美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案

  美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。

  該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為:

  1.  培養AI公眾信任(Public Trust in AI);
  2. 公眾參與(Public Participation);
  3. 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality);
  4. AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management);
  5. 獲益與成本原則(Benefits and Costs);
  6. 彈性原則(Flexibility);
  7. 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination);
  8. AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency);
  9. AI系統防護與措施安全性(Safety and Security);
  10. 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。

  此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。

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美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用?

美國著作權局發布AI著作權報告第三部分:生成式AI訓練-AI訓練是否構成合理使用? 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 (Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version)[1],該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係,彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向,目前發布之版本為預出版本,該報告說明將於近期發布最終確認版,預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究,同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知(Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI),徵集各界對AI著作權議題之意見,著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析,於2024年7月起發布AI著作權報告,第一部分為數位仿造,第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析,而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品,此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析,主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製,除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等,否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權(Prima Facie Infringement)。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製,包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3],模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下,模型權重(model weights)[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品,而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重,即便其未參與模型之訓練,亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時,表示此範例必以某種形式存在於模型權重中,故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之,不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利,部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出,模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權,須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容,僅有在實質相似之情形下,模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯,著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為,惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用,仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性(transformativeness)[10],AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對,而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別,須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統,則該模型具高轉化性;若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時,不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間,如模型使用特定類型之作品進行訓練,用以生成使用目的與原作相同之內容時,即便其生成內容未有實質相似,頂多僅為有限度之轉化(modestly transformative)[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施,限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容,使生成內容之目的與原作品不同,此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為,使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的,且近似人類學習,因此實質上應是具有轉化性的,著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明,語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇,並非單純僅吸收其單字含意,且所生成之模型是被用作創造表達性內容,故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次,針對人類學習觀點,報告首先闡明,學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作,因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品,此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果,故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性,如小說、電影等,其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元,因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品,於判斷其複製比例是否合理時,係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性,須考量重要性以及數量,若模型僅使用小部分作品做訓練,但該部分為著作權作品之核心部分,此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面,生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性,生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而,許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練,因此,著作權局指出,雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖,但若其訓練具有轉化性目的(transformative purpose),並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時,則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之,使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失(lose sale):權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作,而失去收入。 B 市場稀釋 (market dilution):AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險,原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋,風格非為著作權所保障之方為,惟若AI生成與作品風格相似之內容,即便未有實質相似,但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者,將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 (lost licensing