歐盟公布智慧運輸系統指令授權規則
歐盟執委會於2019年3月13日針對清潔，聯網和自動化移動戰略，公布智慧運輸系統指令授權規則（Commission Delegated Regulation of 13.3.2019 supplementing Directive 2010/40/EU of the European Parliament and of the Council with regard to the deployment and operational use of cooperative intelligent transport systems），該授權規則（Delegated Regulation）係歐盟執委會為執行智慧運輸系統指令（ITS Directive）所制訂之相關細則，其目的使執委會與會員國合作提出指導分針，進一步讓各國能夠對自動及聯網化駕駛車輛進行型式認可，以加速相關創新運輸技術於歐洲協同式智慧運輸系統（C-ITS）之發展。其創新技術包含使車輛間可相互「交談」，或與道路基礎設施以及其他道路使用者「交談」，可應用在例如危險情況，道路施工和掌控交通號誌時間，將使公路運輸更安全，更清潔，更高效率。授權規則將符合容克委員會（Juncker Commission），即現任歐盟執委會主席容克領導的執政團隊，其所提出的清潔移動提案（ Proposals on clean mobility），是歐盟移動現代化的另一步驟，也為本世紀下半葉的氣候中和（climate neutral）目標，即達到溫室氣體排放總量為零之目標作準備，並持續達到歐盟2050年交通事故近零死亡或零嚴重傷害的目標。
歐盟移動及運輸專員Violeta Bulc表示：「此決定將為車輛製造商，道路營運者和其他人提供一個法源依據，以便於歐洲開始大規模發展C-ITS服務，同時對新技術和市場發展持開放態度。此將極力促進我們實現我們對道路安全的願景，並作為實現聯網化和自動化移動性的重要基礎。」
車輛，交通號誌和高速公路在裝配合規之聯網技術裝置後，可向周圍的所有交通使用者發送標準化之訊息，此將是實現車間通訊的重要里程碑。該授權規則將確保不同系統間擁有協同工作能力，使所有配備該技術的站點能在開放網路中安全地與任何其他站點交換資訊，並讓系統可順利運行，透過車輛間以及車輛和交通基礎設施之間的連接，也能幫助駕駛員做出正確的決策並視交通狀況來改善道路安全性、交通效率及舒適性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「歐洲資料保護委員會」（European Data Protection Board, EDPB）於2020年2月18日發布GDPR實施情形的報告。報告內容主要聚焦於資料跨境傳輸機制、歐盟會員國間合作機制（含EDPB工作情形）以及中小企業法遵等其他議題。 在資料跨境傳輸機制方面，EDPB歡迎各國提出適足性認定的申請，並表達其在評估是否具有適足性時，將著重於相對方是否能使權利確實執行、矯正措施是否有效執行以及對於持續性的轉移是否有足夠保護措施等。EDPB特別建議執委會，應保守看待G20或G7等會議所進行的「資料自由流通」概念，並確保個資保護水準不會因此受到影響。 而在其他跨境傳輸機制上，EDPB建議歐盟執委會應儘速更新標準契約條款，使其能與GDPR規定相符；同時其公佈目前正在審查40個「拘束性企業規則」（Binding Cooperation Rules, BCR），預期至少半數將於2020年審結；而在驗證及行為準則方面，EDPB預期將於2020年底完成相關指引的公告。 在歐盟會員國間合作機制上，EDPB強調其將著重於探討新興技術發展如何兼顧個資保護，以使GDPR作為技術中立的架構，能在保護個資同時兼顧創新。此外，EDPB承認由於各國程序規範上的差異，使得合作面臨挑戰，其建議歐盟執委會持續觀察程序差異對於GDPR執行成效上的影響。EDPB同時認為目前各國監管機構所獲得的資源仍然不足，建議各會員國應提供監管機構更充足的資源。 在中小企業議題上，EDPB承認GDPR對中小企業帶來挑戰。對此，除已由各國監管機構提供相關支援外，EDPB也將持續投入相關支援工具的開發，以減輕中小企業的負擔。 整體而言，EDPB認為GDPR實施大體上是成功的，並能提高歐盟法律體系在全球的知名度，目前並無修改GDPR的需求。 根據GDPR第97條規定，歐盟執委會應於本年5月25日前針對跨境資料移轉、歐盟會員國間合作機制等GDPR落實情形向歐洲議會及歐盟理事會提交評估報告；並於此後每4年提交一次。EDPB此一報告係為提供執委會完成前述報告參考而做。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部（Division of Civil Rights, DCR）聯合發布「演算法歧視指引」（Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination），指出《紐澤西州反歧視法》（the New Jersey Law Against Discrimination, LAD）亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟，社會各領域已大量導入自動化決策工具，雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險，亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具，並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍，以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為，其適用主體相當廣泛，包含但不限於下列對象：雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人；而該法之適用客體亦有明確定義，為具有受保護特徵（如性別、族裔、身心障礙等）之自然人或法人。 此外指引特別說明，即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發，只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範，儘管無意歧視，其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言，若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶，但不評估其他族裔的潛在租戶，則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響，且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案，則該政策或行為構成歧視。例如，某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客，但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判，此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者，在不會對適用主體造成過度負擔的前提下，得向其提出合理請求，以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例，若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現（例如監測員工的休息時間是否過長），在未考量合理調整的情況下，該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率，「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於，縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法，但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題，以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰，並達到實質管制AI的效果。
日本「未來投資戰略2017」日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日，以構築「Society5.0」為目標，提出《未來投資戰略2017》，宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。 在實現移動革命部份，《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等，提高物流效率與實現高度化移動服務，以減少交通事故和解決人力不足等問題。 與此同時，日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗，以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標；此外，亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外，日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用，主導制定資料傳輸規格等方向努力，並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。
「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。