隨著新冠肺炎(COVID-19)帶來的影響,以及自動駕駛車輛(Autonomous Vehicle,下稱自駕車,自動駕駛稱為自駕)應用情境發展,美國佛羅里達州(State of Florida,下稱佛州)自2021年07月01日起正式讓低速自駕貨車(Low-Speed Autonomous Delivery Vehicle)可於其境內道路上行駛。
美國佛州首先在其州法典(Florida Statutes)有關全州統一性之車輛定義中,新增低速自駕貨車之定義,即配備毋須人類駕駛之自駕系統,且非設計作為載客運輸之車輛;此外,其須符合聯邦法規法典(Code of Federal Regulation, CFR)定義中之低速車輛(Low-Speed Vehicle),且須配備頭燈、剎車燈、方向燈、尾燈、反光設備以及車輛識別號碼,但不適用於該州其他低速車輛相關限制法規。惟如相關規定有與國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,即NTHSA)另外採用之聯邦規範相衝突時,則依NTHSA採用之規範。
此外,在該州法典亦明示低速自駕貨車在其境內道路上行駛之限制與條件:
1.低速自駕貨車原則僅能在速限低於時速為35英里以下之道路或街道上行駛。(但如該道路與速限超過時速35英里者相交,亦不影響低速自駕貨車穿越該相交路口)
2.低速自駕貨車在以下特定情形,可於速限為時速45英里以下之道路或街道上行駛:
(1)低速自駕貨車在該等路段不會連續行駛超過1英里,不過該等路段之管轄單位有權針對連續行駛超過1英里的部分裁量是否放寬限制。
(2)低速自駕貨車並非為了轉向目的而獨立地在右側車道上行駛。
(3)在低速自駕貨車行駛於兩線道的道路或街道上,且後方有5輛以上的車輛時,後方車輛倘若因超車而可能駛入對向車道,或可能導致其他非安全之情境下,低速自駕貨車可在有充分安全駛離之處,自該兩線道的道路或街道駛離至限為時速45英里以下之道路或街道,以利後方車輛得繼續行駛。
3.低速自駕貨車之所有人、其遙控系統(Teleoperation System)之所有人、遠端操作人員(Remote Human Operator)或前開人員之組合式,必須為低速自駕貨車投保符合州法典明文之自駕車相關保險。
加拿大聯邦政府於2016年4月14日向國會提交「醫助善終」法案,即C-14法案(Bill C-14),以修正加拿大的刑法(Criminal Code)相關規定;另外,亦會一併修正年金法(Pension Act)、矯正和有條件釋放法(Corrections and Conditional Release Act)、加拿大部隊成員和退伍軍人重建和賠償法(Canadian Forces Members and Veterans Re-establishment and Compensation Act)相關名詞之解釋。 該法案通過後,醫生、護士、藥師及其他協助執行任務之人,將可對符合資格之病人,以醫療方式協助其結束生命,而免於背負刑法加工自殺罪之責任。 可以使用醫療方式結束生命(Medical Assistance in Dying)之人,必須符合以下列出的所有條件,缺一不可: (1)須為加拿大籍;或是在加拿大停留至少一段時間,可使用加拿大的醫療健康服務者。 (2)年齡至少18歲以上,且可對其健康自主作出決定。 (3)患有極為嚴重且不可治癒之重大醫療情況。 (4)在沒有外界壓力之情形下,自願性的要求以醫療方式結束其自身之生命者。 (5)在接受醫療方式結束生命前,須簽署知情同意書(Informed Consent)。 加拿大議會認同那些處於極為嚴重、難以忍受且無法治癒疾病之族群,有向專業醫療人員尋求結束自己生命的權利;但這需要非常健全的法令體系,以避免任何可能的錯誤或濫用,因為生命一旦消逝就再也無法回復。對於處於弱勢之族群,例如生命品質不佳者、老年人、重病或殘障者,亦應尊重其生命之固有價值,保護他們免於被引誘結束自己的生命是非常重要的。 這部法案是一個衡平的法案,同時保護弱勢族群之生命價值,也保護了特殊族群尋求醫療方式結束自己生命的權利。新法案需待國會投票審議通過後,才能生效。
美國食品及藥物管理局發布《細胞和基因治療產品效價保證指引草案》由於起始材料(starting material)與其作用機制的複雜性,如何評估細胞和基因治療(Cell and Gene Therapy, CGT)產品的效價,並且確保產品效價有一致性,是一項複雜的工作。因應近年CGT產品的發展,美國食品及藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)於2023年12月28日發布《細胞和基因治療產品效價保證指引草案》(Potency Assurance for Cellular and Gene Therapy Products Draft Guidance for Industry),旨在提供廠商基於科學與風險評估的效價確保策略。 指引草案重點如下: 1.確立效價測試基準:納入2011年《細胞和基因治療產品的效價測試指引》(Potency Tests for Cellular and Gene Therapy Products Guidance for Industry)中關於效價測試設計的具體建議,包括專一性、準確性和精確性等要求。 2.建立涵蓋產品生命週期的效價保證策略:強調在整個產品生命週期中,進行效價測試的重要性,涵蓋製程設計、製程控制、物料控制與批次檢測等多個環節。 3.導入風險管理評估概念:包括根據CGT產品的作用機制、臨床指示和給藥途徑來訂定目標產品品質(Quality Target Product Profile, QTPP),確定與效價相關的關鍵品質因素(Critical Quality Attributes, CQA)、以及影響CQA的關鍵性製程因素(Critical Process Parameter, CPP)等,並應用到效價保證策略中。 依照這份指引草案,未來廠商在產品開發早期階段就需要進行產品性質與作用機制的風險評估,在製造過程中持續進行品質監控,並詳細記錄其效價測試方法。這樣能確保產品在每個生產階段都符合FDA的安全性和效價標準,從而減少市場准入的障礙,也增強了公眾對CGT產品安全性和療效的信心,加快創新治療方法的推廣,而後續亦值得關注2024年3月27日所徵集的意見。
新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料新加坡個人資料保護委員會(Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC)於2022年5月17日,公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」(Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications),協助物業管理公司(Management Corporation Strata Title, MCST)、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構,使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統,以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化,管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多,因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點: (1)定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵,及以此資料所建立之生物特徵識別模版; (2)說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素,如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形,並舉例資料保護產業最佳範例,如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等; (3)說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外; (4)列出實例說明如何安全監控之維安攝影機,並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引,例如以手機內建生物識別系統管理門禁,以取代直接識別生物特徵,並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力,仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境,並未涵蓋其他商業用途,也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人,如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)