受傷的機車騎士就機器自動駕駛的車輛控訴過失駕駛
美國通用汽車公司（General Motors，下稱通用汽車）於2018年01月間向美國運輸部（United States Department of Transportation）遞出請求展示雪弗蘭（Chevrolet）第4代自動駕駛車（此款車種無裝備方向盤與踏板，號稱世界上第一輛可以自我安全駕駛，且無需人類介入駕駛的車輛）的申請，不久後關於以下車禍事件的訴訟即遭提起。
根據Oscar Willhelm Nilsson（即原告，下稱Nilsson）於2018年01月22日向美國舊金山區地方法院針對前開車禍事件提起訴訟的主張，於2017年12月07日早上，其在加州舊金山Oak Street的中央車道上騎乘機車往東行駛，Manuel DeJesus Salazar（即被告，下稱Salazar）於同時地駕駛由通用汽車製造之Chevrolet Bolt vehicle（下稱自駕車），並開啟自動駕駛模式且雙手放開方向盤。Nilsson原騎乘於自駕車後方，不久，自駕車自Nilsson正前方變換車道至左側，Nilsson則繼續筆直前行，但自駕車又隨即往回駛入Nilsson直行騎乘的車道，因此撞擊Nilsson摔倒在地。據此，Nilsson主張通用汽車公司欠缺對於自駕車的自我操作應符合交通法規及規定所賦之注意義務，換言之，自駕車前揭操作車輛駕駛的行為（未注意其他正在行駛的駕駛人而轉換至比鄰車道）具有過失，造成Nilsson受到嚴重的生理及心理損害，且無法工作，產生高額的醫療、護理費用，故請求法院判決原告即Nilsson之主張不少於7萬5千美元之損害賠償、懲罰性損害賠償、律師委任費用以及其他適當且公正之侵權損害賠償等有理由。
然而，根據先前加州車輛管理局所提之文件，通用汽車對Nilsson所描述之車禍經過提出了以下爭執，通用汽車表示自駕車側面有一條長磨損痕跡，應是當時右邊的車道正要匯入中央車道，而自駕車正在自我校正回車道中央，Nilsson卻騎乘機車從兩個車道中間切出來，導致與自駕車發生擦撞。此外，案發當時自駕車的時速為了順應車流而保持在每小時12英里（每小時19公里）行進，而摩托車卻是以大概每小時17英里（每小時27公里）行進，故自駕車應無不當駕駛之情形，反應由機車騎士Nilsson負擔肇事責任，因其未在確認安全之情況下，即從自駕車右側超車，以上通用汽車反駁Nilsson主張的結論，更與舊金山警察局的報告結果不謀而合，即舊金山警察局認為Nilsson在確定安全以前，就嘗試要超越自駕車。
此外，在前開訴訟提起前的2018年01月14日至01月20日的當週，加州車輛管理局表列出自2014年至2018年間的54起自動駕駛車意外報告，大部分的狀況係由駕駛人（而非自動駕駛車本身）對事故負責（雖開啟自動駕駛模式，但駕駛人仍在特定條件下需要自行駕駛）。
即便前開各個報告看似不利Nilsson，但Nilsson的律師Sergei Lemberg卻表示警方的報告應是有利Nilsson，因自駕車早在車禍發生前就已經發覺Nilsson，但卻沒有預留足夠的時間剎車與閃避，因此通用汽車公司所稱之主張並不足採信，更可見自駕車的行為是危險且難以被預測的。
就此，一位南加大研究自駕車法律問題的法律系教授Bryant Walker Smith表示，未來發生事故的時候，駕駛人在大多數的狀況下比較不會被苛責，但自動駕駛系統會被檢討應該可以做得更完善。
（註：本件訴訟仍在繫屬中，尚未判決。）
劉彥伯
法律研究員 編譯整理
1. Peter Holley, After crash, injured motorcyclist accuses robot-driven vehicle of 'negligent driving', THE WASHINGTON POST, Jan. 25, 2018, https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2018/01/25/after-crash-injured-motorcyclist-accuses-robot-driven-vehicle-of-negligent-driving/?utm_term=.5705aabde748 （last visited Mar. 9, 2018）
2. Oscar Willhelm Nilsson v. General Motors LLC, No. 3:18-cv-00471 （N.D.Cal. filed Jan.22, 2018）
