Smart City的進化：Super City
日本內閣為實現「Super City」的構想，於2020年2月4日通過《國家戰略特別區域法》部分條文修正案並提交國會審議，擬透過自駕車、無人機物流、遠距醫療等結合社區總體營造，以因應高齡化社會和解決人力不足等課題為目標。
「Super City」係指充分活用第四次工業革命中，人工智慧及大數據等各項最先進技術，領先實現未來生活方式的「完全的未來都市」。不僅在複數領域的智慧化措施中導入管制革新，同時也於生活中實踐，旨在解決社會中的各項課題。「Super City」可說是較早推動的「Smart City」進化版。Smart City具體推動範圍侷限於能源、交通等個別領域的尖端技術實證，而Super City則是以未來都市的整體創建為目標。即Super City的推動至少會同時涵蓋5個領域以上的生活中各項智慧科技，如物流、支付、行政、醫護、教育、環境、防災等；不僅有技術上的實證，更看重先行於未來社會的生活中實現；最重要的是會從居民的角度，而非從技術開發端、供給端，來追求理想的未來社會。
不過現行法規對於Super City的實現是有所侷限的，目前日本雖可依《國家戰略特別區域法》，由國家指定特定地區並實施管制鬆綁、制度改革等特例措施，但在推動管制革新以執行各種近未來技術之實證方面，尚需個別與相關主管機關協商，因此經常耗費數月至數年的時間成本。本次修法將強化各相關主管機關的合作，將制定基本方針明定具體的合作程序，而城市間的合作強化則將會整備開放API（Open Application Programming. Interface）規則及法規；另外Super City的實現需要蒐集、整理各領域之資料，因此擬將「資料協作基盤整備事業」列為法定計畫，且事業實施主體可要求國家及地方政府提供其所擁有的資料；由於Super City的推動將會同時涵蓋多個不同領域，為使各領域的管制革新具整體性且能同時實現，修正案中也規範Super City事業計畫的認定程序。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
〈日本提出設置沙盒制度的法律修正案〉，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=7993&no=64
美國專利與商標局於2020年4月27日拒絕人工智慧（AI）為發明人之申請並闡明發明人僅限於自然人。本案是美國專利與商標局首次拒絕人工智慧為發明人之申請，同時本最終審查意見（下稱：本意見書）也是第一次闡明發明人僅限於自然人。本意見書也被收錄在美國專利與商標局「人工智慧」、「首席專利審查官最終審查意見」之頁面，作為指標案例。 本意見書是在回應2020年1月20日專利申請申復案（Petition）之審查意見。回顧本專利申請案之基本資料表，發明人名字為「DABUS」、姓氏部分僅以括號註明「由人工智慧自行產生的發明」。本案法定代理人及申請人均為Stephan L. Thaler。Stephan L. Thaler表示，DABUS是一個神經網路系統且「有創意的機器」。美國專利與商標局表示，綜觀美國專利法的用詞（如：Whoever）及立法脈絡，均可得知發明人指的是自然人。具體而言，發明人必須是貢獻發明概念（Conception）的人，專利審查程序手冊（MPEP）定義「發明概念」是一個將發明人「創造行為之心智的完整呈現」（the complete performance of the mental part of the inventive act），僅有自然人具有「心智」（Mental/ Mind），因此發明人僅限於自然人。本審查意見又援引Beech Aircraft Corp. v. EDO Corp.判決，指出「發明人僅限於自然人」。所以，將專利申請基本資料表的姓名欄位填上「DABUS（由人工智慧自行產生的發明）」並不符合美國專利法第115條（35 U.S. Code § 115）。 本案於2019年7月29日提出，隨即於2019年8月8日被美國專利與商標局以「申請文件欠缺，不符合發明人與其繼受人之規範」（35 U.S. Code § 115和37 CFR 1.64）拒絕受理。幾番修正往返後，美國專利與商標局於2019年12月17日仍以「申請文件欠缺」不予受理，Stephan L. Thaler續行申復。美國專利與商標局於2020年4月27日做出本意見書。同一由DABUS創造的發明，但由Ryan Abbott作為申請人的案件，已被歐洲專利局和英國智慧財產局於2019年12月以雷同的理由拒絕。目前美國專利與商標局、歐洲專利局、英國智慧財產局面對人工智慧為發明人之專利申請，立場都是發明人僅限自然人。
美國高速公路運輸安全局（NHTSA）發佈針對車輛對車輛間溝通的研究報告國家高速公路運輸安全局（NHTSA）發佈即將針對車輛與車輛間通訊訂立規則的訊息，以管理車對車之間（V2V）通訊技術，V2V技術最主要著眼在於避免碰撞，根據調查百分之94的車禍事故都有人為因素牽涉其中，V2V技術可以讓車輛有效的認知碰撞的情況與潛在威脅。V2V技術仰賴的是鄰近車輛之間的通訊溝通並交換訊息，以警告駕駛潛在的導致碰撞安全威脅，例如：V2V可以警告駕駛前車正在煞停，所以候車必須隨之減速以免碰撞，或是警告駕駛在經過十字路口的時候處於不安全的情況，因為有一輛看不見的車輛正以高速朝路口靠近。V2V通訊技術使用精密的短距離通訊技術以交換車與車子之間的基本訊息，諸如：位置、速度、方向已決定是否要警告駕駛以避免碰撞。本項規則制訂的提案可謂是數十年來NHTSA與各部門間合作努力的成果，包含汽車產業界、各州運輸交通部門、學術機構以建立共識的標準。NHTSA的提案當中規制運用在所有輕型車輛V2V技術使用無線電傳輸協定與光譜頻寬總稱為精密短距通訊技術（DSRC）。這項立法規制要求所有的車輛都應該要透過標準化技術講共同的語言，並且要求所有車輛均要納入安全與隱私保護的措施。本次即將管制的車輛包括一般轎車、多功能車（MPV）、卡車、公車，車輛在4536公斤以下的車輛未來必須配備V2V的通訊系統。 ●交換資訊部分 僅交換基本安全訊息，其中包含車輛的動態訊息諸如行進方向、速度、位置。