德國慕尼黑地方法院日前認定特斯拉關於「Autopilot」等銷售（廣告）標示將誤導消費者
自特斯拉（Tesla）推行Autopilot（此於特斯拉之繁體中文官網譯作自動輔助駕駛）以降，其原先宣稱可免手動（Hands free），但經美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）指摘特斯拉前述宣稱可能使駕駛人注意力渙散而發生事故，似乎影響近年來特斯拉對於其自動輔助駕駛系統之論調，而改要求駕駛人即便開啟該系統仍須將手放置於方向盤上。除了前揭特斯拉於車輛銷售（廣告）資訊所生的爭議外，日前2020年7月間德國慕尼黑第一地方法院（Landgericht München I）之合議庭的判決，認定特斯拉於其車輛（Model 3）之銷售（廣告）標示資訊的整體，以及原告競爭中心（Wettbewerbszentrale）所分別主張之內容，均屬不正當競爭防制法（Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb，UWG）第5條第1項第2句第1款之誤導性商業行為（Irreführende geschäftliche Handlungen，或譯作引人錯誤之交易行為）。
本件之爭點核心在於特斯拉現行車輛既有配備之Autopilot系統，以及消費者可自行選購之Volles Potenzial für autonomes Fahren（德文直譯：具備完全自動駕駛潛力，而特斯拉之繁體中文官網譯作全自動輔助駕駛）系統等用詞，因其等涉及車輛功能與設備之決定性概念和資訊，則與現行「車輛駕駛輔助系統」（Fahrassistenzsystem）存有落差，進而導致消費者理解與實際情況不一致之情形。
法院認定理由在於不論特斯拉之Autopilot或Volles Potenzial für autonomes Fahren等系統，均無法達到毋須人為介入行駛的情境，即便其於官網上有另行標註目前該等系統功能有限，仍須駕駛人主動監控所有行駛環境等，但因該等內容說明不夠透明與清晰，而仍無法排除其等資訊具有誤導性，故特斯拉使用Autopilot等詞以及其他暗示車輛技術上能完全自主（vollkommen autonom）等用語，將引起消費者錯誤認知其可在德國的道路上運行完全自主之自動駕駛系統（註：此部分似係指SAE標準等級5之自動駕駛系統，然德國道路交通法目前僅開放運行等級4以下之自駕系統）。不過該判決結果仍可上訴。
劉彥伯
法律研究員 編譯整理
Anne-Kristin Fricke, Werbung mit Autopilot irreführend für Verbraucher, Landgericht München I, Jul. 14, 2020, https://www.justiz.bayern.de/gerichte-und-behoerden/landgericht/muenchen-1/presse/2020/7.php (last visited Aug. 10, 2020).
Jonathan Bartlett, German court rules: Tesla autopilot is false advertising, Mindmatters, Jul. 14, 2020, https://mindmatters.ai/2020/07/german-court-rules-tesla-autopilot-is-false-advertising/ (last visited Aug. 10, 2020).
Karin Matussek, Tesla can’t use Autopilot ads in Germany, court says, Automotive News Europe, Jul. 14, 2020, https://europe.autonews.com/automakers/tesla-cant-use-autopilot-ads-germany-court-says (last visited Aug. 10, 2020).
Tesla-Werbung zu Autopilot und autonomem Fahren irreführend, beck-aktuell HEUTE IM RECHT, Jul. 15, 2020, https://rsw.beck.de/aktuell/daily/meldung/detail/tesla-werbung-zu-autopilot-und-autonomes-fahren-fuer-verbraucher-irrefuehrend (last visited Aug. 10, 2020).
