英格蘭與威爾斯法律委員會(The Law Commission of England and Wales)與蘇格蘭法律委員會(The Scottish Law Commission)於2022年1月26日聯合提出¬「自駕車修法建議報告(Automated Vehicles: joint report)」,總結其自2018年來三次公眾意見諮詢之回應分析,提出75項法律修正建議,提交英格蘭及蘇格蘭議會決議是否採納並修法。
修法建議範圍涵蓋廣泛,重要突破性建議包含:
(1)整合英國原有之《2018自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)》中自駕車之認定標準,訂定一套雙階段自動駕駛認證許可制度,於第一階段審驗「整車」之規格是否符合國際或國內車輛型式安全審驗標準,並於第二階段審驗¬¬¬「個別自駕功能」是否能符合國內交通法規。
(2)提出「主責使用者(User-In-Charge, UIC)」概念,若車輛設計為在某些情形下需要人工接手駕駛,則自動駕駛系統(Automated Driving System, ADS)啟動時,坐在車內駕駛座之自然人即為UIC。
(3)對於不需要UIC車輛(No User-In-Charge, NUIC)營運平台業者,以及合法自駕車業者(Authorized Self-Driving Entities, ASDE),提出資格條件要求,包含必須具備良好名聲、財務穩健,必須向主管機關提交安全案例(safety cases)等。
(4)因《2018自動與電動車法》中已有要求自駕車均須投保保險,因此當自駕車造成車禍及損傷,不需先經確認有無人為故意過失,即可先行以保險進行賠償。事後若保險公司認為自駕車設計製造者有責任,得再依商品責任規範轉向車廠求償。
(5)而為了幫助事故調查、釐清責任,自駕車相關資料之持有者(如ASDE)應將相關資料保存3年又3個月,以配合侵權行為之法律請求權時效。
本分報告綜合各方意見,以務實之態度提出具體修法建議,深具參考價值,值得我國深入研析。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
由於國際出口管制組織「瓦聖那協議」( Wassenaar Arrangement,WA)於去年(93)底修訂半導體晶圓製程技術水準之出口管制規定,由0.35微米放寬為0.18微米;國貿局為配合「瓦聖那協議」之修訂,亦於今年9月公告半導體晶圓製程技術之出口管制修正為0.18微米。 然,我國半導體晶圓製造廠商申請赴中國大陸投資,主要依據經濟部之「在大陸地區投資晶圓廠審查及監督作業要點」辦理,其中第四點申請要件明顯規定「大陸投資事業製程技術限於0.25微米以上」。此外,在國貿局「限制輸出貨品總彙表」更有規範半導體晶圓製造等相關設備之輸出規定121:需要有國貿局簽發輸出許可證;輸出規定488:(一)輸往大陸地區者,應檢附經濟部投資審議委員會核准投資文件;輸往大陸以外地區者,應檢附保證絕不轉售大陸地區之切結書。(二)外貨復運出口者,另檢附原海關進口證明文件。(三)屬戰略性高科技貨品列管項目者,除應申請戰略性高科技貨品輸出許可證,並檢附上述文件外,應另依戰略性高科技貨品輸出入管理辦法規定,檢附下列文件:1、進口國核發之國際進口證明書、最終用途證明書或保證文件。2、外貨復運出口者,如原出口國政府規定需先經其同意者,應另檢附原出口國政府核准再出口證明文件;其於原進口時領有我國核發之國際進口證明書、最終用途證明書或保證文件者,應再檢附該等文件影本。 國際貿易局強調,我國目前開放半導體晶圓製程技術輸往中國大陸仍限為0.25微米以上,並未放寬輸往中國大陸之出口管制。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。