由於美國之主要電信業者與有線電視業者紛紛推出語音、數據與影音三合一服務(triple play),彼此之間的競爭也日益激烈。為搶奪市場,電信業者與有線電視業者分別向美國聯邦通訊傳播委員會(FCC)提出申訴,指競爭對手以不公平方式阻擋客戶轉換服務提供業者。如2008年2月間,Comcast、Time Warner 等有線電視業者向FCC申訴,Verizon 及其他既有電信業者在消費者申請電信號碼可攜服務過程中,以違反通訊法(the Communications Act of 1934)規定方式,利用消費者之個人資料進行「客戶忠誠度行銷」(Customer retention marketing)。電信業者在3月間亦向FCC申訴,有線電視業者拒絕接受競爭對手代替消費者申請取消原訂服務,而要求消費者親自申請,造成消費者轉換服務提供業者之困擾,不利電信業者爭取客戶轉向訂閱其他業者之影音服務。
針對有線電視業者所提出之申訴,FCC執行局(the Enforcement Bureau)認為,就法條解釋觀之,電信業者此一利用消費者資料的方式並未違反通訊法之規定,故建議FCC駁回有線電視業者之申訴。然而,有鑑於電信業者與有線電視業者之間競爭逐漸白熱化,執行局建議FCC就「客戶忠誠度行銷」行為涉及之客戶資料使用與市場競爭利益發佈「初步立法公告」(Notice of Proposed Rulemaking, NPRM),徵詢各方意見,希望建立能一體適用於各個不同平台之規範,以因應跨業競爭問題。
歐洲人權法院(European Court of Human Rights,簡稱ECtHR)於2025年4月8日就Green v. The UK案作成判決,針對國會議員發言揭露個資是否構成隱私權侵害之爭議,強調國家就衡平立法權與司法權的界線、言論自由與隱私保護等利益享有裁量權,駁回了申訴人之請求。 一、事實背景 本案起源於英國每日電訊報(Telegraph)試圖就英國零售集團Arcadia的前員工針對其董事長Philip Green的職場性騷擾與霸凌指控進行報導。先前,Arcadia及Green已與涉及相關糾紛的員工達成了和解協議,依據協議所附保密協定,員工除正當揭露(如向警察揭露犯罪)外不得洩露相關資訊。Green於Telegraph於報導前徵求當事人評論時發現資訊遭洩露,隨即向法院申請禁制令與暫時禁制令,英國上訴法院嗣後批准了暫時禁制令,認定Telegraph獲得的資訊很可能來自違反保密協定的揭露,也不認為欲報導的內容當然具備凌駕當事人可能蒙受之損害的公共利益。Telegraph最終尊重了暫時禁制令。惟隔日,一位英國上議院議員援引言論免責權,於議會發表了雖不涉及細節,但具體提及Green身分和關於其性騷擾、霸凌的指控,並提及Telegraph遭禁制報導一事。Green因此向議會申訴,認為議員違反了司法保密規則(sub judice rule)(編按:上議院曾做成決議,認除非具全國重要性,議員不得於動議、辯論或質問中論及繫屬於法院中的個案)及濫用免責權,但上議院標準專員(House of Lords Commissioner for Standards)認為司法保密規則不屬於《上議院行為準則》。Green嗣後在法院中試圖向Telegraph請求賠償,認為Telegraph應要為議員的發言負責,違反了禁制令,並要求提供線人身分。Telegraph抗辯,在議員享有免責權的前提下,法院毋庸受理本案處理其責任問題。Green向ECtHR提出申訴,主張國家對議員使用免責權揭露受禁制令約束的資訊的權力缺乏事前和事後控制,侵犯了其受歐洲人權公約(ECHR)第8條保障的私生活權。 二、法院判斷 法院認為由於受暫時禁制令保護的資訊被揭露,Green的私生活權利確實受到干預。然而,法院不認為國家違反了公約課予國家保護私生活權之積極義務(positive obligation)。核心理由在於:國家對如何履行積極義務有廣泛的裁量權,且於各國就保護方式較無共識,或涉及基本權利間之衡平時,法院尤應尊重裁量空間。 