opportunities):權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會,但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍,報告亦肯認自願授權之可行性,雖自願授權可行,且已有開發商開始實施,惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為,即便現階段自願性授權仍為發展中之制度,但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展,若未來於特定類型作品中出現失靈情形時,再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理,然就此報告之結論觀之,其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答,合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及,AI訓練過程中,使用受著作權保護作品可能具有轉化性,但是否足以構成合理使用,仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是,雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品,惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶,開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外,報告中提及市場稀釋理論,目前尚未有法院採用,對合理使用之認定較為嚴格,即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用,可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法,雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度,但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境,但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明,惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論,自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明,國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究,本中心將持續關注相關議題並更新動態。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網,主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案,而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素,具有與原作不同目的或性質,且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

新興網路運輸業的異軍崛起-UBER風潮

新興網路運輸業的異軍崛起-UBER風潮 科技法律研究所 2014年09月06日 壹、前言   分享經濟(sharing economy)的概念,伴隨科技技術的進步和社群媒體的活絡,逐漸成為新興商業模式的關鍵元素,並創造出巨大的利潤。Uber便是成功媒合閒置車輛、司機與消費者的新興科技產業典範,然而破壞式創新的成功,反面而來的是全球各地的傳統產業-計程車業的激烈抗爭,政府也隨之發現現有交通監管法規無法妥適因應該新興產業的崛起,而可能對於社會秩序維護、市場公平競爭、爭議處理、人民生命、身體安全之保護有所欠缺。   Uber由卡拉尼克(Travis Kalanick)創立於2009年,起源於舊金山這個難以叫車的城市,目前已進駐超過42個國家,2012年被富比士雜誌評選為全球前十大科技公司,2013年7月引進臺灣[1]。Uber本身不擁有車輛和司機,而是利用先進的app軟體,扮演媒合閒置車輛與消費者的角色,該app軟體同時具有計算費率、顯示出車資訊及預估抵達時間、信用卡付費和車資平分服務等多重功能。由於Uber對司機的服務品質設有嚴格控管和淘汰機制,深受消費者信賴與好評。   Uber的商業模式不斷更新,從原本主打的賓士高級轎車外,開始提供一般的小轎車和休旅車的平價車款服務,並吸引計程車司機的加入、淡化計程車業抗議的問題。在紐約,與Uber聯手的計程車司機,平均收入從300美元提高至700美元[2]。   原本Uber主攻客群是高消費的商務人士,起跳費用和費率比計程車高[3],約莫貴五成到一倍左右[4],故對計程車業影響較小,但Uber隨後推出的平價「菁英優步」方案起跳價是50元,使得臺灣的計程車業者產生激烈的反彈浪潮[5]。透過科技創新研發而誕生的新興網路運輸業,不僅模糊了租車業與計程車業的界線,甚至可能會無「法」可管,惟在鼓勵創新創業的政策推動下,對於新興科技產業的管制,是否真能確保市場之公平競爭與維護社會秩序,抑或會過度偏袒傳統產業而扼殺了新型態商業模式的活絡和成長,殊值探究。在美國,已經有許多城市因計程車業的抗議而開始正視該新興產業的異軍崛起,並逐步發展出相應合理之管理制度,殊值我國參考[6]。 貳、Uber在美國 一、緣起   Uber發跡於舊金山,在瞬間擄獲美國各大城市消費者的芳心,但也直接衝擊傳統交通運輸業的生意而造成反彈[7],2012年10月,芝加哥計程車業及汽車服務業提起訴訟,認Uber商業模式違反芝加哥對計程車營運管理交通法規[8],隨後,舊金山、華盛頓等地區也有大規模計程車業的街頭抗議行動,認為Uber這種以應用程式為工具的車輛共乘服務 (app-based ride sharing)造成不公平競爭[9],各州政府,最初為因應抗爭和可能無法管理等問題,採取保守的反對態度。   擁有嚴格交通法規的紐約市首先禁止Uber停業,接著是芝加哥、麻薩諸塞州[10]和維吉尼亞州[11]等地陸續跟進,華盛頓特區和波士頓也引發一系列訴訟[12],提出uber等共乘車輛服務的科技公司是不合法的計程車業等控訴。   從Uber營運模式觀之,由於其本身未擁有司機和車輛,而是和租車公司和私人合作,最初被歸類為車輛租賃業(hire-a-car business),然而,在其營運模式下卻又與計程車業相似卻不同類,因而處於交通法規管制之灰色地帶之中。