林易典，〈德國不正當競爭防制法2017年最新翻譯(2017.8.)〉，公平交易委員會，https://www.ftc.gov.tw/upload/6c044d79-bfb5-4427-ad82-8942d682e0f1.pdf （最後瀏覽日：2020/08/10）。
張鑫，〈特斯拉Autopilot在德國被裁決是誤導消費者，其它車商自動駕駛系統呢？〉，希望之聲，2020/07/20，https://www.soundofhope.org/post/402814?lang=b5 （最後瀏覽日：2020/08/10）。
於回顧過去10多年來在大學智慧財產相關的政策措施以後，日本科學技術振興機構（JST）智慧財產戰略中心於7月5日就「政策建言－回首長達十多年的大學智財相關政策措施並探求今後的發展」總結作出發表。根據外識學者專家所組成的JST智慧財產戰略委員會所作成的研議，其就大學智財此後所追求的目標願景，以及為達成該願景各個部門（政府、大學、技轉中心與JST）各自所應扮演的角色提出了整體的建議。 在建言中提到，大學智財的目標願景乃在於「以未來運用為導向擬定智財策略」與「確保研究成果轉化智慧財產，積極回饋國民社會」，並列舉各部門為達成目標願景所應執行之任務。 建言中主要提到的各部門任務如下所述： 【日本政府的任務】 ‧對於大學的智財評價，不應只限授權金收入，也應考慮共同研究、創新育成（由大學孕育而生的新創企業）的創出效果。 ‧應建構於獲得革新性的研究成果時，能夠搶先取得基礎專利、強化週邊專利的策略性的、機動性的強而有力的智財支援體制。 【日本大學、技轉中心的任務】 ‧為創造強勢的專礎專利，應能確保具備優秀判斷力的人材，與應進行充分的先前技術檢索。 ‧應以大學成果的早期實用化為導向，推進與中小、新創企業的合作關係。 ‧思考大學間、技轉中心間多樣而有效果的合作形態，積極謀求提升技轉機會。 ‧強化對學生與研究者的智財教育與智財進修。 【JST的任務】 ‧研析早期而積極的智財發掘與迅速而機動的資金投入等等主動性的支援模式。 ‧進行熟悉海外技術移轉的專業人材的配置與培育，且就對大學專利之權利侵害提供設置諮詢窗口等的支援措施。 ‧促進大學閒置專利的海外技術移轉。 ‧研議於鉅額資金投入而有多數大學、企業參與之特定大型計劃的場合，不受日本版the Bayh-Dole Act條款的限制，而由特定公共的機關等執行專利的管理。
美國加州《AB-5法》（Assembly Bill No. 5）美國加州於2019年9月通過AB-5法案（Assembly Bill No. 5），預計於2020年1月正式施行，本法目的在於強化零工經濟下非典型勞務提供者（如平台外送員）的權益保護，於加州現行勞動法令之基礎上，增訂關於各類勞務提供者之特別規定。 依本法主要規範，係推定替雇主（hirer）提供服務的工作者為僱傭契約關係下之僱員（employee），就最低工資、失業保險、勞災、醫療保險等面向，業者應對這些工作者提供等同受僱人之相關權益及保障；若要被例外認定為非成立僱傭關係之獨立承包商，則必須滿足不受公司於工作方面的控制指示、從事與公司通常業務範圍無關之業務、以及有實質接案自由等三要件，並要求業者應以上列標準判定其勞務提供者為僱員或獨立承包商，同時需於例外認定為獨立承包商時提出相關證明。 同時，本法亦考量到施行後其效力對既有營業形態之衝擊，分別採取以下措施： 針對例如派報員、商業捕撈（commercial fishermen）等業別，於本法正式施行後一定期間內，豁免前述列舉之特定領域勞務提供者適用本法來認定其與業者間的契約關係。亦即，在法案生效後的短期內，特定業者暫時不需適用該法所定要件來檢視與勞務提供者間之契約關係，避免本法貿然實施可能導致其無法經營日常業務的困境。 對於醫療保健專業人員、持有牌照之律師、建築師、會計師、證券經紀商等法明文列舉之特定職業，排除適用本法判定勞動關係的特別規定，而非暫時豁免適用。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
全國農民工會（NFU）向美國食品藥物管理局（FDA）正式提交食品安全現代化法案（FSMA）意見書自2011年歐巴馬政府頒布《食品安全現代化法》(Food Safety Modernization Act, FSMA)以來，美國食品藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）研擬多項配套法規和施行細則藉以強化FSMA食品安全標準之具體落實。此外，為形成產業、工協會各方之修法共識，FDA開啟為期一年之意見徵集期間。另於今年度（2013）11月15日，美國全國農民工會（National Farmers Union, NFU）正式向美國食品藥物管理局提交食品安全現代化法案（Food Safety Modernization Act, FSMA）具體意見書，該項意見書要點歸納如下： 1.全國農民工會表示此修法方向，有助於事前預防食源性疾病（foodborne illness）擴散與食品風險之控管，有效達成法規建構之目的。 2.由於配套法規涉及食品鏈供應商、農民與生產者之具體責任，建議政府應評估多階段意見諮詢期（comment period）之規劃，廣納各利益相關者具體建議。 3.全國農民工會針對農業用水的品質標準、檢測措施與規範提出不同之見解，亦建議縮短農產品禁用生物土壤改良劑的時間。