歐盟航空安全局發布全球首件《最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南》，有助於環境保護與防止噪音危害
歐盟航空安全局（European Union Aviation Safety Agency, EASA）於2022年10月13日發布全球首件「最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南」（Guidelines on Noise Measurement of Unmanned Aircraft Systems Lighter than 600 kg Operating in the Specific Category），適用於各式各樣的無人機設計，包括多旋翼機（multicopters）、固定翼航空器（fixed-wing aircraft）、直升機與動力起降航空器（powered-lift aircraft）等。
該指南旨在提供低度與中度風險（Low and Medium Risk）特定類別無人機運行時，具一致性的噪音量測程序與方法。該方法係考量實際層面與心理聲學（psychoacoustics），即有關人類對於無人機聲音的感知，設計為提供可重複且準確量測噪音，可量測最大起飛重量（Maximum Take-Off Weight, MTOM）小於600公斤的無人機，以落實歐盟環境保護的高度水準，並防止噪音對人體健康的重大影響。而所謂特定類別（specific category）包括包裹遞送、電力巡檢、鳥類管制（bird control）、測繪服務（mapping services）、空中監視（aerial surveillance）等活動。
此份指南雖不具強制性，亦非無人機認證規範，然而噪音是許多歐洲民眾所關注的問題，各國航空主管機關仍可以該指南為基準要求營運商，使之在自然公園或人口稠密區域等敏感環境運行無人機時可降低噪音。同時，無人機製造商、營運商或噪音量測組織，亦可依據該指南確立與特定設計及操作相關的噪音水準。此外，可將由此而生的噪音水準報告提供給EASA，以建立可供營運商與主管機關使用的線上公眾資料庫（online public repository）。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
江敔菲
副法律研究員 編譯整理
European Union Aviation Safety Agency [EASA], EASA publishes first guidelines on noise level measurements for drones below 600kg (2022), https://www.easa.europa.eu/en/newsroom-and-events/press-releases/easa-publishes-first-guidelines-noise-level-measurements-drones（last visited Dec. 9, 2022）
陳俊文，〈美國倡建無人機系統整合先導計畫〉，資策會科法所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=7999&no=64（最後瀏覽日：2023/02/10）。
羅文妗，〈美國聯邦航空總署公布《無人機遠端識別最終規則》〉，資策會科法所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8605&no=64（最後瀏覽日：2023/02/10）。
江敔菲，〈歐盟執委會發布無人機戰略2.0，創造大規模歐洲無人機市場〉，資策會科法所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=0&d=8922
歐盟執委會下設機構策略與評估服務中心(CSES)在2016年2月向歐洲議會提出歐洲落實工業4.0政策執行分析報告，指出執行工業4.0帶來的科技、社會、以及商業環境變遷： （1）科技變遷 數位化將對中小企業帶來挑戰，其中涉及之法律議題包括：促進數位安全致生之企業成本或風險、智慧財產權保護、個人資料與隱私、環境保護、健康和安全等。 （2）社會變遷 企業應用工業4.0技術時將面臨工作方式上之調整，整體工業4.0技術分佈不均則有可能導致集中化競爭的情形增加。 （3）商業環境變遷 隨著中小企業參與供應鏈，將帶來成本、風險、缺乏彈性、缺乏政策性的單獨運作等各方面挑戰，而重點在於藉由標準化串起整體產業，與其他的企業競爭。 我國在2016年7月通過「智慧機械產業推動方案」，以精密機械之推動成果及我國資通訊科技能量為基礎，導入智慧化相關技術，建構智慧機械產業新生態體系，並且預期能打通供需生產資訊鏈，提升人均製造力，同時併以連結在地、連結未來、連結國際為推動策略主軸，其中相關的法律議題、以及對於社會或商業環境帶來的變遷影響評估，自屬重要。
FCC通過命令以促進飛機上網路服務為促進電信市場競爭與服務之普及，在2012年12月28日美國公佈FCC12-161命令，而透過該項命令，預計未來不論機組人員、亦或是旅客於商業客機、自用客機內，使用網路服務的比例將會提升。FCC認為此舉不僅可滿足消費者對無所不在(Ubiquitous)網路的需求外，亦可促後使經濟成長與創造就業機會。 其實，早於2001年，美國政府就透過同步軌道的方式(Geostationary-Orbit)開放網路服務，但在設置上必須設置多個地球站(earth station)，而FCC所命名的Earth Stations Aboard Aircraft(ESAA)，則延續過去設置於車輛、船舶之技術，在飛機外部安裝接收器，以和衛星固定業務(fixed satellite service)作為骨幹，使乘客手機透過例如Wifi技術取得網路服務；至於，在頻段的使用上，相較過去以非有害干擾為前提，ESAA則有明確之規定：下傳(downlink)頻率之選擇是依循車輛、船舶執行相同服務的規定、並考量將經過不同國域與領海，故選擇該10.95-11.2 GHz、11.45-11.7 GHz與11.7-12.2 GHz，以符合美國、國際頻譜配置；上傳(uplink)的頻率則是基於不受雙向干擾之情況下，選擇14.0-14.5 GHz頻段。 現階段，FCC為積極促進該業務發展，不僅允許航空公司與寬頻業者皆可提供服務外，亦建立一套管制架構，以保護飛航網路不受干擾、確保地面無線電服務能正常運作，並且，為減少行政資源與促進服務普及，FCC簡化業者申請流程，最多僅需原來時間的一半。雖然， FCC針對技術、執照的發放有詳細的規範，但尚未對旅客使用VOIP服務(Eg:Line、Skype)做任何規範，而這是FCC未來推廣該服務之隱憂。儘管如此，該服務推展確實可便利遊走各國間之旅客，但對於想在飛機上享受片刻寧靜的人而言，能普及使用Wifi可真是喜憂參半的消息。
FCC指定九家業者負責管理閒置頻譜資料庫美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission，FCC）於2008年11月公布法規命令，開放閒置無線頻譜之使用。閒置頻譜緣起於美國無線電視訊號，對於鄉村或偏遠人口較少之地區並無覆蓋，這些地區之無線電視頻譜處於閒置未用狀態。FCC因應無線通訊對頻譜之需求，在以拍賣釋出新頻譜的同時，也由增進既有頻譜的效率著手。 FCC於此法規命令中公布初步的技術規範，包含使用地理資料庫以及感知無線電技術作為利用閒置頻譜之要件。之後，FCC於2009年11月公告接受業者遞交計畫書，審查是否能成為資料庫管理者之資格。 2010年9月FCC再度公布新的法規命令，取消感知無線電技術作為必要條件之要求，並調整技術規範，也預告將選擇民間業者來進行地理資料庫之管理與建置。 2011年01月26日，FCC正式公告九家業者，包括Comsearch、 Frequency Finder、Google、KB Enterprises LLC and LS Telcom、 Key Bridge Global LLC、 Neustar、Spectrum Bridge、 Telcordia Technologies、 WSdb LLC.。這九家業者將必須針對2010年所發佈之新規則提出補充資料，並與FCC工程技術辦公室（Office of Engineering and Technology ，OET）配合，舉行一系列的研討與測試實驗，確立最後的技術標準與測試資料庫運作的穩定度。 FCC亦表示，資料庫管理者必須同意，他們將不會從事任何歧視性及反競爭行為，亦不可有危及用戶隱私之行為。 在FCC指定地理資料庫的管理者後，美國開放閒置頻譜使用的前置準備也可說是完成，未來等業者完成測試，相關利用頻譜的設備上市之後，可望為無線通訊市場帶來更多低成本的選擇。
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。