備受爭議之處如:對於不同地區的收費採動態定價、利用具GPS定位功能的app作為哩程計費器(meter)、而未遵循當地交通運輸業主管機關訂定的收費基準;違反當地地交通法規有關不允許計程車利用電子裝置提供駕駛服務或預約的極短程(少於半小時)搭乘服務(prearranged rides);不接受路邊隨機接客;不接受現金付款(如奧克拉荷馬州塔爾薩市(Tulsa)法規規定計程車業必須以現金的方式向乘客收費);透過自動化機器直接將小費包含在服務費用裡(美國約定俗成的慣例是,乘客須付司機1~2塊美元或車費10%的小費)以及某些地區如維吉尼亞州僅允許非營利的共乘行為、對費率過高的不滿及Uber有阻礙合法計程車使用app叫車的試驗計畫進展之虞等[13]。   2013年的最後一天,加州舊金山發生一起交通事故,Uber司機撞死一名人行道上的6歲女童,但Uber聲稱當時車內沒有乘客亦非在接客途中,非屬執行職務,依加州公共事業委員會(Claifornia Public Utilities Commission, CPUC)之規定,並不在商業保險理賠的範圍內。女童家屬提起民事訴訟,指控司機依賴手機應用程式作為接客平台違反交通法規、保險責任存有漏洞等(該車輛屬於司機自有車,並沒有投保商業責任保險);若換成是計程車業,計程車司機縱使是已下班在返家途中、或在接客途中,都受到商業責任保險範圍的保障[14]。這件事情激起引發了各界劇烈討論。新興網路運輸業的崛起,除了影響計程車業市場行情和工作機會之外,相關的交通監管規範、司機對乘客或行人造成傷害及交通事故發生時的責任歸屬及商業保險範疇等,從各地交通法規觀之,產生許多模糊或三不管地帶;在各地主管機關提出因應之道前,Uber自行在 2014年2月宣布將擴大保險範圍,以涵蓋司機個人保險範圍不足部份[15]。 二、發展近況   2014年初,美國各地行政機關開始著手規範此類藉由科技技術進入交通運輸業的新興產業,此類新興產業在各地稱呼不同,諸如「網路運輸業(Transportation Network Company,下稱TNC)」或「車輛共乘服務業(ride-sharing service)」[16],多數的共識是,政策上應開放、鼓勵Uber等新興網路運輸產業活絡發展,以帶動當地就業市場和刺激消費,也能提供消費者更多選擇機會;但新興網路運輸產業不適合被直接歸入計程車業或汽車租賃業的法規下去管制,而應按其特性重新設立另一套監管機制。同時;也宜逐步緩慢放寬對計程車業的管制(relenting pressure from the taxi industry),緩和其在營運上所遭受的衝擊。不過也有地區仍處於觀望中,以下僅列舉數州及城市之發展狀況: (一)加州是最早針對TNC立法的地區,加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)新增「網路運輸業(TNC)」產業類別,針對 Uber、Sidecar、Lyft等車輛共乘服務業(ride-sharing services)等新興租車服務業,在2013年9月通過監管規定,內容包括:必須取得CPUC核發的營業許可、司機前科背景調查、建立司機職業訓練計畫、執行禁止吸毒與酗酒政策、19項車輛檢查項目以及針對每件交通事故至少要投保100萬美元以上金額的商業責任保險,使乘客、司機和第三人於遭遇意外事故時均能獲得合理賠償,該保險金額的要求高於對于豪華轎車之規範[17]。CPUC的立意在使新興和傳統的交通運輸業能在合理的基礎上公平競爭,並確保提供消費者更多元且安全的叫車服務,同時不阻礙新興產業之發展。 (二)科羅拉多州參議院下屬商業、勞動力及技術委員會(Senate business labor and technology committee)亦將Uber此類新興服務歸類為「網路運輸業(Transportation Network Company)」並訂定「規範機動車輛交通運輸規則-網路運輸業規則」(Transportation Network Company Rules of the Rules Regulating Transportation By Motor Vehicle),於2014年7月8日正式施行[18],主管機關為州政府公用事業委員會(Public Utilities Commission),規範對象範圍包括網路運輸業者、網路運輸業者的雇員和司機。網路運輸業被認定為一獨立業別,有專屬的申請許可程序及要件;網路運輸業者應投保強制汽車責任保險,賠償範圍包括人身健康與財產損害;在安全維護責任部份,則參酌聯邦法規訂定,當司機一旦加入Uber並使用其app執業,則需要通過背景調查、健康檢查和車輛檢查[19],司機的工作時數也受到限制,以登入網路運輸業數位網路(digital network)起算,連續工作12小時候便應登出至少8小時、連續8天工作累計80小時者亦同,網路運輸業者有義務管理並保存六個月內司機的使用記錄,並保證記錄的真實性[20]。 (三)維吉尼亞州在2014年8月和Uber、Lyft等網路運輸業者達成協議,在相關業者遵守州法、擴大對司機的背景調查並淘汰有重罪、詐欺、性騷擾、暴力犯罪和曾有藥物濫用經驗者、持續監督司機工作狀況並嚴格化投保要求等條件下,撤銷先前的停業禁止命令(cease and desist order),允許他們繼續執業,同時間維吉尼亞州也開始擬具相關法規草案,希望能因應此類提供共乘服務(ride-sharing service)的新興產業之特性、同時考量到傳統計程車業之衝擊影響,發展合宜、長久性的管理規範[21]。 (四)華盛頓州西雅圖市議會原本為了保障傳統計程車業,在2014年3月立法,首創三家新興網路運輸業Uber、Lyft、Sidecar在同一時間執業的司機數量之規定,每家門檻為150名,比業者自行估計出來的2000名執業數量差了不止一星半點;又原本西雅圖的計程車職業執照自1990年就不再核發,但為平息傳統計程車業的抗議,將再加發200張執照[22]。