日本規制改革推進會議促進農業數據利用
日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立，具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會，規制改革推進會議於今（2020）年7月2日向安倍晉三首相報告，從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後，最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目，除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外，「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫，實施項目包括以下四項：
- 利用農林水產省補助金（見註1）導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時，應符合以下要件：根據農業領域AI數據相關契約指引，農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據，該契約條文應包含於數據契約中。
- 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境，透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據，未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。
- 農林水產省於2022年度預算開始，利用補助金導入農機廠商的農機時，須符合上述第2點OPEN API要求。
- 農林水產省將發出以下明確通知：因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務，以及為保護人的生命身體財產等必要之情況，農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意，可提供從農民方所取得之數據予有關當局。
日本政府為加速智慧農業落地普及，藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用，保護農民數據使用權利，且將農業數據擴散利用於公共事務，凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視，值得我國做為借鏡。
註1：補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律［昭和 30 年法律第 179 號］」（補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律［昭和 30 年法律第 179 号］）的補助金，包括其他交付金、委託費。
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劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
日本農業新聞，〈規制改革会議が答申 米検査１年かけ見直し 准組の意思 経営に反映〉，2020/07/03，https://www.agrinews.co.jp/p51245.html（最後瀏覽日：2020/08/11）。
日本農業新聞，〈規制改革会議が答申骨子案 農業分野は７項目〉，2020/06/23，https://www.agrinews.co.jp/p51153.html（最後瀏覽日：2020/08/11）。
〈規制改革実施計画（令和2年7月17日閣議決定）〉，内閣府網站，頁36-37，https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/publication/keikaku/200717/keikaku.pdf （最後瀏覽日：2020/08/11）。
〈規制改革推進に関する答申（令和2年7月2日）〉，内閣府網站，頁72-73，https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/meeting/committee/20200702/200702honkaigi01.pdf （最後瀏覽日：2020/08/11）。
加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）於2026年2月10日，更新《個人資訊保護與電子文件法》（the Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA）的解釋公告（Interpretation Bulletin），於該解釋公告中OPC將「神經資料」（neural data）與健康、財務、基因及生物識別資料並列，正式納入PIPEDA意義下的敏感資訊（sensitive information）清單中，賦予更高程度的保護。 其中，神經資料被列為敏感資訊的可能原因為以下： 1.深度私密性：神經資料有深度私密性，其可能揭露當事人不自知或不預期揭露的健康狀況、認知狀態或情緒反應。 2.不可變更性：不同於密碼可以重置或信用卡號可以更換，大腦的神經模式一旦外洩無法重置或輕易更換。 神經資料被列為敏感資訊後會有更高程度的保護要求包括： 1.強化同意要求：在加拿大PIPEDA的架構下，資料的敏感性直接決定了蒐集方式。對於神經資料，組織必須獲得更充分且具實質意義的明示同意，不能僅依賴默示同意，為獲得有意義的同意，組織必須嚴格定義使用目的。 2.提升安全防護的等級：法律要求安全防護措施必須與資料的敏感度成正比。由於神經資料被列為高度敏感，組織必須採取較高等級的安全保護措施。 3.風險評估標準：在發生資料外洩時，資料的「敏感性」是評估是否構成「重大損害風險」的關鍵因素。將神經資料列為敏感資訊，意味著涉及此類資料的外洩事件將面臨更嚴格的通報與法律責任。 總結而言，加拿大將神經資料列為敏感資訊，標誌著法律監管從傳統個資延伸到了人類的意識領域，要求相關科技企業在開發監測專注力、疲勞或情緒的消費性產品時，必須承擔與醫療紀錄同等的法律責任與保護義務。
