美國紐約州長簽署電動車充電樁安裝法案，以實現零碳排放車輛之目標
2022年11月22日紐約州長Kathy Hochul簽署一項新法案（S.8518A /A.6165A），旨在消除在私人財產上安裝電動車充電樁之障礙，以實現紐約州零碳排放車輛之目標。
該法案允許民眾在家中安裝充電站，並要求屋主協會（Homeowner Association，HOA，類似我國社區管理委員會）如欲拒絕屋主申請安裝電動車充電樁，須提出書面詳細說明理由，如於 60 天內未提出，除非是因為HOA合理要求其補正資料所致，否則屋主的申請即視為許可。紐約州欲透過該法案提升車主於住處安裝電動車充電樁數量，進而提高電動車使用率。
紐約州於2021年已立法（A.4302/S.2758）要求自2035年起販售新車皆需為零碳排放車輛，期許至2050年可達85萬輛零碳排放車輛。透過各項電動車相關政策之推動，2021年紐約州電動車銷售量大幅增長，截至2022年9月全州已超過11.4萬輛電動車上路，電動車充電站超過1萬座。
對此，我國立法院法制局於2022年6月發布「社區設置電動車充電設備問題之研析」報告指出，社區仍應以用電安全第一，不宜強制設置充電樁，現階段宜規定電動車廠商應設置充電設備或更換電池的設施，如要修正「公寓大廈管理條例」強制社區設置電動車的充電設備，建議優先修正「建築法」或「建築技術規則」加強設置該設備安全要求。
楊皓勻
副法律研究員 編譯整理
Gov. Hochul Just Signed A Law Pushing New York State Closer To Gasoline Ban, WBLK, Nov. 22, 2022, https://wblk.com/gas-ban-new-york-state/ (last visited Dec.2, 2022).
Governor Hochul Signs Legislation to Advance New York's Transition to Clean Transportation, NEW YORK STATE, Nov. 22, 2022, https://www.governor.ny.gov/news/governor-hochul-signs-legislation-advance-new-yorks-transition-clean-transportation (last visited Dec.2, 2022).
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。
歐洲專利局拒絕以AI為發明人的專利申請歐洲專利局於2019年12月20日，拒絕受理兩項以人工智慧為發明人的專利申請，並簡扼表示專利上的「發明人」以自然人為必要。另於2020年1月28日發布拒絕受理的完整理由。 系爭兩項專利均由英國薩里大學教授Ryan Abbott（下稱：專利申請人）的團隊申請，並宣稱發明人是「DABUS」。DABUS並非人類，而是一種類神經網路與學習演算法的人工智慧，由Stephen Thaler教授發明並取得專利。專利申請人先於2019年7月24日將自己定義為DABUS的雇主並遞出首次專利申請，再於2019年8月2日改以權利繼受人名義申請（Successor in Title）。專利申請人強調系爭申請是由DABUS發明，且DABUS在人類判定前，即自我判定其想法具新穎性（identified the novelty of its own idea before a natural person did）。專利申請人認為該機器應可以被視為發明人，而機器的所有人則是該機器創造出的智慧財產權之所有人─這樣的主張是符合專利系統的主旨，給予人們揭露資訊、商業化和進行發明的動機。申請人進一步強調：承認機器為發明人可以促進人類發明人的人格權和認證機器的創作。 在經過2019年11月25日的聽證程序（Oral Proceedings）後，歐洲專利局決定依《歐洲專利公約》（European Patent Convention）Article 81, Rule 19 (1)駁回申請。歐洲專利局強調，發明人必須是自然人（Natural Persons）是國際間的標準，且許多法院曾經對此做過相應的判決。再者，專利申請必須強制指定發明人，因為發明人需要承擔許多法律責任與義務，諸如取得專利權後衍生的法律權利。最後，雖然Article 81, Rule 19 (1)規定發明人應該要附上姓名與地址，但單純幫一個機器取名字，並不會使之符合《歐洲專利公約》的發明人要件。歐洲專利局強調，從立法理由即可知道，《歐洲專利公約》的權利主體僅限自然人和法人（Legal Persons）、專利申請的發明人僅限自然人。歐洲專利局表示，目前AI系統或者機器不具有權利，因為他們沒有如同自然人或法人一樣的人格（Legal Personality）。自然人因為生命而擁有人格，而法人的法人格來自於法律擬制（Legal Fiction）。這些法律擬制的人格來自於立法者的授權或者眾多司法判決的演進，而AI發明者是不具有此般的法律擬制人格。
美國21世紀醫療法最終規則下之資訊封鎖條文生效，患者健康資料進用權利獲保障美國國家衛生資訊科技協調辦公室（The Office of the National Coordination for Health Information Technology, ONC）於2020年5月公告的「資訊封鎖最終規則（Information Blocking Final Rule）」，於2021年4月5日正式生效。 ONC依21世紀醫療法（21st Century Cure Act）授權，制定有「21世紀醫療法：協同操作性、資訊封鎖與ONC健康IT認證計畫」（21st Century Cures Act: Interoperability, Information Blocking, and the ONC Health IT Certification Program）最終規則，包含各面向關於新興醫療IT技術之規範，其中特別針對資訊封鎖的相關條文，又稱為「資訊封鎖最終規則」。 21世紀醫療法為了確保病患資料近用權利，在法條中明定禁止資訊封鎖行為。「資訊封鎖」，根據資訊封鎖最終規則的定義，是指健康照護業者或健康資訊技術廠商，包括受認證的健康資訊技術（health IT）、健康資料交換 （health information exchange）或健康資料網絡（health information network），在欠缺法律授權或非屬美國公共衛生服務部（Health and Human Service, HHS）認定合理且必要的情況下，所為之干擾、防止或嚴重阻礙電子健康資料（Electronic Health Information, EHI）獲取、交換及使用行為。但以下八種情況，不適用資訊封鎖最終規則：預防傷害（Preventing Harm）、隱私（Privacy）、安全（Security）、不可行性（Infeasibility） 健康IT性能（Health IT Performance）、內容與方式（Content and Manner）、費用（Fees）、授權（Licensing）。 21世紀醫療法在資訊封鎖章節中規定，資訊封鎖相關條文在資訊封鎖例外類型被定義出來後，始生效力。換言之，在資訊封鎖最終規則生效後，病患將有權依法近用其電子健康資料，資料持有者原則上不得拒絕。值得注意的是，資訊封鎖最終規則生效後至2022年10月6日止，適用資訊封鎖條文的電子健康資料範圍，係以美國協同操作核心資料（United States Core Data for Interoperability, USCDI）中所定義之電子健康資料為準。USCDI，是由ONC主導建立的一套資料標準格式，以統一健康資料交換格式，促進資料流通。2022年10月6日起，資訊封鎖最終規則所指的電子健康資料範圍將不僅只局限於USCDI標準所定義之電子健康資料，將擴及健康保險流通與責任法（Health Insurance Portability and Accountability Act， HIPAA）所定義的所有電子健康資料。
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。