中國大陸商務部頒布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》維護國際經貿發展權益
中國大陸商務部於2021年1月9日公布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》（商務部令2021年第1號，簡稱《辦法》），以保護中國大陸公民、法人或其他組織的合法權益，不受他國法律與措施的不當侵害。過去，美國等國家透過出口管制推行單邊主義，限制中國大陸企業的國際經貿活動空間，顯示外國法律與措施的不當域外適用，對中國大陸經濟發展造成不利影響。《辦法》因此借鑒歐盟於1996年制定《抵制第三國立法域外適用效果及行動條例》（Council Regulation (EC) No 2271/96）的立法經驗，拒絕承認外國法律和措施的域外效力，以維護國際經貿發展權益。《辦法》由國務院商務部負責評估和確認外國法律與措施是否存在不當域外適用情形，發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施禁令」；中國公民、法人或者其他組織若因外國法律與措施的域外適用遭受重大損害，得向中國法院提起訴訟，要求獲益當事人賠償損失，以此作為中國大陸對外貿易之必要反制措施。《辦法》所建立的阻斷工作機制架構說明如下：
- 及時報告：依據第5條，中國大陸公民、法人或其他組織遇到外國法律與措施不當域外適用，即禁止或限制其與第三國（地區）開展正常經貿及相關活動者，應在30日內報告。
- 評估確認：依據第6條，關於外國法律與措施是否存在不當域外適用情形，商務部應結合各種因素進行評估確認。
- 發布禁令：依據第7條，經評估確認外國法律與措施存在不當域外適用情形，商務部得發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施的禁令」。第8條，亦由商務部負責「豁免遵守禁令」申請案之否准。
- 司法救濟：依據第9條，因外國法律與措施的不當域外適用遭受損失，中國大陸公民、法人或其他組織可在中國大陸國內法院起訴並請求損害賠償。
- 處罰制度：依據第13條，對違反如實報告義務和不遵守禁令之行為，給予相應警告、責令限期改正，並根據情節輕重處以罰款。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
- 商務部令2021年第1號阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法
- 商務部條約法律司負責人就《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》答記者問
- Council Regulation (EC) No 2271/96 of 22 November 1996 protecting against the effects of the extra-territorial application of legislation adopted by a third country, and actions based thereon or resulting therefrom
- 美國商務部修改《出口管制規則》限制華為取得由美國技術及軟體設計製造的半導體產品
- 中國大陸商務部《不可靠實體清單規定》
許祐寧
專案經理 編譯整理
范晏儒，〈中國大陸商務部《不可靠實體清單規定》〉，資策會科法所，2020年11月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8548&no=67（最後瀏覽日：2021/2/18）。
自德國「工業4.0」，開啟所謂第4次工業革命以來，各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫，如美國之「先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）」中國大陸之「中國製造2024」，以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家，日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」，該計畫並非由國家來主導，而係由民間公司Virtual Engineering Community（VEC）及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗，旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件，並且該項目成果非僅提供給VEC之會員，將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級，「 J」則表示源自於日本（Japan）。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述：首先，將會利用控制系統蒐集相關數據；第二，在雲端平台上記錄及累積數據資料；第三進行即時分析；最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
簡析歐盟「能源效率指令」-- 以建築能源效率為核心 美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
美國國家公路交通安全管理局發布自駕車安全性評估相關法規預告美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2025年1月15日發布「配備自動駕駛系統車輛之安全、透明度及評估計畫」（The ADS-equipped Vehicle Safety, Transparency, and Evaluation Program , AV STEP）法規預告（Notice of proposed rulemaking, NPRM），建立全國性自願評估與監督制度，以提高自駕車安全性之公共透明度，並促進其負責任布建。 根據《國家交通與機動車輛安全法》（National Traffic and Motor Vehicle Safety Act），自駕車在符合〈聯邦機動車輛安全標準〉（Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS）及州、地方法律的前提下，得於公共道路上行駛；若無法符合FMVSS之要求，則需進行豁免申請。惟不論採何種途徑，FMVSS皆未針對自駕車之安全性與性能進行評估，因此NHTSA提出AV STEP，為自駕車設計專門之豁免申請途徑，並針對不同自動化程度車輛提出涵蓋車輛設計、開發與運行之安全性審查條件，以對現行FMVSS之豁免規定進行補充。簡要說明如下： （1）需配置駕駛人之自駕車：需具備手動駕駛功能與清晰的交接程序，以於自駕系統失效時透過充分提示與反應時間，使駕駛人接管操作。 （2）完全由自駕系統操作之自駕車：監管著重於各種情況下皆能自主運作、回退（Fallback）機制需具遠端監控能力，且能自動進入最小風險狀態。 除上述要求外，申請者皆須提供第三方機構之獨立評估報告、說明自動駕駛系統故障之應對措施，並持續接受NHTSA監督。