德國電信服務法下訊息儲存服務提供者之法律責任
淺談中國網絡文化內容自審制於手機遊戲管理之影響 科技法律研究所 2013年12月31日 壹、前言 中國大陸文化部日前依據互聯網文化管理暫行規定第19條規定，頒布施行「網絡文化經營單位內容自審管理辦法」(簡稱自審管理辦法)。要求以營利爲目的提供「網絡文化產品及服務」之單位（即所謂的「網絡文化經營單位」），應進行自我審核，以確保內容之合法性。所謂「網絡文化產品及服務」依據互聯網文化管理暫行規定，包括網絡音樂、動漫、遊戲等文化產品及以此所為之製作、複製、進口、發行、播放等活動。據中國大陸文化部表示，制定本辦法是為了落實其國務院轉變政府職能、簡政放權的政策方向，特別是網絡遊戲中的手機遊戲部分，期待能透過企業自律機制，達到市場的有效管理。 貳、自審管理辦法重點說明 在具體做法上，自審管理辦法規範「網絡文化經營單位」必須符合四項具體要求，包括：(1)內容管理制度與部門：企業須建立內容管理制度與審核部門，明定內容審核之工作劃分、標準、流程及責任追究辦法；(2)內容審核人員：企業內部設置之內容審核部門須配置至少3名以上領有「內容審核人員證書」之審核人員，並指定其中1名審核人員為內容管理負責人，負責簽核其餘審核人員之審查意見；(3)踐行備案程序：企業內部於建立上述之審核程序後，應向所在地省級文化行政部門申報備案；(4)持續參與審核訓練：針對內容審核人員，省級文化行政部門將負責相關培訓考核及檢查監督工作，其中對於經考核合格者發給證書者，每年至少應參加1次後續培訓，以持續掌握內容審核的政策法規和相關知識。 針對未依該辦法實施自審制度之「網絡文化經營單位」，依據自審管理辦法第14條規定，則得由縣級以上文化行政部門或者文化市場綜合執法機構依照「互聯網文化管理暫行規定」第29條規定責令改正，並可根據情節輕重處20000元以下罰款。此外，依據自審管理辦法第13條規定，倘若內容審核人員出現重大審核失誤時，發證部門得注銷其「內容審核人員證書」。 最後，依照自審管理辦法第15條規定，相關「網絡文化產品及服務」在自審管理辦法施行前，如應踐行備案或批准程序，在施行後仍須按相關規定辦理，不會因企業自審制度建立而得以免除。 參、規範簡評 依照自審管理辦法規定，自審制度適用範圍涵蓋了所有應依法取得「網絡文化經營許可證」的網絡文化經營單位。據中國大陸文化部新聞稿指出，此舉將有助於端正手機遊戲市場亂象。其具體理由，本文簡要歸納如下，並附帶說明此措施對於台灣手機遊戲業者進入中國大陸市場將帶來之影響。 過去中國大陸文化部管理「網絡遊戲」，主要是透過「網絡遊戲管理暫行辦法」(簡稱暫行辦法)。當中針對「國產網絡遊戲」採取備案制，要求於營運日起30日內向其文化行政部門進行備案(暫行辦法第13條參照)；「進口網絡遊戲」則採審查制，須事前獲得其文化行政部門審查批准，方可上線營運(暫行辦法第11條參照)。且解釋上所謂「網絡遊戲」並未排除「手機遊戲」，故外國業者在提供手機遊戲服務予中國大陸時，皆應授權當地具備「網絡文化經營許可證」之「網絡遊戲運營企業」進口並履行相關申報作業。 但現實上，基於手機遊戲開發成本低、週期短之特性，手機遊戲業者存在為數不少小規模企業，所開發遊戲數量自2011年以來呈現爆炸性成長。因而暫行辦法之相關管理要求，實際執行通常難以落實，便常見有手機遊戲規避上述申報作業，使得整體手機遊戲管理呈現真空狀態。 但此一管理困境，在施行自審管理辦法後，預期將有所改善。根據中國大陸文化部新聞稿指出，目前中國大陸手機遊戲市場主導權，已逐漸由遊戲開發商轉移至平台商。因此透過自審管理辦法下放內容審查權於大型平台上，再強化對大型平台的監管，可集中政府資源、擺脫過去針對個別遊戲業者的查緝困難。 同時，由於自審管理辦法要求企業應賦予內容審核人員獨立審核職權，官方新聞稿亦進一步指出內容管理負責人層級應提升至副總經理以上。一旦內容審核人員發生重大失職時，最重得注銷其審核權限。因而運作上將可間接影響企業人事權限分配，對於企業高層業務執行帶來一定程度箝制，進而達到有效管理之目的。 對於台灣業者而言，由於按照暫行辦法第12條規定，申報進口網絡遊戲內容審查者，必須為取得獨占授權之「網絡遊戲運營企業」。因此，台灣遊戲業者未來在授權遊戲於大陸業者營運時，應留意其合作之大陸「網絡文化經營單位」，是否有建立上述自審制度，以避免對其產品拓展產生不利影響。同時，應留意其是否有踐行相關進口網絡遊戲內容審查申報，以避免觸法。 資料來源： 《文化部關于實施〈網絡文化經營單位內容自審管理辦法〉的通知》（文市發〔2013〕39號），http://big5.gov.cn/gate/big5/www.gov.cn/zwgk/2013-08/22/content_2471896.htm （最後瀏覽日：2013/12/25）。 新华网，〈文化部放权网络文化企业内容自审 网游网络音乐先行试点〉，2013/08/20，http://news.xinhuanet.com/politics/2013-08/20/c_117021657.htm（最後瀏覽日：2013/12/25）。 中华人民共和国文化部文化市场司，〈庹祖海同志在贯彻落实《网络文化经营单位内容自审管理办法》视频会议上的讲话〉，2013/11/29，http://www.ccnt.gov.cn/sjzz/whscs_sjzz/whscs_zhxw/201312/t20131202_424345.htm（最後瀏覽日：2013/12/25）。
