為促進自駕車研發和推廣,日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車(Advanced Safety Vehicle, ASV)推進檢討會,檢討設計自駕車時之注意事項,並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」(ラストマイル自動運転車両システム基本設計書),希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。
「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍(Operational Design Domain, ODD)定義為限定區域或駕駛環境條件,並提出所有自駕車應具備之共通ODD,包括(1)道路/地理條件︰目標道路、行駛道路;(2)環境條件︰時間、天氣;(3)行駛條件︰行駛速度;(4)行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施,以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外,由於不同應用情境會影響ODD之設定,故本書以限定路線下往返之自駕車為代表,說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例,在共通ODD中,最後一哩路自駕車時速應為30公里,但在提供限定路線內往返之載客服務時,自駕車的時速應設定在12公里以下。最後,「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件,以及設計時應留意和確認的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
今年十一月初,美國運動穿戴式裝置製造商Jawbone針對其競爭對手Fitbits所提起之專利侵權控告提出反訴,主張Fitbits濫用專利、涉嫌壟斷市場,違反反托拉斯法。本次Jawbone的反訴讓這場運動穿戴式裝置的智慧財產權之戰更加白熱化。 Jawbone及Fitbits為美國運動穿戴式裝置的兩大領導廠商,雙方在今年展開一連串的智慧財產權爭訟。這場智慧財產大戰開始於今年五月,當Fitbits正準備首次公開發行(IPO)時,Jawbone控告Fitbits挖角Jawbones部分員工,並藉此盜走Jawbone共約18000筆的機密資料。數週之後,Jawbone又控告Fitbits專利侵權,並緊接著向美國國際貿易委員會(United States International Commission)提起禁制令(Injunction),禁止Fitbits進口侵權產品。Fitbits在九月反擊,控告Jawbone侵害了包含其軟體和使用者介面設計在內的專利。十月,美國法院命令Fitbits五名員工應歸還Jawbone的所有機密資料。在獲得初步的勝利後,Jawbone又以Fitbits違反反托拉斯法為由,針對Fitbits在九月提出的專利侵權訴訟提起反訴,再次對Fitbits予以回擊。 在本次反訴中,Jawbone表示:「Fitbits蓄意濫用專利,目的是為了保持其市場地位。」Jawbone同時否認所有Fitbits的專利侵權指控。Jawbone更額外聲明,Jawbones將繼續跟進之前對Fitbits提起的三項專利侵權訴訟、營業秘密侵害訴訟,以及對ITC提起的禁制令。 相較於手機等其他智慧型裝置,運動穿戴式裝置仍屬於較年輕的市場,因此仍有相當多的發展性。然而,許多大廠相繼進入這個領域,也讓智慧財產權爭議越趨激烈。
德國首例因Twitter超連結的裁定出爐根據德國法蘭克福地方法院日前於4月20日的一則假處分裁定(Beschluss vom 20.04.2010, Az. 3-08 O 46/10),禁止被告以超連結方式,讓點取該鏈結的人,得以連結到刊登有損害原告商業信譽的文章頁面。 本件事實起源於一名匿名的網友在不同的網路論壇中,發表刊登有侵害原告商業信譽的言論,而曾經與原告有商業上往來的被告,利用自己Twiiter帳戶,發表超連結,並在鏈結網址下加上「十分有趣」的文字,讓看到該訊息的朋友,都可以點選鏈結連接到這些不利於原告商業信譽的文章、言論。原告因而向法院申請假處分裁定,禁止被告以超連結方式繼續為有損原告商業信譽的行為。 法蘭克福地方法院的這起裁定,被視為是德國國內第一起法院對Twitter等社群網站的警告,德國輿論各界也普遍認為,法院透過裁定對外明白宣示社群網站使用者往往誤認網路社群空間為「半私人場域(須加入好友才得以分享資訊、留言等)」,在自己的帳戶上發表心得、感想、分享文章等行為,還是有構成侵權責任的可能性。 該裁定出爐後,德國各界則開始討論被告設定超連結的行為是否構成網路侵權責任,持贊成意見者認為,即使該違法言論非被告本人所發表,被告設定超連結的行為,也讓自己與該違法言論「合而為一(zueigen gemacht)」,也就是,讓外界以為該違法言論就是被告本人所撰寫刊登;根據德國電信服務法(Telemediengesetz, TMG)第7條規定,內容提供者須為「自己」的言論負擔法律責任。 反對者則拿其他超連結的案例舉出,法院認定被告是否構成網路內容提供者的侵權責任,通常會檢視被告對於該違法言論的內容是否知悉、被告是否違背其檢查監督義務(Überprüfungspflicht),例如被告須為一定行為藉以與原撰文者劃清界線等。但因各該檢驗標準都係由法院依據個案加以認定,讓人無所適從,產生網路侵權行為的判斷標準過於浮動之疑慮,德國國會也因此著手進行電信服務法的修法。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
美國政府呼籲立法遏止資料盜取並加強學生隱私保護美國歐巴馬總統在美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)2015年1月12日所舉辦的會議上,呼籲聯邦政府應制定「個人資料通知與保護法」(The Personal Data Notification and Protection Act),該法要求美國企業建立通報機制,其必須在資料遭盜取之日起三十天內通報客戶,以保護美國大眾之隱私。此一要求主要係因為發生多起網路駭客與資安事件,但目前聯邦政府卻欠缺相關法制,故聯邦政府嘗試藉此改善各州法律各行其事無法完善資安保護之問題,亦減輕跨州營運之美國企業適用各州法律之負擔,將有助於產業法制環境之改善。 同時,歐巴馬總統亦提出制定「學生數位隱私法」(The Student Digital Privacy Act)之呼籲,該法將禁止企業為獲取利益經由學校取得學生資料。此外,歐巴馬總統亦提及美國企業將需要簽署一自願性協議(Voluntary Code of Conduct for Smart Grid Customer Data Privacy,VCC),使消費者能夠查詢各企業之信用評分,帶動企業自主保護數位資料之安全,並以此作為身分盜取之預警,避免造成個資外洩後損失更多權益。而本次呼籲制定的法規尚針對先前由美國眾議院提出之「網路情報分享及保護法」(Cyber Intelligence Sharing and Protection Act,CISPA),特別強化其網路使用者保護之部份規定;其中包括加強公私部門合作以及深化網路防護安全,藉此妥善處理網路犯罪、保護國土安全等相關問題。是故,本次制定法規之目的將更著眼於擴大授權,使政府目的事業主管機關以及企業之間能夠共享相關資訊之權限,以預防更多潛在性的網路攻擊與資料盜取事件。