▲日本政府近日宣佈，將投入70億日圓推動人工智慧（AI）技術在自動駕駛領域的發展。（圖／路透社）
● 陳擷安／科技集團法務
日本政府近日宣佈，將投入70億日圓推動人工智慧（AI）技術在自動駕駛領域的發展，透過生成虛擬道路環境、天氣及行人動態數據，彌補真實數據的不足，並在2025年度將技術成果提供給車廠及零組件製造商。
這項政策不僅旨在技術上的突破，更揭示了數據蒐集、使用與隱私保障之間必須找到一個平衡點。面對這樣的國際趨勢，台灣在自動駕駛法規的建構上，必須重新檢視現有的法律框架，特別是在數據治理與個人隱私權保障的層面上，提出適合本土環境的因應策略，確保技術發展與法律合規得以同步進行。
數據蒐集與隱私安全的平衡點
數據是自動駕駛技術的基礎，其準確性、即時性與完整性將直接影響到車輛的安全性與運作效率。然而，數據蒐集涉及大量個人隱私資訊，包括行人臉部影像、車牌號碼、行人行為模式等，這些數據一旦被濫用或外洩，將嚴重侵害個人隱私權。
根據《個人資料保護法》（個資法），數據的蒐集、處理與使用需遵循「合法性」、「特定目的性」與「比例原則」。合法性意指數據蒐集必須有法律依據或取得當事人的明確同意；特定目的性強調數據應在特定範疇內使用，不能超出範圍；比例原則則要求數據蒐集的範圍應與實際需求相符，避免過度蒐集。
然而，自動駕駛技術往往需要龐大且多元的數據來源，這在現行個資法的框架下，可能出現法律適用上的模糊地帶。因此，台灣應考慮為自動駕駛技術制定專法，明確定義數據蒐集範疇、合法性依據以及監管機制，並設立獨立的數據治理監管機構，負責數據處理的合法性審查與稽核。
在隱私保護層面，自動駕駛數據處理必須高度依賴「去識別化」（De-identification）及「匿名化」（Anonymization）技術，以確保個人資訊無法被識別或追溯。
然而，技術上的侷限性導致即使經過去識別化處理，數據在與其他公開數據進行比對時，仍有可能重新識別出個人身分。因此，台灣應建立嚴格的去識別化與匿名化技術標準，並要求企業在數據處理過程中定期進行安全性稽核。
▼自動駕駛數據蒐集、使用與隱私保障之間必須找到一個平衡點。（示意圖／達志影像／美聯社）
自動駕駛使用數據前 廠商審查、法律規範很重要
此外，企業在使用數據之前，應通過協力廠商審查機構的合規審查，以確保符合個資法及相關技術標準。若企業違反隱私保護規範，應設立嚴格的法律責任機制，包括高額罰款、停業或刑事責任，以確保企業在數據處理過程中恪守法律規範。
值得注意的是，自動駕駛技術的發展往往伴隨著數據的跨境傳輸與共用，這不僅涉及技術合作，更牽涉到數據管轄權（Data Jurisdiction）的法律議題。
數據管轄權指的是國家對於存放於本國伺服器或由本國企業處理的數據所擁有的法律管轄權。當數據涉及跨國企業或儲存於境外伺服器時，將產生複雜的法律衝突。台灣目前在數據跨境傳輸的法規上尚未有完善的架構，未來可能面臨數據外洩或未經授權使用的風險。
因此，台灣應參考歐盟《一般資料保護規範》（GDPR），建立明確的數據跨境傳輸規範，要求數據在傳輸過程中具備高度加密及可追溯性，並與主要技術合作夥伴簽署跨境數據協議，確保數據在國際間的合法流動。同時，台灣也應確保關鍵數據存放於本地，防止敏感資訊被濫用或成為國安風險。
在法律責任歸屬層面，自動駕駛車輛發生事故時，如何界定責任依然是國際間尚未解決的難題。究竟是製造商、AI系統開發者，還是數據提供方需負起主要責任？這些責任歸屬問題在現行《民法》與《消費者保護法》中，尚無明確的法律依據。
因此，台灣應修法明確事故責任的歸屬標準，建立「過錯責任」與「無過失責任」並存的法律責任架構，確保不同情境下的責任分配具備法律依據，減少爭議產生。
綜上所述，日本政府透過AI技術優化自動駕駛數據收集與運用的政策，凸顯了「數據治理」與「個人隱私保障」在法律層面的挑戰。台灣必須提前佈局，針對數據治理、隱私保護、跨境數據傳輸及法律責任歸屬等議題，建立具前瞻性的法規框架，並成立跨部門監管機構以強化執法效能。
唯有在法律合規、技術創新及公眾信任之間取得平衡，台灣才能在自動駕駛技術的全球競爭中，既維護公民隱私權，又實現技術發展的永續性，為未來智慧交通奠定堅實的法律基礎。
▼日本政府透過AI技術優化自動駕駛數據收集與運用的政策，凸顯了「數據治理」與「個人隱私保障」在法律層面的挑戰。（圖／路透）
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