針對本案,法院認為:(1)議會中的言論自由享有較高程度的保護,對其干涉需要非常重大的理由(very weighty reasons);(2)涉及司法權與立法權的具體界線,以及言論自由與隱私保護的利益衡量;(3)必須考量議會自治原則在多國之間有廣泛共識;(4)英國並非完全沒有針對國會議員發言的事前、事後控制措施。儘管非屬《上議院行為準則》,但上議院所做成的司法保密規則決議,仍屬一定程度的事前控制。事後來看,國會議員若確實構成濫用免責權,法院也可以判處蔑視法庭罪。 法院總結認為,基於原則上各國議會較國際法院,更適合評估限制議會行為之必要性與手段,法院要取代這個判斷須要非常重大的理由,但本案中Green並無法成功論述這個理由存在,因此駁回Green的主張。
美國FCC新機上盒管制措施正式生效美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission)於1998年要求有線電視業者將條件式接取(conditional access, CA)元件與機上盒的基本瀏覽設備分離;並於2003年採用CableCARD做為共通標準,希望藉由此「機卡分離」措施,達成有線電視服務層與設備層的結構分離,為設備層導入競爭與投資,以促進機上盒之功能創新與降低價格。 惟本措施2007年實施以來,因CableCARD安裝程序複雜、有線業者與機上盒製造商態度消極,致實行成效不彰。絕大多數的民眾仍未自購市售機上盒;且租用有線業者所提供機上盒者,大多未安裝CableCARD。 FCC故於2010年底發佈新命令,希望弭平有線訂戶租用與自購機上盒之落差;本命令於2011年8月生效,FCC表示將「嚴格執行」以下八項政策。有線業者應: (1)提供零售機上盒相容性之精確資訊; (2)提供非租用機上盒之訂戶同等的頻道套餐折扣; (3)無論租用或自購機上盒,CableCARD之價格必須一致,且明確揭露費用; (4)不得因租用或自購機上盒而行費率之差別待遇; (5)允許訂戶自行安裝CableCARD; (6)專業安裝人員必須到府完整安裝CableCARD; (7)提供具多重串流(multi-stream)效能之CableCARD; (8)確保得以收視所有的線性(linear)頻道。
IMD世界人才評比瑞士洛桑管理學院(International Institute for Management Development, IMD)於2019年11月18日發布2019 年世界人才評比報告(The IMD World Talent Ranking 2019 results)。IMD作為全球最著名商學院之一,其所屬之世界競爭力研究中心(IMD World Competitiveness Center, WCC)透過收集數據以及分析相關政策結果,推進對世界競爭力的認知,包含每年出版年度世界競爭力排名(World Competitiveness Rankings)、世界數位競爭力報告(World Digital Competitiveness Ranking),和世界人才評比報告。 2019 年世界人才評比報告以「人才投資與發展」、「人才吸引力」和「人才整備度」(Readiness)為三大評比指標,評比63個經濟體。「人才投資與發展」衡量國家提供給人力之資源,「人才吸引力」評估吸引本地和外國人才的程度,「人才整備度」則評估人才技術及競爭品質。三大指標下再區分有32個細項,包含公共教育支出、師生比、在職訓練、女性勞動力、學徒制度、員工獎酬及紅利、個人所得稅率、職場環境健康等。 2019年之人才評比結果,前5名均為歐洲國家,依序為瑞士、丹麥、瑞典、奧地利及盧森堡。我國在全球排名20,亞洲排名第3,僅次新加坡(10)與香港(15),勝過排名分別為35和33的日韓兩國,為歷年來排名最佳。細項中,我國較為優勢的部分包括國際學生能力評鑑(PISA)排名第2、理工科畢業生比例全球第3、衛生健康環境全球第6等。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。