英國通過《2018自動與電動車法》

  英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018),對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。

  針對自駕車之保險議題,該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model),無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛,駕駛人均應購買自駕車保險,讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下;

  1. 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義,管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。
  2. 已納保之自駕車行駛時所造成之損害,將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。
  3. 未納保之自駕車若發生事故,則車主應負擔損害賠償責任。
  4. 若由保險人負損害賠償責任,則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定,向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。

  於電動車充電基礎設施之部分,該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛,並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範,以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法,以達上述目標。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

你可能會想參加
※ 英國通過《2018自動與電動車法》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8134&no=57&tp=5 (最後瀏覽日:2026/11/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本發布創新治理報告書,主張強化企業等對法規範形成的實質參與

  日本經濟產業省於2020年7月13日發布「創新治理:實現Society5.0的法規與結構設計(GOVERNANCE INNOVATION: Society5.0の実現に向けた法とアーキテクチャのリ・デザイン)」報告書。其作成背景係依據日本在去(2019)年G20峰會時,基於大阪框架(大阪トラック、Osaka Track)下的「可資信任的資料自由流通機制(Data Free Flow with Trust(DFFT))願景,所提出的創新治理目標。該目標指出,過往的治理模式主要依靠法律規範,但明顯已追趕不及數位化與創新的快速步伐,致生新型態風險無法獲得有效控管、法律可能阻礙創新等問題,因而有必要革新治理模式,以掃除創新活動的障礙。基此,就上述創新治理模式的必要性與方式,日本召集國內外法律、經濟、科技、經濟等各界專家徵求意見進行討論,彙整後作成本報告書。   本報告書主張,應擺脫法規範的設計、法遵與執行,均由國家主導的傳統模式,建立提高企業參與規範擬定與實施程度的治理型態。具體主要包含以下作法: (1)法規範制定層面:規範之制定方向,改以作成價值決定的目的導向為主。至於細節性的行為義務,包含企業如何在數位化的虛擬場域內,透過程式語言等途徑落實上述法目的,則應由該些企業、以及在虛擬場域活動的社群或個人等利害關係人共同參與擬定相關的指引或標準。 (2)法遵層面:如上(1)所述,未來法規範制定將轉為形塑價值與目的為主,不會明確訂定企業的行為義務,而交由企業來擬訂。企業所制定之行為規範能否達成法規範目的,則須仰賴企業主動揭露其法遵方法,供外界檢視。因此,除企業應採用創新手法達成法目的、並對內落實法遵事項的說明外,應運用各種內外部查核機制來控管風險。同時,應著手研發相關技術或措施,讓利害關係人得取用企業之即時資料,以隨時確認企業所採取方法有無達成法遵,實現有效監督。 (3)執法層面:政府應以企業之行為對社會產生影響的程度,作為執法標準。若遭遇AI參與決策而衍生的事故,不應歸責於個人,而應建立獎勵機制,鼓勵企業積極協助究明事故原因。另一方面,亦應推動訴訟與訴訟外紛爭解決機制的線上化(Online Dispute Resolution, ODR),例如共享經濟平台服務的認證機制與標準、就電商平台上發生的小額消費糾紛由平台透過公告罰則等方式抑止與處理糾紛。

FCC同意基本型電子閱讀器可於一年期限內豁免於無障礙義務

英國OFCOM計畫推出適用於不同內容之分級識別標誌

  英國財政大臣Gordon Brown在倫敦的一場演講中指出,OFCOM現正研擬制定一套適用於各種不同媒介之內容的分級識別標誌。未來不論電視節目、廣播節目、電影、電腦遊戲或者網站內容都可適用該分級識別系統,以幫助父母為家中的孩童過濾不適當的內容,保護孩童在數位化的時代仍可以遠離不適合的媒體內容。   在該場演講中,Gordon Brown 表示,身處在數位時代,父母越來越難掌握孩童所接觸的內容是否適當,但是在無法扭轉科技的進步前提下,應當善加利用新科技並使父母得以透過各種新科技繼續保有為孩童選擇適當的內容之控制權。   OFCOM的發言人僅透露該套分級識別系統不僅適用於所有種類的媒體內容,而且將以文字方式描述各種內容,例如特定內容之裸露程度為何,以作為視聽大眾決定是否接收該內容前的參考。另外,不同於現行的電影分級制度乃是以年齡作為不同等級內容的分級標準,未來OFCOM所推出的分級識別系統將無關乎年齡。不過OFCOM亦表示該分級識別系統的詳細內容目前尚未決定,仍在討論階段。   除了制定一套適用於所有內容的分級識別系統之外,OFCOM未來亦將透過電視廣告以及要求ISP業者配合向消費者宣導各種過濾軟體,以便消費者得以過濾網路上之色情猥褻或暴力之內容。

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。

TOP