美國聯邦航空總署針對特殊類型無人航空器提出新的適航性準則

  美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)於2020年11月23日針對10種特殊類型(special class)無人航空器提出新的適航性準則(airworthiness criteria),以納入更多聯邦法規第107篇(14 CFR Part 107)所無法涵蓋之複雜無人航空器應用類型,包括包裹運送(package delivery)。

  FAA目前正針對其所提出之適航性準則蒐集公眾之意見,故將相關特殊類型之無人機應用申請案公告於聯邦公報(Federal Register)中,提供30天予公眾針對該申請案之適航性表示意見,後續正式公布該適航性準則時亦會將相關意見納入考量。

  該適航性準則將成為特殊類型無人航空器之安全標準,並能夠為相關特殊類型之無人航空器取得型式安全審驗合格證明(type certificate)建立之參考準則之一。

  該適航性準則主要適用於重量在5-89磅之電動定翼(fixed wing)與旋翼(rotorcraft)無人機。FAA說明,該特殊類型無人航空器若通過此準則,僅表示其符合該適航性準則所規範之類型,惟其是否能夠執行飛行任務,尚須檢視有否符合FAA相關操作規範,包括操作人員是否取得許可證、操作之空域是否為禁限航區等。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 美國聯邦航空總署針對特殊類型無人航空器提出新的適航性準則, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8591&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2024/07/17)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國實行個人健康和社會照護資訊連結服務(care.data)

  隨著英國國家健康服務(National Health Service, NHS)的改革,英國於去(2012)年3月27日通過衛生和社會照護法(The Health and Social Care Act 2012)。當中一項主要的變革即是成立衛生與社會照護資訊中心(The Health and Social Care Information Centre, HSCIC)作為醫療健康資料的專責機構。而這樣的變革,也影響過去病歷資料的蒐集、分享和分析方式。依據衛生和社會照護法的規定,HSCIC若受到衛生部長(Secretary of State for Health)指示、或來自照護品質委員會(Care Quality Commission, CQC)、英國國家健康與臨床卓越研究院(National Institute for Health and Clinical Excellence, NICE)、醫院監管機構Monitor的命令要求時,在這類特定情況之下,可以無需尋求病患同意,而從家庭醫師(GP Practice)處獲得病患的個人機密資料(Personal Confidential Data, PCD)。   今(2013)年3月獲NHS授權, 由HSCIC於6月開始執行的care.data服務,即是依據前述立法所擬定之方案。care.data藉由定期蒐集醫療照護過程中的相關資料,對病患於國內所為的各項健康和社會照護資訊(例如病患的住院、門診、意外事故和緊急救護記錄)進行具延續性之連結。以提供即時、正確的NHS治療和照護資訊給民眾、門診醫師和相關部門之官員,進而達到care.data所設定的六項目標,支援病患進行治療的選擇、加強顧客服務、促進資訊透明性、優化成果產出、增加問責性,並驅動經濟成長。   然而,由於care.data是以英國民眾就醫行為中,屬於基礎醫療的家庭醫師(General Practitioner, GP)系統為基礎,所提取的資料包括家族歷史、接種疫苗、醫師診斷、轉診記錄、生理指標,以及所有NHS處方。其次,care.data在進行初級和次級資料連結時,將會透過NHS號碼、生日、性別和郵遞區號,這四項可識別資料的比對。因此雖然care.data在涉及敏感性資料時會加以排除,但此項服務仍引起社會上相當大的爭議。包括部分醫師、隱私專家和的社會團體皆提出質疑,質疑care.data是否有充分告知病人、HSCIC所宣稱的匿名性是否足夠、此項服務對醫病關係的衝擊、該服務所宣稱的資料分享退出機制(opt-out)並未妥善等。   care.data是NHS所推出的創新資料現代化服務,但同時也涉及病患隱私權保護之議題。反觀我國近來所推動的醫療健康資訊加值再利用政策,英國的案例值得我們持續觀察其發展。

美國聯邦最高法院認定多方複審程序並不違憲

  美國聯邦最高法院於2018年4月24日針對OIL STATES ENERGY SERVICES, LLC v. GREENE’S ENERGY GROUP, LLC, ET AL.ㄧ案作成判決。大法官以 7-2 投票表決通過,認定美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,USPTO)所屬專利審查暨上訴委員會(Patent Trial and Appeal Board,PTAB)進行內部專利審查「多方複審 (Inter Partes Review,IPR)」程序並未違憲。多方複審程序係國會在制度設計上針對專利獲證許可後,授權行政機關可經由實質利害關係人提出申請後,得有機會再次檢視其原先核發專利獲證許可的權限。因此被告經由行政機關專利審查獲得之權利,與被告在美國憲法下只能經由聯邦法院和陪審團裁決所保障權利不同。   本案自去年聯邦最高法院受理後,即成為美國發明法(Leahy-Smith America Invents Act)施行後備受矚目的重大案例之一。主要因為本案凸顯出各產業對多方複審程序實質影響的反應。若多方複審程序被判無效的話,將導致大部分專利紛爭從專利審查暨上訴委員會移回聯邦法院。導致美國發明法欲藉由行政審查改善並減輕司法體系負擔之目的難以達成,且導致專利訴訟更為耗時且昂貴,恐造成「非實施專利事業體」(Non-Practicing Entity, NPE)更加猖獗。因此,資通訊產業等普遍受到專利侵權訴訟困擾的企業大多贊同多方複審程序的合憲性。然而,大法官 John Roberts 和 Neil Gorsuch 對此一保守的決定表示異議,認為辛苦研發之專利僅因為第三人提起申請就受到行政機關撤銷,而非經由司法體系裁決仍有其疑義之處。仔細檢視多方複審程序的進行,似有違背於司法審查中要求獨立性的種種目的和精神。從歷史上來看,縱使行政機關具有核發專利獲證許可的權限,但不代表這可以導出行政機關就有撤銷專利的權限。因此,不同意見之大法官認為藉由行政機關的審議程序取代司法審查對專利可以做出撤銷的決定並不合憲。

大倫敦政府提倡倫敦城市資料市集

大倫敦政府(Greater London Authority, GLA)在今(2016)年3月公布「城市資料策略」(City Data Strategy),以發展「城市資料市集」為核心的「數位倫敦」(Data for London) 計畫,希望與合作夥伴共同推展「城市資料市集」,以節省資金、培育創新、推動經濟成長,並迎接可能之挑戰。 「數位倫敦」將城市資料分為開放資料(Open Data)、民間企業資料(Private Data)、商業資料(Commercial Data)、感知資料(Sensory Data),及公眾來源資料(crowded-sourced data)等5個類型。此外,蒐集之資料類型及如何使用該等資料,亦為計畫的執行重點之一。 「數位倫敦」之實施計畫(Implementation Plan)分短、中、長期,以近期發布之短、中期的路徑圖而言,大倫敦政府計劃在2年內分 5個階段,從編制資料目錄,建立資料庫聯盟,利用雲端系統建置一能預測並開發、利用新資料來源之資料庫,並以「引用資料,而不複製資料」之原則,持續與公開來源社群及夥伴合作。 「城市資料市集」作為發展大倫敦基礎設施建設之一環,從資料蒐集、過濾檢測、資料庫平台管理、整合平台及服務,進而建立新商業模式,期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。

美國「人工智慧應用管制指引」

  美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。

TOP