2022年日本公布平台資料處理規則實務指引1.0版
日本數位廳（デジタル庁）與內閣府智慧財產戰略推進事務局（内閣府知的財産戦略推進事務局）於2022年3月4日公布「平台資料處理規則實務指引1.0版」（プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス ver1.0，簡稱本指引）。建構整合資料提供服務的平台，將可活用各種資料，並創造新價值（如提供個人化的進階服務、分析衡量政策效果等），為使平台充分發揮功能，本指引提出平台實施資料處理規則的六大步驟：
- 識別資料應用價值創造流程與確認平台角色：掌握從產生資料，到分析資料創造使用價值，再進一步提供解決方案的資料應用價值創造流程，以確認平台在此流程中扮演的角色。
- 識別風險：掌握利害關係人（如資料提供者與使用者等）顧慮的風險（如資料未妥適處理、遭到目的外使用等疑慮）。
- 決定風險應對方針：針對掌握的風險，決定規避、降低、轉嫁與包容等應對方針。
- 設定平台資料處理政策與對利害關係人說明之責任（アカウンタビリティ）：考量資料處理政策定位，擬定內容，並向利害關係人進行說明。
- 設計平台使用條款：依據「PDCA循環」重複執行規則設計、運作與評估，設計平台使用條款。
- 持續進行環境分析與更新規則：持續分析內部與外部因素可能面臨的新風險，並更新平台資料處理規則。
鄭岱宜
法律研究員 編譯整理
〈プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス ver1.0 〉，デジタル庁， https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/basic_page/field_ref_resources/63d84bdb-0a7d-479b-8cce-565ed146f03b/20220304_policies_data_strategy_outline_01.pdf （最後瀏覽日期：2022/04/29）。
劉書妤，〈日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見〉，科技法律研究所，2021/09，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8719 （最後瀏覽日期︰2022/04/29）。
劉純妤，〈日本公平交易委員會公布資料市場競爭政策檢討會報告書，提出建構資料市場公平競爭環境之政策建議〉，科技法律研究所，2021/11，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8743&no=64 （最後瀏覽日期︰2022/04/29）。
無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，皆屬自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統，部份可靠技術才下放至商用車型，但有關於自駕車逐漸成為現實，已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化，將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而，在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環，是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此，為了保障公共安全與推廣創新，為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ，下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後，歷經2016年9月的修正，於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 （California Vehicle Code）38750 中之條款 3.7所訂定，依照加州DMV規畫，在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車，仍需與傳統汽車一樣，具有方向盤與煞車踏板，而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外，無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控，並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日，已有27家公司獲得加州DMV許可，在道路上測試無人駕駛車輛，且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後，還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見，研擬規範修改內容，以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一，我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而，我國地狹人稠，交通狀況複雜，且國人守法觀念尚有加強空間，確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性，以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此，加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展，值得吾人持續關注。
澳洲聯邦法院認定Hungry Jack's「BIG JACK」等商標未近似於McDonald's「BIG MAC」等商標澳洲聯邦法院於2023年11月16日宣告著名速食餐飲公司McD Asia Pacific LLC (後稱McDonald's）指控Hungry Jack's Pty Ltd（Burger King Corporation特許經營者，後稱Hungry Jack's）商標侵權的審判結果，確認Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標與McDonald's的「BIG MAC」和「MEGA MAC」商標並無誤導性之近似性，考量商標之間的外觀、發音和含義等具有顯著性差異且能夠避免對消費者造成混淆，而判決Hungry Jack's的商標使用並未侵犯McDonald's的商標權。 美國漢堡巨頭McDonald's自1971年開始在澳洲運營並銷售「BIG MAC」漢堡。這起案件始於McDonald's公司於2020年提出的指控，聲稱Hungry Jack's於該年推出並使用的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標與其註冊的「BIG MAC」和「MEGA MAC」商標極為相似，可能導致消費者混淆，損害其商標權益。然而，Hungry Jack's反駁了這一指控，主張其商標「BIG JACK」和「MEGA JACK」在外觀、聲音和涵義上與McDonald's的「BIG MAC」和「MEGA MAC」存在顯著差異，並提出了獨特的市場定位和行銷策略。 聯邦法院指出，McDonald's公司聲稱Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標使用侵犯了其商標權，但卻未能提供足夠的證據來支持這一主張。法院特別關注商標在外觀、聲音和含義上的差異，並考慮了它們在市場上的實際使用情況。雖然兩者可能在某些方面顯示出相似性，例如名稱中都包含了「BIG」與「MEGA」，但綜合考慮後，法院發現Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標與McDonald's的「BIG MAC」和「MEGA MAC」商標之間，包括外觀風格、字體設計和商業標識等方面存在顯著差異，並未達到引起混淆或誤導的程度。因此，基於對雙方商標相似性的詳細分析和法律準則的適用，最終判定Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標使用未對McDonald's商標構成侵權。 本案突顯商標管理在品牌企業發展中的關鍵性。企業應定期檢視品牌商標使用情形與辨識侵權他人或被他人侵權等潛在風險，並適合維權等管制措施以及時保護自身的商標權益，確保品牌在市場中的競爭力。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
OECD發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》、《資料治理政策制定之數位化指南》報告2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。