取代已有22年歷史的《資訊科技法》（Information Technology Act）。MeitY強調，現行資訊科技法的創立時代背景中不僅缺乏電子商務、社交媒體平台等現代網路服務，甚至印度還未進入數位化時代，因此有必要進行通盤的法規調整，以符合當代和未來的社會變遷和對法規範的需求。 目前《數位印度法案》的草案細節尚未公布，但是MeitY的介紹揭露印度在未來政策中所重視的幾個方向： 1.新的中介類別：重新定義數位經濟產業中的中介機構類別（如數位媒體、搜尋引擎、遊戲、人工智慧、OTT平台、電信服務業者……等），並依據未來的技術發展及產業轉型，適時的調整新的分類。 2.網路犯罪刑事化：將網路犯罪（如網路色情、詐騙、霸凌、身分冒用或未經授權散播個人資料）歸類為刑事犯罪；過去的資訊科技法僅對此類行為予以罰款。 3.問責機制：建立一個線上的民刑事檢舉、審判機構，並且提供方便使用者採取權利救濟措施的線上管道；另外印度政府也將涉及演算法透明度（algorithmic transparency）、人工智慧的定期風險評估（periodic risk assessments）等評估機制納入監管項目的考量中。以建立網路用戶的權利救濟措施及數位服務者提供服務過程中的責任釐清。 4.防壟斷機制：提出開放網路（Open Internet）的概念，認為網路服務應該是具有選擇性的、容許競爭的、多樣性的，在確保網路服務的多樣性和非歧視性及非壟斷性的前提下運作；印度政府希望能夠監理佔有主導地位的廣告平台和應用程式平台，防止市場力量過度集中造成壟斷。 5.年齡門檻：對於未成年人在社交平台、遊戲和賭博程式中的資訊蒐集、資訊安全和隱私保護加以規範，並且避免以鎖定未成年人為對象的資料蒐集機制。 除了以上五點外，MeitY在介紹《數位印度法案》時也表示為了應對現今數位化時代的發展，並且確保公民的權利保障延伸到數位世界中，將承認被遺忘權（right to be forgotten）、不受歧視權（right against discrimination）和數位繼承權（right to digital inheritance）等數位時代中發展出來的權利。另外，將「推動公私部門及個人於使用數位資訊時的相關規範」以及「保護個人資料的資料保護法案」等議題做為評量指標，以做為規劃印度國家數位治理時的重要考量。這些方針都揭示了印度正在試圖踏上更有規模、更安全且可信賴的數位生態系統建置之路，《數位印度法案》的相關發展細節值得再持續關注。
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
英國衛生部發布基因檢測與保險自律行為準則英國衛生部（Department of Health and Social Care）於2018年10月23日發布基因檢測與保險自律行為準則（Code on genetic testing and insurance－A voluntary code of practice agreed between HM Government and the Association of British Insurers on the role of genetic testing in insurance），該準則係由英國政府及英國保險業者協會(Association of British Insurers, ABI)共同制定，旨在取代先前的「基因與保險之協定與延期實施」（Concordat and Moratorium on Genetics and Insurance）文件，並以更易於理解的方式呈現原「基因與保險之協定與延期實施」之內容。 準則中列出八項承諾，此八項承諾為ABI代表其成員議定： 承諾一：保險業者（Insurers）會公平對待要保人（applicants）。保險業者不會要求或迫使任何要保人進行預測性或診斷性基因檢測；若要保人已進行預測性基因檢測，保險業者亦不會對其作出差別待遇，除非有如下之情況。 承諾二：列入附錄一之疾病類型並超過以下金額之保單，保險業者始得要求要保人提供預測性基因檢測之結果： 人壽保險－500,000英鎊 /人。 重大疾病險－300,000英鎊 /人。 收入保障險－30,000英鎊 /年。 目前列入附錄一之類型僅有亨丁頓氏舞蹈症（Huntington’s disease）之人壽保險總額超過500,000英鎊之情形。 承諾三：保險業者不會要求要保人提供： 要保人或被保險人於承保期間所進行之預測性基因檢測結果。 非為要保人或被保險人本人（如要保人或被保險人血親）之預測性基因檢測結果。 於科學研究背景下獲得之要保人或被保險人預測性基因檢測結果。 承諾四：若保險業者基於承諾二之規定要求要保人提供預測性基因檢測結果，亦不會針對該結果制定過於苛刻（disproportionate）的條款或條件。 承諾五：保險業者須於要保人簽約前提供明確之訊息，以說明： 根據本準則，要保人在何種情況下必須或無須提供相關預測性基因檢測結果。 若要保人自願提供對其有利的預測性基因檢測結果，保險決策將如何被影響。 承諾六：若要保人基於意外或自願向保險業者提供預測性基因檢測結果，保險業者可考量要保人之利益調整保單內容；若檢測結果對要保人不利，除非符合承諾二之情形，否則保險業者將忽略該檢測結果。 承諾七：販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將： 每年向ABI報告其遵守本準則之情況。 根據本準則問答部分之詳細資訊，建立投訴程序（complaints procedure）。 每年向ABI報告與本準則運作上相關之投訴情形。 承諾八：販售人壽保險、重大疾病或收入保障保險之保險業者將指定至少一名經培訓之基因核保人（Nominate Genetics Underwriter, NGU），負責與遺傳資訊（genetic information）及遵守本準則相關之事項，且NGU之人數應與業務規模成比例。
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。