不過,網路運輸業者旋即在4月時推動公投運動(referendum campaign)阻止法令生效,同年7月市議會妥協並通過修正案,取消網路運輸業執業人數的門檻,但提高網路運輸業的投保責任,至核發200張執照給傳統計程車業部份不變,並就所有新取得許可營運的運輸業抽取10美分的費用,作為採購身障人士專用車輛的預算[23]。 (五)德州休斯頓市早在2013年年初便提出新興汽車運輸服務條例(new vehicle-for-hire ordinance)草案[24],市議會歷經16個月的討論,終於同年8月6日通過市政府法規第46章修正案[25],肯認網路運輸業(TNCs)的合法性,並將其和所有機動車輛派遣服務業(mobile dispatch services)納入交通監管規範,修正重點在如何落實消費者保護、相類似產業公平競爭、身心障礙者使用權益及商業責任保險,以建立良好的商業環境,找到鼓勵創新商業模式、支持自由市場和建立公平公正商業環境的平衡點[26]。 (六)德州聖安東尼奧市(San Antonio)市議會公共安全委員會(City Council Public Safety Committee)在2014年8月13日拒絕同意汽車運輸服務業(vehicle-for-hire)修正草案,認為應持續研議相關議題,預計11月時再次會商討論。修正草案係為使Uber等TNCs合法化,而預計在城市法令第33章(Code of Ordinances Chapter 33)新增條文,其規範類似對計程車業與汽車租賃業之規定,要求需申請許可、司機背景調查、提交年度及隨機抽查之汽車檢驗報告及強制投保等。但反對者認為網路運輸業對於當地觀光產業以及公共安全是有害的,且修正草案欠缺公平性。舉例而言,網路運輸業同特定共乘服務公司(ride-share companies)僅被要求承擔100萬美元的商業責任保險,但其保險責任應更重;計程車及禮車服務公司,每一車輛的年許可費為440美元,但網路運輸業卻只要160美元;又現行修正案並未限制網路運輸業的營運車輛數目,以及允許網路運輸業自行設定動態費率等,這些都將嚴重打擊計程車業的營運[27]。 參、Uber在臺灣 一、Uber之亂:台北市計程車業者包圍交通部抗議   2013年7月引進臺灣時並沒有未引起太多關注,但2014年5月平價車款服務「菁英優步」的推動,其跳表價為50元,費率比計程車便宜,因此引爆計程車業的恐懼[28],在計程車業眼中,Uber雖然主張所配合的是合法租車公司,但營運模式並非一般的日租或月租,而是同計程車班以距離來計算收費,卻又不受計程車客運業相關法規限制,明晃晃就是非法計程車,違反租賃業營業規範,不僅定價未經費率制訂委員會核定,司機也不需要有執業登記證,影響乘客安全[29]。我國交通部初步認定,Uber是提供預約租車並代僱駕駛的服務,需遵守小客車租賃業相關規定;若要與計程車客運業或個人計程車合作,則需符合計程車客運服務業申請核准經營辦法,收費也需要依照各縣市核定的計程車費率[30]。   政府到底應該如何看待與用什麼樣的思維管理創新服務?科技進步速度必然快過法規修訂速度,政府應該要保持彈性的態度,開闊的胸襟。臺灣15年來沒有改變的計程車費表,如今在Uber所提供的便利、有效率、高品質司機、立即的客訴處理的叫車服務下,計程車業者還希望能調高費率實是值得思考,是否傳統計程車業的載客服務和品質,已不符合消費者的需求[31]。 二、新興網路運輸業在法律關係上之定位   Uber所提供的服務其實是一個媒合閒置車輛及駕駛和消費者的叫車平台,在臺灣受限於法令規範,目前合作對象是小客車租賃業,交通部目前肯認其並無違法事由,但由於其商業模式-提供類似卻品質更好的乘車服務,因而對傳統計程車產業產生強大的衝擊,使得主管機關不得不正式回應計程車業者要求公平競爭、放寬駕駛年齡上限及推動新式計費表等訴求[32]。   若逕就Uber本身商業模式觀之,實際上較類似為我國的「計程車客運服務業」,依交通部依據公路法第56條第1項授權訂定之計程車客運服務業申請核准經營辦法第2條及第3條,計程車客運服務業得接受委託辦理「車輛派遣」服務業務,所稱派遣,係指接受消費者提出之乘車需求後,指派消費者搭車所在地同一營業區域內特定計程車前往載客之營運方式。至與Uber合作之小客車租賃業是否有違反法規之虞?   我國計程車客運業和小客車租賃業均屬汽車運輸業,依公路法第79條第5項由交通部訂定申請資格、程序、營運許可內容與限制等事項之規則。兩者行業性質相近,均屬特許行業,但小客車租賃業進入門檻並不嚴苛,屬完全競爭市場,業務來源包括短期個人商務市場、家庭短期旅遊市場及公務機關長租等,尚未出現營運困難的聲浪;而Uber所提供的媒合服務,進一步地減少小客車租賃業的車輛閒置時間、給予代僱司機額外工作收入和提高業者獲利空間[33]。依現行法規,並未禁止小客車租賃業利用類似計程車的營運模式。   而計程車業因立法者預設為維護消費者隨機叫車伴隨而來的安全考量,對計程車業有較多管制規範,計程車駕駛人除了職業小客車執照外尚須申請營運小客車執業登記證[34],對於車輛數量則係用牌照予以限制數量[35]。計程車費率則由公(工)會提案送交各該交通主管機關,再由費率審議委員會審議[36];計費表之設定標準和檢驗之主管機關為經濟部標準檢驗局[37]。然而計程車業一直有許多問題存在,如對於駕駛人資格限制、品質和服務態度的規範、工時與勞動條件管理等[38],此次以Uber而起的抗議活動,可發現計程車司機們的訴求,主要是來自於收入過低[39]。 計程車司機的生計困境,或許可藉由放寬進入門檻與降低成本作為手段,但不應以限制競爭、排斥提供更好服務的對手做為解決之道-當計程車業要求提高計程車費率卻又抗議Uber的平價服務,已經顯現出傳統運輸業缺乏競爭力卻又不願改革的陳舊思想。 肆、評析   根據Uber內部的數據統計,Uber每個月可以創造出2萬個工作機會,並且能有效改善交通狀況和減少酒駕事故[40]。