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。
歐盟執委會(European Commission, EC)於2020年6月23日發布2020歐洲創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2020, EIS),其以「整體結構條件」(Framework conditions)、「投資」、「創新活動」和「影響力」(Impacts)四大指標評比歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新環境等;各指標下再細分為10個次標和27個子標,例如人力資源、友善創新環境建構、政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。 歐洲計分板將歐盟會員國創新表現分為四組,以2020年綜合創新能力分別為:(1)創新領導者(Innovation Leaders):包含丹麥、芬蘭、荷蘭、瑞典等國,為創新表現大於歐盟成員國平均創新度20%以上者;(2)優秀創新者(Strong Innovators):包含奧地利、比利時、法國、德國、葡萄牙等,創新表現大於歐盟成員國平均者;(3)中等創新者(Moderate Innovators):包含希臘、匈牙利、義大利、西班牙、波蘭等國,其創新表現小於歐盟平均者;以及最後一組(4)適度創新者(Modest Innovators):包含羅馬尼亞及保加利亞,為創新表現低於歐盟平均之50%。 此外,在各特定領域上,該報告亦有對不同國家進行排名。例如在創新研究體系領域,表現最好者為盧森堡、丹麥、荷蘭;中小企業帶領創新則以葡萄牙和芬蘭表現最佳;創新協力合作(Innovation linkages and collaboration)以奧地利、比利時、芬蘭最佳。而在全球綜合創新表現上,南韓為創新表現最佳,其向加入專利合作條約(Patent Cooperation Treaty, PCT)國家提交之專利申請數、商標申請數、設計專利申請數量最多,分別為世界其他先進國家的2-10倍不等(申請數量以每十億GDP為一單位計算);其次是加拿大、澳洲、日本、歐盟、美國與中國。歐盟已是第二年超越美國,並在其他主要競爭者中(美國、中國、巴西、俄羅斯、南非等)保持優先,唯優勢差距開始減少。此外,EIS跨年度分析評比,是以歐盟2012年創新表現為基準。報告中將歐盟2012年之創新表現預設為100,在2012-2019年間,中國的創新表現評分自79成長至97,而美國則在93-99間穩定變動;特別是2019和2020兩年,美國創新表現均維持在99,而無顯著之進步。故報告預測若依此趨勢,中國創新表現將在近年超越美國。
德國聯邦內閣政府決議通過「電信終端設備連接與自由選擇法草案 (Gesetz zur Auswahl und zum Anschluss von Telekommunikationsendgeräten)」為防止網路服務企業,在提供網路服務上替客戶連接寬頻網路(Breitbandanschluss)時,僅准許使用自家公司提供之路由器(Router),進而導致路由器或數據機(Modem)市場之壟斷狀況,違反市場自由競爭,德國聯邦內閣政府於2015年8月12日決議通過德國聯邦經濟暨能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)於2015年2月25日所提出之「電信終端設備連接與自由選擇法草案」(Gesetz zur Auswahl und zum Anschluss von Telekommunikationsendgeräten)。 透過該草案,德國廣播電台與電信發射設施法(Gesetz über Funkanlagen und Telekommunikationsendeeinrichtungen)新增條文,以確保所有的終端設備(Endgeräten)列為市場自由化之對象。透過法定市場自由化的規範亦達成歐盟貨物公開及自由流通(free movement of goods)之原則。 該草案亦修定德國電信法(Telekommunikationsgesetz),「客戶之網際網路接取」現被定義為「被動式網絡終端點(passiver Netzabschlusspunkt)」。亦即,網路的架構設定與規劃,以往通常為電信業者所指定及管理,並包括路由器在其中,然而透過新法之修訂,已將路由器排除在被動式網絡終端點外,反而明確定義為積極終端設備(aktives Endgerät)。電信業者的管轄管理權限,以草案之修訂在路由器端前就會被設限。因此,讓網際網路使用者自己可使用自己裝置的路由器來定義自身的積極連接點(aktives Zugangspunkt)。 然而,網路營運者仍然可以提供其客戶終端設備,像是路由器或網路數據機,但透過該草案,客戶現可擁有終端產品的選擇權,而不致被迫使用被指定之網路終端設備。
新國際協定針對未經請求之行銷電話或電子訊息展開聯合行動加拿大隱私專員於2016年6月14日表示,制定支持全球電信監管機構和消費者保護機構,針對垃圾郵件和行銷騷擾電話之跨境共同合作協議。 倫敦行動計畫(London Action Plan)備忘錄(MOU)之簽署國,現已可針對打擊跨國界或逾各個國家監管部門範圍之犯罪從事者的執法行動,相互分享資訊和情報,以獲取協助。 包括加拿大隱私專員辦公室(OPC)在內,目前既已簽署方分別為:澳大利亞通訊及傳媒管理局;加拿大廣播電視和電信委員會、韓國訊息安全局(KISA)、荷蘭消費者和市場監管局(ACM)、英國資訊委員辦公室及公民諮詢局、紐西蘭內政部、南非國家消費者委員會、美國聯邦貿易委員會和聯邦通訊傳播委員會。其他國家之政府當局亦表示願提交備忘錄,以及將來可能加入之意願。 對於加拿大隱私專員辦公室而言,這項協議將有助於達成加拿大反垃圾郵件法(CASL)關於電子郵件地址蒐集和間諜軟體之調查義務與責任,並與具有相同任務之夥伴機構間,進行偵查技巧及策略之分享。 加拿大隱私專員辦公室致力於和國內及國際夥伴合作,並已與國內之CASL執法合作夥伴及其他許多國家的隱私保護機構簽訂協議。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。