美國FDA公布醫療器材上市前審查指令510(k)美國食品藥物管理局（The Food and Drug Administration，簡稱FDA）於今年（2014）7月更新並公布了醫療器材上市前審查（premarket notification）的指令（guidance）（該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification，以下簡稱510(k)），針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指令主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點，並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正，以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度，讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範，但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。 510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條，其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準：實質上相同指新醫材在技術上特點（technological characteristics）與比對性醫材相同；若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同，其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等，與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中，主要的評估內容： 1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。 2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。 3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。
歐盟為簡化監管提出醫療器材與體外診斷醫療器材法規修正草案歐盟醫療器材（Medical Devices Regulation, MDR）和體外診斷醫療器材法規（In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR）自2021年5月26日及2022年5月26日生效以來加強了醫療器材的安全監管。然而法規要求嚴格、第三方驗證機構（notified bodies, NB）認證能力有限、認證程序不具預測性、各國執行標準不一、法規與風險不成比例，導致製造成本及行政負擔過高，甚至取消或延後產品上市。為此，歐盟執委會（European Commission）於2025年12月16日正式提出MDR/IVDR修正草案，旨在簡化監管流程、減輕廠商與NB負擔，同時維持公共健康。 該修正案重點如下： 1.簡化與比例原則：確保法規要求與實際風險成正比，放寬中低風險或成熟技術的過度監管。 2.減輕行政負擔：減少重複性的文書作業、過於頻繁報告更新。 3.特定病患群體或情境的創新與產品可及性：確保利基型、創新或危急時所需的醫材能快速進入市場。 4.認證程序的可預測性與成本效益：提升NB審查透明度、效率，並降低資金門檻。 5.去中心化系統內的協調與治理：解決各成員國及各NB之間解釋法規不一致的問題，強化中央協調。 6.推動數位化：推動無紙化與電子化合規工具。 7.促進國際合作：促進全球法規協調，減少多重市場認證。 整體而言，此次修正草案預期可降低遵循成本與行政負擔，並提高監管制度可預測性與作業效率，讓認證與監管流程更為順暢。再者，透過風險導向與數位化管理，維持高水準之公共健康保障，對中小企業與創新醫材而言，有助於於提升醫材研發與上市誘因。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」