在美國,與Uber合作的司機,年薪水高出一般計程車司機的三倍,且因媒合機率極高,司機可享有工時上的彈性,將提供乘車服務當作業餘工作,Uber則透過車牌號碼和司機的手機號碼對他們進行監督,一旦表現不好將剔除之,這樣的規範在新興的點對點科技服務(peer-to-peer tech service)是非常受歡迎且成功的營運模式,相同的商業模式也使用於e-Bay和Airbnb等公司[41]。   Uber利用成本更低廉的科技技術,所提供的方便叫車系統、便利的信用卡付費、確實的司機評鑑制度及極佳的媒合率,來自於創新的新興商業模式,並受到消費者的信賴與肯定。反觀我國計程車的現行市場生態,反映政府的政策決定及管制措施上,並無法提升計程車司機的收入和良好的載客品質,國內計程車市場並不乏已轉用科技技術平台的車隊,如台灣大車隊、Easy Taxi等,但整體的服務素質顯然欠缺足夠的競爭力,新興網路運輸業的誕生,實有助於計程車業加速開拓進取。我國政府確實應查核新興網路運輸業的商業模式,是否符合相關法規的管理要求,但管制目的上應係為兼顧消費者權益、公共安全、公平競爭及創新鼓勵,但絕不宜為了鞏固傳統產業的利益,而以法規扼殺新興網路運輸業的成長,犧牲消費者的使用需求和選擇權。 [1] UBER,https://www.uber.com/ (最後瀏覽日:2014/08/10)。 [2] 呂元鐘,〈uber.com-無照營業卻投資滿滿的新創叫車公司〉,數位時代,2012/11/22,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/25504 (最後瀏覽日:2014/07/25)。 [3] Liz Chen,〈高檔轎車服務Uber初體驗〉,Inside硬塞的網路趨勢觀察,2013/07/05,http://www.inside.com.tw/2013/07/05/uber-experience ;〈Uber-不是有錢人也搭的起的高檔專車接送服務,註冊送300搭乘金〉,電腦王阿達的3C胡言亂語,http://www.kocpc.com.tw/archives/3064 (最後瀏覽日:2014/07/25)。 [4] 〈破天荒!Uber App 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[13] Alex Hern, Uber’s Londn trouble is just the latest squabble over the sharing economy, theguardian, June.11, 2014, http://www.washingtonpost.com/blogs/dr-gridlock/wp/2014/08/06/virginia-reaches-deal-with-uber-lyft-to-allow-services-to-operate-in-the-state/ ; Kyle Arnold, Uber ride service faces questions about drivers, insurance, lack of regulation, Tulsa World, Apr.2, 2014(last visited July.23,2014). 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[21] Luz Lazo, Virginia reaches deal with Uber, Lyft, to allow service to operate in the state, Aug.6, 2014, http://www.washingtonpost.com/blogs/dr-gridlock/wp/2014/08/06/virginia-reaches-deal-with-uber-lyft-to-allow-services-to-operate-in-the-state/ (last visited Aug.14,2014). [22] Reid Wilson, Seattle becomes first city to cap Uber, Lyft vehicles, March.18, 2014, http://www.washingtonpost.com/blogs/govbeat/wp/2014/03/18/seattle-becomes-first-city-to-cap-uber-lyft-vehicles/ (last visited Aug.14,2014). [23] Lynn Thompson, Seattle council gives nod to compromise rules for ride services, July.14, 2014, http://seattletimes.com/html/localnews/2024071072_tncscouncilxml.html ; Seattle city council approves new ordinance, UBER, July.14, 2014, http://blog.uber.com/uberonseattle (last visited Aug.14,2014). [24] Jon Brooks, City by City, Lyft and Uber Take on Taxis Regulators, Mar.3,2014 , http://blogs.kqed.org/newsfix/2014/03/03/lyft-uber-regulation/ (last visited Aug.13,2014). 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[28] 郭芝蓉,〈uber引戰計程車,只有破壞沒有創新?〉,數位時代,2014/07/11,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/33003 ;甘芝萁、林嘉琪,〈叫車App搶生意,計程車公會怒控非法〉,自由時報,2014/06/25,http://news.ltn.com.tw/news/life/paper/790343/print(最後瀏覽日:2014/08/15)。 [29] 甘芝萁、林嘉琪,〈北北基費率15年未調,Ube 又搶客/千輛小黃後天交通部抗議〉,自由時報,2014/07/05,http://news.ltn.com.tw/news/life/paper/793243 ;蘇文彬,〈交通部將調查Uber是否有違法〉,iThome,2014/07/09,http://www.ithome.com.tw/news/89285 (最後瀏覽日:2014/08/15)。 [30] 〈各界對於UBER進軍臺灣市場相關疑問回應說明〉,中華民國交通部,http://www.motc.gov.tw/ch/home.jsp?id=15&parentpath=0,2&mcustomize=multimessages_view.jsp&dataserno=201407250001&toolsflag=Y (最後瀏覽日:2014/08/15)。 [31] 董福興,〈小黃為何不試著超越Uber?〉,聯合新聞網,2014/07/23,http://mag.udn.com/mag/digital/storypage.jsp?f_ART_ID=525933 ;經濟日報,〈擁抱新科技,化危機為商機〉,2014/07/25,http://udn.com/NEWS/OPINION/OPI1/8826676.shtml ;許子謙,〈uber的行銷秘密〉,數位時代,2014/07/21,http://www.bnext.com.tw/article/view/id/33101 (最後瀏覽日:2014/08/15)。 [32] 蘇文彬,〈交通部將調查Uber是否違法〉,iThome,2014/07/09,http://www.ithome.com.tw/news/89285 (最後瀏覽日:2014/08/15)。 [33] 周茂林,〈全力打拼爭權益,成果與業界共享-專訪中華民國小客車租賃商業同業公會全國聯合會〉,《工商會務季刊》,(2011),http://198.55.121.69/cgi-bin/big5/k/37a2?q1=dp1&time=17:24:42&q27=20110719141556&q35=&q65=2006003&q22=20 (最後瀏覽日:2014/08/15)。 [34] 計程車駕駛人職業登記管理辦法。 [35] 汽車運輸管理規則第91條之2。 [36] 汽車管理運輸規則第10條。 [37] 度量衡法第3條,度量衡器形式認證管理辦法第2條,度量衡器檢定檢查辦法第3條。 [38] 相關文獻如:交通部運輸研究所,計程車共乘試辦計畫(2009),http://www.iot.gov.tw/public/data/96414235571.pdf;張學孔,〈九十七年度台北地區計程車營運情形調查期末報告〉,台北市政府交通局與台北縣政府交通局共同委託研究,(2008);張學孔,〈計程車在臺北市大眾運輸政策中的角色與定位之研究〉,臺北市政府研考會委託研究,(2008);周文生,〈計程車駕駛職前與在職教育訓練制度之規劃與建立(I)〉,交通部運輸研究所委託研究,(2008);周文生、王穆衡、王晉元,「計程車客運業營業區域檢討調整之研究」,(2002 年)(最後瀏覽日:2013/10/25)。 [39] 計程車業者主要訴求為:放寬計程車駕駛年齡限制;放寬一輛計程車只能加入一家計程車客運服務業的限制(計程車客運服務業申請核准經營辦法第16條);取締白牌計程車;提高費率。請參〈北市計程車公會建請持續摧生新式計費器制度與規劃各方費率攤提問題〉,台北市商業會,http://www.tpecoc.com.tw/cgi-bin/big5/k/174m?q1=dp1&q27=174m&q35&q65=a019759&q22=20140730175343&q13=x ;台北市計程車客運商業同業公會臉書社團,https://www.facebook.com/notes/%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E8%A8%88%E7%A8%8B%E8%BB%8A%E5%AE%A2%E9%81%8B%E5%95%86%E6%A5%AD%E5%90%8C%E6%A5%AD%E5%85%AC%E6%9C%83/%E8%B7%AF%E6%94%BF%E5%8F%B8%E5%B0%8D103%E5%B9%B47%E6%9C%887%E6%97%A5%E5%85%A8%E8%81%AF%E6%9C%83%E9%99%B3%E6%83%85%E6%9B%B8%E5%9B%9E%E8%A6%86/432941536845711 ;交通部路政司路臺營字第1030408497號函;台北市公共運輸處北市運般字第10332038400號函;交通部交路字第1030405420號函。 [40] Uber, http://blog.uber.com/davidplouffe (last visited Aug.8,2014) . [41] Can Uber taxi protests stop technology’s advance?, 4 News, July.1, 2014, http://www.channel4.com/news/uber-app-taxi-cab-drivers-protests-washington-dc-technology ; Christopher Mathias, Half of NYC UberX Make More Than $90000, Uber Claims, May.27, 2014, http://www.huffingtonpost.com/2014/05/27/uberx-new-york-city-drivers-salaries_n_5397387.html (last visited Aug.8,2014) .

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