英國法律委員會提出75項自駕車修法具體建議，突破框架建構新體系
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」
楊至善
法律研究員 編譯整理
THE LAW COMMISSION OF ENGLAND AND WALES, THE SCOTTISH LAW COMMISSION, Automated Vehicles: Joint Report (2022), https://s3-eu-west-2.amazonaws.com/lawcom-prod-storage-11jsxou24uy7q/uploads/2022/01/Automated-vehicles-joint-report-cvr-03-02-22.pdf (last visited Mar. 7, 2022).
THE LAW COMMISSION OF ENGLAND AND WALES, THE SCOTTISH LAW COMMISSION, Summary of Automated Vehicles: Joint Report (2022), https://s3-eu-west-2.amazonaws.com/lawcom-prod-storage-11jsxou24uy7q/uploads/2022/01/AV-Summary-25-01-22-2.pdf (last visited Mar. 7, 2022).
柯亦儒，〈美國交通部提出自駕車全面性計畫，以促進自動駕駛系統規範環境之整合、透明性與現代化〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8638（最後瀏覽日：2022/03/7）
羅文妗，〈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?no=64&tp=1&d=8637（最後瀏覽日：2022/3/7）
張雅婷，〈加拿大運輸部發布自駕系統測試指引2.0，為建立全國一致的實驗準則〉，資訊工業策進會科技法律研究所，最後瀏覽日：2022/3/7）
科法觀點
美國專利商標局（USPTO）在2005年11月，與歐洲專利局（EPO）及日本專利局（JPO）之三邊會前會上，提出了一個簡稱為「三路」（Triway）的檢索共享計畫，該計畫希望能使三局的檢索技術發揮槓桿效果，進而能使專利申請者及各該專利管理當局受惠。 三局其後在2007年11月的三邊會前會上同意先期進行有限的試驗計畫。 「三路」的基本構想乃希望透過縮短時效來推廣資源分享，同時能使申請者及各該管理當局在很短的一定時間內取得三局的檢索結果，進而使申請者及各該局有機會能分享及考量所有的檢索結果，同一協助改善各該局對同一專利申請者專利審定之品質。 在「三路」試行計畫下，各該局對於在巴黎公約下之同一專利申請將適時提早進行檢索，且各該局的檢索結果將由三局共同分享以減少各該局的檢索及審查工作量。 三局同意「三路」試行計畫之試行對象限於在美國專利商標局首次提出申請者，並限於一百個試行專利申請案，試行計畫將在明年的同一時間結束，或在接受一百個試行專利申請案後提前結束。
日本公布《行動通信領域的基礎設施共享，於電信事業法及電波法的適用關係指引》隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊（5G）技術啟用，如何促使發射射頻（Radio frequency, RF）的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標，將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下，除了增設基地臺外，也可考慮「基礎設施共享」（Infrastructure Sharing）的概念。 日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享－電信事業法及電波法的適用關係指引》（移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン）。 本指引主要從「利用基礎設施共享，推動行動通訊網絡整備」的觀點出發，首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態，其將基礎設施分為兩類，一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備（如天線、增幅器、調變器）。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時，於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件，最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間，無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時，相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物，以及電信設備時的共通措施。
美國聯邦航空總署准許美國有線電視新聞網在人群中使用小型無人機進行拍攝美國有線電視新聞網（Cable News Network, CNN）通過美國聯邦航空總署（Federal Aviation Administration, FAA）之審查，允許使用小型無人機（small Unmanned Aerial Vehicle, sUAS）直接穿越人群中（flying directly over a person or people）進行拍攝採訪，為美國目前第一件允許在商業目的中使用小型無人機自由穿梭人群之豁免核准案。 美國於2016年8月通過聯邦法規第107篇（14 CFR Part 107）又稱小型無人機規則（small UAS rule），規定關於小型無人機之操作規範。其中該規則列舉7種操作禁止事項，須事前經由美國聯邦航空總署豁免方得進行操作（又稱Part 107 Waiver），分別為：1.夜間飛行、2.直接穿越人群飛行、3.經由行進車輛或飛機進行飛行、4.一人操作多架無人機、5.視距外飛行、6.飛行超過400英呎、7.飛行區域近機場或禁航區附近。 CNN本次豁免項目即第107.39條的「直接穿越人群飛行」之規定，該規定除飛越對象為操作者本身，或僅飛越在建築物、車輛上並不受禁止規範外，只要無人機穿越人群皆須經美國聯邦航空總署審查同意方得操作，否則將面臨重罰。此一豁免通過後，改變以往記者與攝影師合作之拍攝手法，改由受訪者直接接受無人機採訪，除節省人力資源外也能突破地勢之空間限制，對於商業營運模式將有重大變革。 然而由於直接穿越人群飛行之風險性極高，因此在本次豁免條件中亦有嚴格限制，除只能使用申請時之特定無人機外，並應該嚴格遵守製造商之使用說明。另外，不得擅自改變無人機之設計或在未經允許下額外加裝配備。同時飛行高度亦不得高於海平面150英呎，並須定期檢測維修。最後每次操作皆須詳細記錄並保存，包含機械故障時須立即回報。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。