歐盟將開發一套適用於全歐盟的權利登記系統，促使數位館藏的授權可以在一個透明且價格合理的機制下進行德國總理Angela Merkel在日前舉辦的法蘭克福書展中強調，反對在google在未釐清相關權利與建置對應的配套機制下，擅自將圖書典藏掃描數位化的作法。而不只德國反對Google的數位圖書計畫，歐盟執委會也在10月19日通過提案，要求歐盟正視圖書館藏數位化的智慧財產權議題，提案委員也督促歐盟應儘快採取行動，配合歐盟著作權法體系，發展更具競爭力的歐盟館藏數位化方案。 然在館藏書籍數位化的過程中，有必要先解決孤兒著作（verwaiste Werke）因著作人不明而無法進行數位化及授權的困境。據估計，英國圖書館館藏就有40%屬於孤兒著作。為找出一套簡易的授權機制，並建立歐盟各國針對孤兒著作共通的認定標準，歐盟在eContent Plus計畫架構下，於2008年11月便開始所謂「ARROW行動方案（Accessible Registries of Rights Information and Orphan Works）」，希望透過各國圖書館、著作權集體管理團體、出版商間的參與，整合歐盟境內不同的權利登記機制，共同開發出一套適用於全歐盟的權利登記系統，清楚顯示歐盟境內各種著作的權利狀態，促使數位館藏的授權可以在一個透明且價格合理的機制下進行，同時確保著作人可以得到適當的報酬。 有關歐盟針對圖書數位化的政策與討論，以及google數位圖書協議後續協商的結果，仍有待持續追蹤觀察。
美國佛羅里達州於2021年07月正式開放低速自駕貨車得於道路上行駛隨著新冠肺炎（COVID-19）帶來的影響，以及自動駕駛車輛（Autonomous Vehicle，下稱自駕車，自動駕駛稱為自駕）應用情境發展，美國佛羅里達州（State of Florida，下稱佛州）自2021年07月01日起正式讓低速自駕貨車（Low-Speed Autonomous Delivery Vehicle）可於其境內道路上行駛。 美國佛州首先在其州法典（Florida Statutes）有關全州統一性之車輛定義中，新增低速自駕貨車之定義，即配備毋須人類駕駛之自駕系統，且非設計作為載客運輸之車輛；此外，其須符合聯邦法規法典（Code of Federal Regulation, CFR）定義中之低速車輛（Low-Speed Vehicle），且須配備頭燈、剎車燈、方向燈、尾燈、反光設備以及車輛識別號碼，但不適用於該州其他低速車輛相關限制法規。惟如相關規定有與國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，即NTHSA）另外採用之聯邦規範相衝突時，則依NTHSA採用之規範。 此外，在該州法典亦明示低速自駕貨車在其境內道路上行駛之限制與條件： 1.低速自駕貨車原則僅能在速限低於時速為35英里以下之道路或街道上行駛。（但如該道路與速限超過時速35英里者相交，亦不影響低速自駕貨車穿越該相交路口） 2.低速自駕貨車在以下特定情形，可於速限為時速45英里以下之道路或街道上行駛： (1)低速自駕貨車在該等路段不會連續行駛超過1英里，不過該等路段之管轄單位有權針對連續行駛超過1英里的部分裁量是否放寬限制。 (2)低速自駕貨車並非為了轉向目的而獨立地在右側車道上行駛。 (3)在低速自駕貨車行駛於兩線道的道路或街道上，且後方有5輛以上的車輛時，後方車輛倘若因超車而可能駛入對向車道，或可能導致其他非安全之情境下，低速自駕貨車可在有充分安全駛離之處，自該兩線道的道路或街道駛離至限為時速45英里以下之道路或街道，以利後方車輛得繼續行駛。 3.低速自駕貨車之所有人、其遙控系統（Teleoperation System）之所有人、遠端操作人員（Remote Human Operator）或前開人員之組合式，必須為低速自駕貨車投保符合州法典明文之自駕車相關保險。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛，為達成自動駕駛目標，車聯網（Connected driving）及智慧交通系統（Intelligent transport systems）技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術，使車輛間（Vehicle-to-Vehicle, V2V）或車輛對基礎設施 （Vehicle-to-Infrastructure, V2I）等彼此交換訊息，或是將行車資訊傳輸到伺服器，並透過資訊網路平臺將資料整合利用，並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來，可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升，無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛，將產生龐大資料量，故系統需要即時迅速的運算能力。例如，前方一旦發生車禍事故，必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度，並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題，聯邦政府即針對五大領域問題：基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護，提出一連串作法及措施，確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢，然應就適合我國車聯網之實際需求發展，促進相關產業創新應用，並利用我國產業優勢與國際接軌，讓台灣在車聯網的發展中取得先機。