賭博事業之經營是否應由政府獨占之議題,已陸續在歐洲國家產生爭議問題。2007年3月,義大利禁止於英國取得經營賭博事業執照之Stanley公司至義大利提供賭博服務,因此,義大利法院請求歐洲法院判決,以確定此一行為是否違反歐盟自由貿易原則。隨後,歐洲法院做出判決,認定義大利法律禁止未於義大利取得經營執照之公司在義大利境內經營賭博之規定,違反歐盟競爭法及歐盟條約第49條之規定。
2007年7月中旬,法國最高法院逆轉了過去禁止Malta’s Zeturf於法國經營經營賭博的見解,而遵循歐洲法院之判決結果,認為禁止賭博事業係違反了歐盟競爭法,以及歐盟條約第49條保障境內服務自由流通之規定,並基於上述理由判決Malta’s Zeturf取得於法國經營線上賭博遊戲之權利。法國法學專家Credric Manara以為,最高法院該判決將可能打開原來由政府獨占的賭博市場,而讓賽馬及其他運動賭博遊戲能擴及其他歐洲國家。
法國該向判決卻顯示了法國刑法禁止賭博的規定將無法限制歐盟條約中所保障的自由流通原則,然而,這樣的結果,卻也考驗了以刑法禁止賭博的國家對於法規衝突應如何解決以為之因應。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國通訊管理局Ofcom近日(2008/12/5)對於英國電信(British Telecommunications, BT)的網路部門Openreach,針對全迴路(fully unbundled line)、分享式迴路(Shared unbundled line)、住宅批發線路出租(Residential wholesale line rental)、商用批發線路出租(Business wholesale line rental)等等接取服務的批發價格提出諮詢文件。 Openreach是Ofcom基於管制需求要求BT所單獨成立的一個網路部門,主要業務為批發電信服務給通信供應商。自2006年成立後至今,原細分化出租之電路線路從123,000 條提升到超過五百萬條,透過批發接取服務的競爭,直接刺激零售電信服務市場的競爭,使消費者有更多的服務選擇以及更物有所值。 除了諮詢批發價格之外,Ofcom在該文件中提及對Openreach的批發服務設立價格上限。之前的批發價格並不包含因每年的通貨膨脹率所進行的調整或修改,在本次文件中則認為通貨膨脹確實會影響Openreach的成本,現在則應如實的反映這樣的調動。Ofcom認為,新的價格將可帶來持續性的寬頻及語音市場競爭,且可以確保Openreach有適當的誘因繼續投資新的建設。 Ofcom在諮詢文件中對於2009年10月後的年度批發價格:全迴路:85.00英鎊 ~ 91.00英鎊(目前是81.69英鎊);分享式迴路:15.60英鎊 ~ 16.20 (目前是15.60英鎊);商用批發線路出租:106.00 ~ 110.00英鎊(110英鎊);住宅批發線路出租:100.68英鎊 ~ 104.40英鎊(目前是100.68英鎊);而其他相關費用調整,依據其成本適時增加。 在諮詢各界意見後,Ofcom預計在2009年4月確定新的批發價格。
歐盟發佈關於監督金融業之數據保護準則歐洲數據保護監督組織(European Data Protection Supervipsor,EDPS)發表「關於在歐盟監督金融業之數據保護準則」(Guidelines on Data Protection for Financial Services Regulation),以作為確保歐盟的數據保護規範,將被整合進正在發展中的金融政策與相關規定之實用工具。該準則為金融市場監督機制的一部分,在金融業對個人資料的處理上,特別是透過監控、記錄保留、回報、以及資訊交換這些存有侵犯個人資料和隱私權風險的措施予以規範。 該準則包含10項步驟與建議,旨在協助歐盟後續金融監督政策的制定,其中一些重要的建議如下: (1)應評估資訊之處理是否可能妨礙隱私權。 (2)應為數據的處理建立法律基礎。 (3)評估適當的資訊保留期限並給予正當化依據。 (4)建立個人資料傳輸至歐盟外的正當法律依據。 (5)提供個人資料保護權利的適當保障。 (6)衡量適當的數據安全保護措施。 (7)應為數據處理的監督提供特定之程序。 有鑒於2008年金融危機的影響,該準則透過提供一個能確保個人資料被妥善保護的有效方法,期以重建金融市場的信心。Giovani Buttarelli,作為新任歐洲數據保護監督委員,在一份伴隨準則釋出的聲明稿當中表示:「個人資料的價值已經隨著數位經濟的成長不斷增加,確保各行業的個人資料得以受到保護也益顯重要。歐洲數據保護監督組織(EDPS)計畫對不同行業制定相關保護規範,此準則是第一個發佈的。」
任天堂於哥斯大黎加的「SUPER MARIO」商標爭議中敗訴哥斯大黎加國家登記處(Costa Rican National Register)於2025年1月21日做出准許當地超市登記「SUPER MARIO」商標的決定,駁回任天堂之異議。 該超市位於哥斯大黎加的聖拉蒙區,屬於區域型超市,因創辦人名為Mario Alfaro,且當地通常將超市簡稱為super一詞,在1970年創立超市時取名為SUPER MARIO,並於2013年註冊商標「SUPER MARIO Su lugar de confianza」(意為超級瑪利歐值得信賴的地方),實際是將SUPER MARIO與 Su lugar de confianza分成上下兩列,且SUPER MARIO之字體大於Su lugar de confianza之字體。該超商於2024年以「SUPER MARIO」申請第35類商標,惟被任天堂(Nintendo)主張「SUPER MARIO」為任天堂所擁有商標而提起異議。 任天堂雖於當地有註冊「SUPER MARIO」商標,惟其註冊類別係電子遊戲、玩具、服飾等第9、18、25、28等產品類別,並未包含第35類之民生消費品零售服務,因此其異議被哥斯大黎加國家登記處所駁回,該「SUPER MARIO」超市得以註冊第35類「SUPER MARIO」商標。 另須留意的是,該超市名稱「SUPER MARIO」,雖與任天堂的「SUPER MARIO」相同,但其標誌實際之配色,係以黃色與藍色搭配,此種顏色差異可避免消費者產生與任天堂「SUPER MARIO」商標之間的聯想。 組織常隨著業務經營變動就品牌商標進行變更或調整,此案之超市於長期經營後欲以其「SUPER MARIO」名稱作為商標註冊而發生之爭議,該爭議差點造成無法註冊新商標,顯見商標權利管理不只限於申請、延展、主張權利等事宜,尚包含品牌命名或標誌全新/優化設計,須留意命名或標誌全新/優化設計方向,是否與他人既有商標近似,無法取得註冊商標的風險;行銷使用品牌商標時,應留意是否依註冊商標樣態使用,避免任意變換使用註冊商標樣式,致與他人商標近似而被控侵權。完整之智財管理機制可參經濟部產業發展署所推廣之台灣智慧財產管理規範(Taiwan Intellectual Property Management System,簡稱TIPS),組織可依其風險情境展開對應之風險應對措施,以降低組織營運可能產生的智財風險,並因應環境變化調整內部規定與做法。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現