前言



自駕車與人工智能相關法制研究－引言 
人工智能(Artificial Intelligence, AI)的大量運用已逐漸改變我們的生活方式，當生活活裝置、設備或載具藉電信網路及藍牙、NFC等其他通訊系統連結後，由機器自主決定與人們在生活上互動，即形成智慧生活的環境。未來，你的鬧鐘將依交通、天候、工作業務及你身體情況與個人習慣通知你起床；你上班出門，自駕載具依你作息時間接送你；你身體不適，體內nanorobotics已將你病症交自主醫療系統診斷，所以你搭乘載具時，共乘貨物中已有指定你應服用的藥物；你服用的藥效反應，則決定你今天上班的工時及工作量。這是未來，一個訊息高度大量交流且藉人工智能判斷決定我們如何生活的未來。但政府應該如何規劃智慧生活關係的制度環境？我們因此先從政策分析，介紹各國智慧城市發展的相關政策，以供大家瞭解現行智慧城市發展進程。另為有利於其後的研究分析，我們也試著介紹人工智能的概念[1]，唯限於十年內可能實現的專項人工智能(ArtificialNarrow Intelligence, ANI)。至於五十年後尙有可能實現與一般人日常種能力相似的通常人工智能(Artificial Geneneral Intelligence, AGI)，甚至霍金所憂慮可以超越主導人類的超級人工智能(Artificial Super Intelligence, ASI)則留待我們同學的子女去介紹吧！

智慧生活的蓬勃發展將改變我們千年來以人的行為作為生活關係的基礎，AI不是你生活的便利工具(如手機)，也不是你使用的虛擬埸域(如雲端)，更不是你工作或居家自動工具或裝置(如工廠自動化機器設備或防盜系統)。AI的發與運用是人類首次試著設計製造將感知、分析及行動的功能獨立於人，並由人以外的器物自行思維決策，進而與人類互動甚或決定人的行為、工作或生活。但智慧生活的技術與應用快速發展之際，智慧生活的法律關係應如何因應呢？

我們試著以自駕車(autonomous vehicles)為例，作為率先研究相關AI法制的標的。選擇自駕車作為我們研究AI法制的理由有三：
1. 自駕車運作的道路已存在有交通安全規則；
2. 自駕車技術發展從0至5級已有標準明確的分類
3. 自駕車應用可大幅降低人民傷亡，具有重大社會效益。
因此，我們研究自駕車法制議題，期待或許可以作為研析其他AI運用相關法制之參考使用。

本研究議題以機器學習獨立於人為基礎原因，面臨了下列問題：
1. 人的概括意思(程式)與機器行動（感知+自主學習+決策）相分離後，機器的行動如何認定法律行為？法律效果歸屬？
2. 人與機器可否形成意思合致之法律行為？
3. 機器與機器互動(V2V, V2I等)，法律效果歸屬？
4. 機器行動危害人身財產時，如何判斷歸責？
5. 機器自主演算編輯程式之智財權歸屬？
6. 機器互動形成的協定或共通標準，是否構成獨占、寡占或聯合行為？規範對象為何？機器？抑何者？
7. 因應AI發展，傳統以業態為管制基礎的行政法規應如何鬆綁或調整？
我們的研究試著回答上述議題，期待或可解決未來自駕車營運時所面臨交易服務的法律問題。另針對自駕車技術發展相關管制調整，針對各國自駕車創新實驗有關法規進行盤點與介紹，並大膽的閉門造車提出自已草擬的自駕車實驗性立法之暫行條例，野人獻曝，或可娛樂。

本研究所提出的自駕車創新實驗條例草案有四點訴求，以期發展有利於我國產業及社會需要之自駕車運用：
1. 分階段（封閉、半封閉及開放）實施，半封閉階段時應允許技術驗證與營運模式創新實驗。
2. 政府與業者共享介面及互動資訊以利政府法規調適。
3. 跨機關且中央地方合作，但中央主導，地方配合。
4. 創新營運模式可行即應著手修正現行管制法規，不待實驗測試完成。

因應未來自駕車level 5的實現，吾人提出下列五點訴求：
1. AI演算法應遵循倫理規範。
2. AI運作資訊應保存，規範需要時可追溯性(traceability)。
3. AI營運應允許創新整合，不受限機關業務範圍而縮減、扭曲或切割。
4. Al營運風險宜採無過失責任，配合強制保險。
5. 防免AI系統風險，應建立安全閥機制。

最後，感謝李鈺翎、陳淑玲、邱顯丞、張凱婷、陳奕夫、林觀明、林子翔同學的認真參與及辛苦撰寫，並感謝榮譽院長張善政教授熱心指導，華創車電李俊忠總經理及喜門史塔雷克王建富副總經理等朋友提供寶貴實務意見，本研究才能完成。但內容表述或有措詞不當，失諸簡陋或論理不週之處，則是本人未儘校對審核之責，尚請方家不吝指正。

林桓
2018/03/15
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[1]所謂人工智能(人工智慧)，係指以人工方式，使電腦或受控於電腦之機械或軟硬體設備具備人類的知識及行為能力的智慧系統。能學習、推理與解決問題、儲存記憶並了解人類語言，進而從事人類大腦之思考、分析、判斷、決策等等行為，通常經由電腦展現智慧。根據美國Allen Institute for Artificial Intelligence 執行長Oren Etzioni 所言:「99%的深度學習仍然是人類的成果和才智，也就是『這是我的機器人做的』完全不能作為藉口。我們必須為我們的人工智能、機器人和演算法所為之行為負責。」 智慧，乃基於大腦神經系統結合所產生的高能力，處於無形，綜合大腦皮質中的高層次機能，也就是理性區塊的智能，以及皮質下部分的本能，即感情與記憶的情緒機能，兩部分緊密結合後的一種展現，就是所謂人類大腦之智慧，但人類大腦所擁有的智慧博大精深，並非那麼容易可完全輕易模仿，科學家與數學家也尚未完全釐清其背後之原理。
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