這些基本的安全訊息每秒交換高達10次，裝有V2V裝置的車輛將保留這些訊息，去評判是否有碰撞的威脅。如果系統覺得有必要，將立即發出訊息警告駕駛採取必要措施避免立即碰撞。 ●V2V未來可能應用 ■十字路口動態輔助：車輛進入十字路口前，如果會發生碰撞會加以警示。 ■左轉輔助：駕駛一旦左轉會撞上來車的時候，特別在於駕駛視線被擋住的情況下，會加以警示。 ■警急電子煞車燈：同方向行進車輛，前車忽然減速的情況下，V2V技術可以允許使經過透視前車的情況下，知道駕駛目前正在減速，所以可以針對視線外的急煞車預先因應。 ■前端碰撞警示：前端碰撞警示將警告駕駛即將到來的撞擊，避免撞擊前車。 ■盲點警示與變換車道警示：車輛變換車道的時候系統將警告位於盲點區域的車輛即將靠近，避免在變換車道的時候發生碰撞。 ■超車警示：警告駕駛超車並不安全，因為對向車道正有車輛往此方向前進。 ●面對網路攻擊 ■設計訊息認證方案，確保交換訊息時的安全性。 ■每一項交換的訊息均會經過偵測避免惡意攻擊。 ■惡意攻擊的回報機制：諸如身份錯誤配置的訊息、惡意車輛阻擋V2V訊息。 ●隱私保護 在設計最初期即導入V2V僅允許分享蒐集通用的安全資訊，對於個人或其他車輛的資訊不能加以蒐集與傳輸。 目前NHTSA將針對本項提案蒐集公眾意見（預計將進行九十天），並審核公眾所提交意見是否可行，在發佈最終的規則。
淺談美國行動健康服務應用程式之管理規範 南韓個資保護委員會發布人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）於2024年7月18日發布《人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引》（인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서）（以下簡稱指引）。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料（下稱個資）制定了新的處理標準，以確保這些資料在法律上合規，且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中，會使用大量從網路上收集的公開資料，這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊（unique identifiable information, UII）、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資，內容不限於個資主體自行公開的資料，還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多，在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前，取得每個個資主體的單獨同意及授權，同時，南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題，PIPC制定了該指引，確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎，並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施，進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外，在指引的制定過程中，PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法，期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分，第一部分：應用正當利益概念；第二部分：建議的安全措施及保障個資主體權利的方法；及第三部分：促進開發AI產品或服務的企業，在開發及使用AI技術時，注意可信任性。 針對第一部分，指引中指出，只有在符合個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）的目的（第1條）、原則（第3條）及個資主體權利（第4條）規定範圍內，並滿足正當利益條款（第15條）的合法基礎下，才允許蒐集和使用公開個資，並且需滿足以下三個要求：1.目的正當性：確保資料處理者有正當的理由處理個資，例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性：確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估：確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利，並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定，其中，技術防護措施包括：檢查訓練資料來源、預防個資洩露（例如刪除或去識別化）、安全存儲及管理個資等；管理和組織防護措施包括：制定蒐集和使用訓練資料的標準，進行隱私衝擊影響評估（PIA），運營AI隱私紅隊等；尊重個資主體權利規定包括：將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策，保障個資主體的權利。 最後，在第三部分中，指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊，並培養隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）來評估指引中的要求。此外，指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險，並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新，並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通，並密切關注技術進步及市場情況，進而推動PIPA的現代化。