澳洲立法強制Google及Facebook向媒體業者支付合理費用

  2020年4月20日澳洲政府要求澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)草擬強制性行為準則,以解決澳洲新聞媒體業者與數位平台(特別是Google及Facebook)間不對等的議價地位問題,由於2019年ACCC曾嘗試讓Google、Facebook自願與業者議價,並訂定相關程序準則,但事後成效不彰。為因應政府要求,ACCC於同年7月31日公布一份行為準則草案,「2020年修正草案—新聞媒體與數位平台強制性議價守則」(TREASURY LAWS AMENDENT (NEWS MEDIA AND DIGITAL PLATFORMS MANDATORY BARGAINING CODE) BILL 2020)。

  此行為準則允許新聞媒體業者各自或集體向數位平台協議使用新聞內容的合理費用,請求費用的媒體公司至少須符合最低的編輯專業標準,並保持編輯獨立性,且每年營收須超過15萬澳元。雖然目前草案只適用於Google及Facebook,但未來也可能有其他數位平台列入適用範圍。

  澳洲財政部長Josh Frydenberg表示,此準則設立的目的,是為了保護媒體公司著作內容的原創性,並確保業者能獲得合理的報酬,若Google及Facebook三個月內,無法與媒體公司達成報酬協議,將命仲裁員做出具有約束力的決定,違反規定者將會被裁處1000萬澳元的罰款。

  此草案公布後,預計於8月28日完成磋商審議程序,並向議會提出最終草案版本,經議會通過後正式生效。由ACCC負責執行並管理該準則,而新聞媒體業者的資格則由澳洲通信媒體管理局(The Australian Communications and Media Authority)認定之。

