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。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 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, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8637&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/11)
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歐盟執委會(EC)因根據社群網站使用者的政治觀點投放精準廣告,遭歐盟資料保護監督機關(EDPS)訓誡

歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2024年12月13日,就歐洲數位權利中心(Noyb - The European Center for Digital Rights,下稱noyb)之申訴做成決定,認定歐盟執委會(European Commission, EC)於社群媒體上依據使用者的政治傾向投放精準廣告,違反歐盟機構資料保護規則(Data Protection Regulation for EU institutions, bodies, offices and agencies, EUDPR),對EC作成訓誡處分。 本案背景事實:EC在2023年9月15日至28日間,於社群網站X上投放了精準廣告,旨在向公眾傳達EC當時正在推動的兒少性剝削防治法(Child Sexual Abuse Regulation, CSAR)草案。該草案本身亦因涉及對數位通訊服務的管制而引發了隱私爭議。EC委託X依照其制定的受眾方針進行廣告投放,該投放方針定義了某些包含和排除關鍵字,和排除了與政治利益相關的帳戶。該政策顯示,包含的關鍵字多與「親歐盟」的立場與情緒相關,包含特定政黨如荷蘭自由民主人民黨(Dutch VVD);而排除的關鍵字則多與「疑歐論」的立場與情緒相關,如Viktor Orban。X並透過關鍵字定位和相似(look-alike)策略,根據關鍵字和與代表資料(proxy data)相比較下顯示出的相似性,篩選成年荷蘭公民進行精準廣告投放。 Noyb認為此類廣告投放操作已經涉及EUDPR第10條第1項的特種個資(政治立場),在同條第2項之許可性條件未獲滿足之情況下,已構成EUDPR第4條第1項(a)的合法性原則的違反。EC則主張其並未利用X使用者的個人資料,也未打算處理特種個資,只是使用X的服務。EC還主張,為了傳達立法草案,並基於EC依歐盟條約(Treaty of EU, TEU)的提案權,其行為也應該被認為是出於EUDPR第5條第1項(a)的公共利益,具備合法基礎。 EDPS經過調查後,認定: 1.EC透過委託投放廣告和制定受眾方針,決定了資料處理的目的(purpose determination),在此範圍內,也應被認為是資料控制者。 2.社群媒體供應商透過比較和關鍵字分析將使用者歸類為具有某些宗教、哲學或政治信仰,亦屬處理了使用者的特種個資。 3.雖然當事人若屬主動公開特種個資,會滿足EUDPR第10條第2項(e)的許可性條件,但依照歐盟法院判決先例,僅點讚某些貼文不當然等於當事人主動公開其這類動態個人活動資料,且即便當事人使用公開帳戶可能滿足許可性條件,該資料之處理仍須具備合法性基礎。 4.TEU中有關提案權之規定本質上非常籠統,難認包含EC的宣傳活動。因此EC進行的資料處理其實並不符合EUDPR第5條所謂的有明確法律依據要求,從而,難認具備執行符合公共利益的任務之合法基礎。 5.最後,雖然EDPS認為EC違反EUDPR,但也同時認為,廣告已經結束,並無罰款的必要,因此僅對EC做成訓誡處分。

初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵

初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要   於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2]   此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3]   綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明   承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷   車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。   承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。   對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動   根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。   然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析   綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。   據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。

美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》

美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。

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