歐洲聯盟法院（CJEU）2019年10月1日對Planet49案（Case C-673/17）作出裁決。Planet49 GmbH為線上遊戲公司，用戶必須註冊並填寫姓名、地址等資料，點擊「參加」鍵後，會出現兩個選項框，一為「同意接收贊助商及合作夥伴的廣告訊息」，用戶必須勾選此一選項始可參加；另一選項框是「同意將用戶的Cookies用於廣告目的與分析」，此一選項已被預先勾選，而用戶可以取消勾選；在選項旁附有說明（如Cookie的用途等），並告知用戶可以隨時刪除所設置的Cookie。 歐盟法院針對《電子通訊隱私指令》（ePrivacy Directive, ePD）以及《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）進行闡明，重點如下： 一、ePD所要求對於Cookie儲存與使用的「同意」必須符合GDPR的「同意」原則，必須是當事人自願、具體、知情且明確的同意，本案「預先勾選同意」不構成有效同意。 二、「同意」必須特定對象，而不能藉由其他標的加以包裝、暗示，用戶點擊「參加遊戲」不能代表「Cookie的同意」。 三、ePD是對於用戶資料儲存與取得的保護，不論是否涉及「個人資料」均有ePD的適用，而必須取得用戶同意。 四、對於Cookie的使用必須清楚揭露，包括Cookie用途、運作期間、第三方是否有機會取得此一資訊等，以確保用戶確實了解其所為「同意」的內容與範圍。
歐盟研究揭示研發策略新方向 將以氣候變遷、能源、健康與中小企業為主軸歐盟執委會於6月公布新的一般策略架構（Common Strategic Framework，CSF），在歐盟第七期研究架構計畫（FP7）於2013年告一段落後，CSF鎖定的研發策略方向仍會繼續，然此同時也引發一些不同的意見。為此執委會於6月間邀集產官學研進行討論，並於6月底揭示了新的計畫—Horizon 2020—。 歐盟執委會早於2011年初即發佈歐盟競爭力白皮書，揭櫫了未來新一期研究架構計畫之政策方向，其對於現有政策結構與資助機制有不小的衝擊。 新的CSF以氣候變遷、能源、健康與中小企業為研發資助之主軸，而為瞭解並蒐集各界包括大學、國有研究機構、各國政府以及企業界的意見，執委會於今年2月間發布了意見徵詢綠皮書以預先蒐集各界意見。根據執委會的規劃，新的CSF除要求教育體系應跟隨業界研發人才需求的腳步外，更鼓勵中小企業未來投入創新活動，因為執委會發現，歐洲的企業研發投資經費總額，僅有日本和南韓的一半。 歐盟執委會表示，氣候變遷、能源、健康與中小企業為未來研究資源資助與投入的方向，以呼應歐洲民眾的期待。此外，針對目前計畫所存在的行政效率不彰、缺乏透明性及計畫遲延等問題，也將列入未來改善重點，為此，歐洲議會已於6月進行FP7期中檢討時通過解決方案，日後將靠各國分別於歐盟及國家層級的計畫執行與管理中落實。 Horizon 2020計畫將於2014至2020年間斥資800億歐元於研發與工作機會的創造，以提升歐盟競爭力，後2013時期（post-2013）歐盟則將致力於化解計畫執行的分歧，確實協調各國投入新計畫的步調一致性。
美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於2011年7月15日公布第二份報告與命令（Second Report and Order），針對低功率電視（low power television, 簡稱LPTV）數位轉換時程進行規範，並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。 美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送，但此規定僅適用於全功率電視台，並未及於低功率電視。所謂的低功率電視，為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型；這些社區有可能地處鄉野，但也有可能為大都會區內的個別社區。 FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃（displacement applications），並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。