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德國聯邦政府內閣通過自駕車草案

德國聯邦政府內閣通過自駕車草案 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月10日   德國聯邦交通與數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVI)提出之自駕車草案(Entwurf eines Gesetzes zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes und des Pflichtversicherungsgesetzes – Gesetz zum autonomen Fahren[1]),經聯邦政府內閣(Kabinett)於2021年2月10日批准通過。BMVI表示冀望透過該草案創建自駕車的法律框架,針對自駕車布建與落地應用之相關程序進行規定,以使指定運行範圍(festgelegter Betriebsbereich[2])為全國公共道路的等級四自駕車(Vollautomatisiertes Fahren)能夠成為人民日常生活的一環。 壹、背景目的   2017年3月,德國聯邦議會(Deutsche Bundestag)通過道路交通法(Straßenverkehrsgesetzes, StVG)修正案,修正過後之道路交通法針對具高度與完全自動駕駛功能(hoch- und vollautomatisierter Fahrfunktion)的車輛─約等同於SAE等級三與等級四之自駕車─進行規範,明確規定在操作設計範圍(Operational Design Domain, ODD)允許自駕車操作,如專為於高速公路上行駛設計之自駕車,則在該模式下不得於其他交通道路上行駛[3],該修正亦針對駕駛人[4]的概念與責任範圍進行重新定義[5]。   本次針對自動駕駛制定之草案係以包裹立法之方式,除同樣於道路交通法進行條文的增定(第1d條至第1l條)外,並修正強制汽車責任保險法(Pflichtversicherungsgesetz, PflVG)第1條,增加道路交通法規第1d條所指自駕車車主(Halter[6])的保險責任。目標為使德國成為全球首個將自駕車自研究階段帶入日常生活中之國家,並預計於2022年實現其構想。 貳、內容摘要   道路交通法規增訂之第1d條至第1l條內容概述如下: 一、第1d條:定義   本條定義道路交通法所涉及之自動駕駛相關詞彙,包含自駕車、指定運行範圍、自駕車技術監控者,以及最小風險條件。 二、第1e條:允許車輛運行自動駕駛之條件   本條規範允許車輛運行自動駕駛之條件,包含需符合規定的技術要求、已受核發行駛許可、依各邦法律主管機關批准於指定運行範圍內使用、根據道路交通法第1條第1項允許於公路上行駛等條件;本條亦針對技術設備所必備的功能進行詳細描述,如車輛得自行遵守相關交通法規、自駕系統可隨時藉由技術監控者加以停用並將車輛置於最小風險狀態,以及自駕系統在以視覺、聽覺或其他可感知方式要求技術監控者進行手動駕駛前,預留有足夠的反應時間等。 三、第1f條:使自駕車運行之相關人員(Beteiligten)義務   本條要求自駕車之車主為維護道路安全和環境相容性(Umweltverträglichkeit),需定期進行自駕系統的更新與維護、確保於手動駕駛時遵守道路交通規定,以及履行技術監控任務。在對自駕車進行技術監控時,當接收到系統以視覺、聽覺或其他可感知方式通知技術監控者,並要求切換操作模式時,技術監控者應立即改為手動駕駛模式,並採取必要之安全措施。另外本條要求自駕車之製造商有義務對自駕車進行風險評估,確保其電子電機架構(Electronic & Electrical Architecture, EEA)與聯網系統的安全性,並向德國聯邦車輛運輸管理局(Kraftfahrt-Bundesamt, KBA)和其他有關主管機關提出證明。 四、第1g條:資料處理   本條課予自駕車之車主及製造商特定義務,要求車主在駕駛自駕車時,於特定情況下進行指定資料類型之保存及傳輸;在製造商部分,則要求其需以簡單、清晰且明確的方式,告知車輛之車主隱私設置選項以及駕駛過程中資料係如何被處理。另本條授權KBA於有安全上之必要時,向車輛之車主進行資料的蒐集、儲存與使用。 五、第1h條:自動駕駛功能的追溯啟用   當動力車輛設置未符合本法所適用之國際法規所描述之自動駕駛功能,僅當停用自動駕駛功能,而不影響車輛其他功能時,方可不考量自動駕駛功能未符合國際法規描述之情況,允許依相關審驗規定運行車輛。 六、第1i條:自動駕駛功能的測試   仍處於測試開發階段之自駕車僅在經KBA核發測試許可、已根據本法第1條第1項進行註冊的情況下,方得於公共道路上行駛,且該行駛必須基於測試目的,過程中亦必須持續進行技術監控。 七、第1j條:授權   經聯邦參議院(Bundesrat)批准之法令授權,BMVI可就道路交通法第1d條至第1i條之公共道路上具自駕功能車輛的許可和操作進行細節性規定。 八、第1k條:德國聯邦國防軍隊、聯邦警察、各邦警察、民防與災難控制、消防隊和緊急服務的車輛   為執行官方任務而有配置自駕車的需要時,若能確保使用自駕車時充分考慮公共安全,則允許相關技術規範、操作設計範圍規範,與其他行駛相關規範之適用排除。 九、第1l條:評估   基於自駕車研發過程可能產生的影響與其和資料保護法規的相容性,BMVI將於2023年底前,以根據本法第1i條第2項所取得之測試資料進行評估,並將評估結果交予聯邦議會。 參、簡析   由BMVI所提出之針對自駕車的草案目前正於聯邦議會及參議院的程序進行中,預計可於2021年中通過。與2017年之道路交通法修正案進行比較,2017年之修正主要目的係使自駕車能夠受道路交通法規之規範,故將自駕車以正面表列之方式,增列入道路交通法規對車輛之定義中,並對駕駛人之義務進行規範,而較少針對自駕車特性制定專門之規定;與之相比,綜觀本次修正草案之內容,可總結出草案係針對未來可於公路上行駛之自駕車結構、品質與設備制定一致性的技術標準要求,規範操作相關人員應行使之義務如自駕系統更新、資料保存、安全性證明與風險評估等,並就操作執照的審查與自駕車測試相關程序進行制定,透過針對自駕車之發展與落實所需進行法條內容之設計,力圖藉此於促進自駕車發展與落實的同時,進一步推動德國道路交通法規之調節與一致性規範之創設。   我國政府長期以來致力於自駕車科技的研發與實驗,2019年6月施行之無人載具科技創新實驗條例以沙盒之概念,於自駕車實驗的範圍內進行特定法規與條件的排除,使技術的研發與測試能不受現有之規範或特定條件限制,最終期望能將自駕車實際投入現有交通體系中使用。為使我國法制環境能與技術發展相互配合,建議可參考德國自動駕駛法草案之內容,在確保公共安全的基礎上,於我國制定自駕車之公路行駛規範,以協助自駕車技術於交通體系之落實。    [1]Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur ,Entwurf eines Gesetzes zur Änderung des Straßenverkehrsgesetzes und des Pflichtversicherungsgesetzes – Gesetz zum autonomen Fahren (2021), https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Anlage/Gesetze/Gesetze-19/gesetz-aenderung-strassenverkehrsgesetz-pflichtversicherungsgesetz-autonomes-fahren.pdf?__blob=publicationFile (last visited Mar. 10, 2021). [2]指定運行範圍(festgelegter Betriebsbereich)於草案第1d條中之定義為「當地與空間上確定之公共道路」,應非普遍所指操作設計範圍(Operational Design Domain, ODD),特於此說明以避免混淆。 [3]Deutsche Bundestag, Straßen­verkehrsgesetz für automatisiertes Fahren geändert (Mar. 30, 2017), https://www.bundestag.de/dokumente/textarchiv/2017/kw13-de-automatisiertes-fahren-499928 (last visited Mar. 10, 2021). [4]2017年道路交通法之修正係針對駕駛人(Fahrzeugführer)之概念與責任範圍進行重新定義,而非針對車主(Fahrzeughalter/Halter),特於此敘明。 [5]§§1a,1b,63a StVG. [6]車主(Fahrzeughalter/Halter)與所有人(Eigentümer)之概念於德國道路交通法上非完全相等,普遍情況兩者為同一人,但在少數情況則否,以車輛租賃為例,在此車輛之出租人為所有人,而車輛之承租人為車主,特於此敘明。

