美國財政部制裁向俄羅斯運送伊朗製無人機之空運業者及製造商
美國財政部外國資產管制辦公室（Office of Foreign Assets Control，簡稱OFAC）根據《防止大規模殺傷性武器擴散與恐怖主義》（Preventing Weapons of Mass Destruction Proliferation and Terrorism, 50 U.S. Code Ch. 43）聯邦法律之授權、第13382號總統行政命令（Executive Order，下稱行政命令）以及第14024號行政命令，於2022年9月8日將向俄羅斯運送伊朗製無人機（Unmanned Aerial Vehicles，簡稱UAVs）之空運業者納入制裁清單；另將3家公司與1位參與無人機及其零組件研究、開發、生產與採購之個人納入制裁清單，避免非來自伊朗及俄羅斯之實體支持伊朗製無人機之研發，或向俄羅斯出售任何用於對付烏克蘭的軍事裝備。
此次列於清單中之空運業者Safiran Airport Services，總部位於伊朗德黑蘭，其將伊朗製無人機、人員和相關設備從伊朗運送到俄羅斯。根據情報顯示，俄羅斯軍隊打算將伊朗製無人機與俄羅斯無人機運用在對烏克蘭的戰爭中，故OFAC依據第14024號行政命令，將該空運業者納入制裁清單。另針對無人機製造商，以Paravar Pars為例，其參與伊朗Shahed-171無人機研發和生產，故OFAC依據第13382號行政命令，將其列入制裁清單。
上述空運業者及製造商在遭受制裁後，可能會受到的影響包括：
（1）在美國或由美國籍公民或企業所有或控制的所有財產和財產利益皆被凍結；禁止與美國籍公民或企業交易；或禁止與在美國境內被制裁對象的任何財產或利益交易（如金流過境美國的交易）；與前述列為清單對象進行交易之人，亦可能會被列為清單對象。
（2）任何外國金融機構故意與前述列為清單制裁對象，促成重大交易或提供重要金融服務，都可能受美國相應的制裁或對「支付過渡帳戶」（payable-through account）的制裁。而此「制裁」不限於凍結帳戶，參考OFAC官網中的第36則FAQ之說明（https://home.treasury.gov/policy-issues/financial-sanctions/faqs/topic/1601），某些案例中之交易應該被禁止，但該交易沒有可凍結的利益時（如該帳戶已為制裁清單所列對象或已被凍結的個人或政府），OFAC會以「要求美國金融機構拒絕非制裁以外的第三國企業間的交易」或以「透過禁令使美國金融機構拒絕處理該交易且退回款項予匯款人，除非有得到事前個別授權」等方式處理。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳奕夫
專案經理 編譯整理
Treasury Sanctions Iranian Persons Involved in Production of Unmanned Aerial Vehicles and Weapon Shipment to Russia, U.S. Department of the Treasury (2022), available at: https://home.treasury.gov/news/press-releases/jy0940 (last visited: Sep. 22, 2022).
2019年8月12日澳洲國家交通委員會（NTC）提出「管制政府近用C-ITS和自駕車資料（Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data）」政策文件，探討政府使用C-ITS與自駕車資料（以下簡稱資料）所可能產生的隱私議題，並提出法律規範與標準設計原則應如下： 應平衡政府近用資料與隱私保護措施，以合理限制蒐集、使用及揭露資料。 應與現行以及新興國內外隱私與資料近用框架一致，並應進行告知。 應將資料近用權利與隱私保障納入立法中。 應以包容性與科技中立用語定義資料。 應使政府管理資料措施與現行個資保護目的協調一致。 應具體指明資料涵蓋內容、使用目的與限制使用對象，並減少資料被執法單位或經法院授權取得之阻礙。 應使用易懂之語言知會使用者關於政府蒐集、使用與揭露以及資料的重要性。 認知到告知同意是重要的，但同時應提供政府於取得同意不可行時，平衡個人隱私期待之各種可能途徑。 認知到不可逆的去識別化資料在許多情況下的困難度。 支持資料安全保護。 定期檢查資料隱私保護狀態與措施。 以上這些原則將會引導NTC發展自駕車資料規範與國家智慧運輸系統框架，NTC並將於2019年內提出更進一步規劃相關工作之範疇與時間點。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。
德國數位經濟2017監測報告及建議德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告，就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度，並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。 報告資料指出， 在六大創新應用潛力的部分，14%的企業已投入工業4.0改造，集中於機械製造業，數量有逐步上升趨勢；物聯網應用則以服務業居多，特別是知識密集型服務提供者；33%的企業有提供智慧服務，以客戶為導向的企業，例如資通訊業、金融保險業，使用比例更為明顯；19%企業開始利用巨量資料，多集中於大企業或先進產業；11%企業有利用機器人及感測器；人工智慧則尚處於起步階段，而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示，推動數位轉型尚待加強。另外，今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題，結果顯示，約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網，而只有約四成的公司與新創公司有合作，因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。 國際數位經濟排名第六，落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳，整體創新能力也處於相對領先地位，惟電子化政務服務較為落後，有待加強。在關鍵政策需求部分，以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架，以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。
「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。