新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示

新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority,下稱IMDA)於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI,下稱示範框架)第1.5版,以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向,同時提供真實部署案例,將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧,代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動,並與其他代理及外部系統互動,代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境,例如更新客戶資料庫或執行付款,風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過,以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心,仍落在AI應用與輸出風險,對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展,更新其代理AI治理框架,新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式,為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件,但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力,故思考代理能做什麼時,應區分兩個概念:一為行動空間(action-space),指代理可採取之行動範圍,取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限;二為自主性(autonomy),指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度,取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素,不同的權限與自主程度,將會使性質同為代理AI,歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新,真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動,速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止,而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞,致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此,當系統由多個代理構成,敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能,會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向,提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環,透過監測發現異常時,即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險:組織可於規劃階段設計適當邊界,以限縮代理之影響範圍,例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施,確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責:「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,以因應自動化偏誤,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取措施確保人為當責,並應迅速掌握新發展,隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程:組織應於代理生命週期全程實施技術措施,且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見,爰建議逐步推出代理,並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責:應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形,以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練,使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識,同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率,嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍(讀取相對於寫入)及可回復性;發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度,並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境,推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上,示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護,亦即與其提示代理AI不得存取特定工具,不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外,框架另強調在設計之初就要納入控制措施,在執行過程中監測並介入,例如如限制防止工具使用過度,或以輸入驗證的方式,在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法,示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定(Model Context Protocol,MCP)過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時,該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段,如:於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證;於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制;於連結時,將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式,該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線,尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次,設計核准之形式,使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險,並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是,須將監督的有效性本身納入稽核,包括追蹤人為否定率偏低,或審查回應時間有過短情況時,即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞,並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員,同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險,示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理,但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍,難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限;於過渡期間,建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作,故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性,非僅測最終輸出;且應個別測試與合併測試,以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後,框架主張逐步推行,可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面,應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡,並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布,此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋,擴充多代理系統之系統性風險,補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」,而代理式治理之對象,則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統,風險延伸至「行動」及其真實後果。因此,其建議應由單一之模型輸出品質,轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理;由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則,適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時,依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範,推動與國際介接之人工智慧風險分類框架,並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範,並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上,跨入多任務自主執行的功能層次,風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下,單純以生成式AI為標的治理規範或指引,顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果,已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架,雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有,亦是來自於生成式AI的既有影響,但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難,「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」,並應迅速掌握新發展,運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是,該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示,即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險,或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA),《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第一‧五版,二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新,https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf(最後瀏覽日:二〇二六年七月六日)。 [2]《人工智慧基本法》,民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過,全文二十條,二〇二六年一月公布施行,中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1,頁8、15(分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」)。 [4] 同前註,頁11。 [5] 詳前註1,頁3~4。 [6] 同前註,頁15至18。 [7] 同前註,頁33至34。 [8] 同前註,頁30。 [9] 同前註,頁29至32。 [10] 同前註,頁23至24。 [11] 同前註,頁42至45。

日本專利局公布大學研發成果落地運用案例研究,協助大學衍生新創

日本專利局(特許庁)自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」(知財戦略デザイナー派遣事業),向大專院校派遣智財戰略規劃師,發掘大學內部埋藏之研發成果,協助研發成果落地運用或衍生新創公司,進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作,日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」(大学研究成果の社会実装ケーススタディ,以下簡稱案例集),介紹大學衍生新創重要案例,並針對新創公司設立、簽約等各階段,以對話形式說明應注意事項。 案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」,以及第3章「其他篇」,每篇介紹不同案例,一共收錄9個案例,如「以和企業共有之專利作價,投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」(発明発掘)、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」(社会実装準備)、「支援後階段」等4個流程展開,以圖文及對話形式,提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項,並以專欄形式說明失敗案例,期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。

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