美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission,FTC)於2009年10月5日公佈了新修正的「廣告使用推薦與見證指南(Guides Concerning the Use of Endorsements and Testimonials in Advertising)」,這是該指南自1980年制定以來第一次的更新,並於今年12月1日起生效。此次修訂特別針對商品服務使用心得做出規範,規範亦適用於社交媒體(如Facebook、Twitter及各種類型的部落格等具互動性的媒體)中之心得分享,未來在社交媒體對商品或服務所做出的各種評論,都有可能成為FTC管制的對象。
在社交媒體中所傳遞之商品心得訊息,特別是名人(在該領域分享心得出名者)所分享之訊息,對於網路使用者或消費者之影響力甚大,甚至會改變其是否選擇消費該商品或服務之意願,但其真實性卻未必有相當之保障。有鑑於此,FTC於新修正之指南中即對於心得分享之訊息作出相應規範,重點如下:
1.心得分享者若由商品或服務提供者處受有金錢或相當程度的利益給付,即非單純之心得分享,而有與廣告相同之性質。因此若有虛偽不實陳述的狀況,亦視為是不實廣告。
2.心得分享者必須揭露其與商品或服務提供者的利益關係,使其他消費者明瞭。
3.廣告中若有引用研究結果,而該研究機構為該公司所贊助時,廣告中必須揭露兩者的利益關係。
4.指南同時適用於談話性節目以及社交媒體上所為之心得分享。
而違反上述規定者,可能會依美國聯邦交易委員會法第5條(FTC Act Sec.5)之相關規定每次最高得處以1萬1千美元罰鍰。
此規定之公布引起了部落客(部落格使用者)之質疑,因此FTC廣告實務科(The Division of advertising Practices)之副科長Richard Cleland特別對此做出澄清,其指出:「FTC不會立刻處以罰鍰,也並非所有個案均嚴重至須處以罰鍰。較有可能的作法是,先以警告函警告違規的部落客。且FTC無權對違反FTC法案的行為直接處以罰鍰,若事態嚴重,則FTC會將案件移送地方法院,由法院做出各種處斷,最重可至罰鍰。」
此一指南的約束,固然提供了消費者分辨廣告與心得分享的方式,但是關於更細部的操作,例如何時可認為部落客與商品及服務業者有利益關係,仍有待實務的累積。
歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。
3D列印所涉法律議題3D列印(3D printing),屬於快速成形技術的一種,以數位模型檔案為基礎,運用粉末狀金屬或塑膠材料等可粘合材料,透過逐層堆疊累積的方式來構造物體的技術(即「積層造形法」)。過去其常在模具製造、工業設計等領域被用於製造模型。現在則可用於產品的直接製造,特別是一些高價值應用(比如髖關節或牙齒,或一些飛機零組件)已經有使用這種技術列印而成的零組件,技術漸漸成熟普及。 3D列印通常是採用數位技術材料印表機來製作。3D印表機的產量以及銷量2013年以來已經得到了極大的增長,其價格也正逐年下降,未來家家戶戶擁有3D列印機器可能就如同擁有洗衣機般平凡,帶出新的商機。該技術在珠寶、鞋類、工業設計、建築、工程和施工(AEC)、汽車、航空太空、牙科、醫療產業、教育、地理訊息系統、土木工程、槍枝以及其他領域都有所應用。 然而3D列印機器的普及只要透過網路平台下載相同的數據檔案,就能夠不花費一毛錢即可得到相同的內容,因此引發了智慧財產權的爭論。 3D列印所涉及的法律議題相當廣泛,有:著作權、專利權、商標權。再者,而在工商業等公司法領域,亦有可能可透過公平法加以保護。另外,專利法、新型專利法 (Gebrauchsmuster)、外觀設計法(Designrcht)對於實際上不能保密的技術解決方案和設計,例如,在產品具體化過程、在跨企業生產時、或物流遞送和服務提供過程中,在法律保護上,則重大意義。 又,在工業4.0因使用跨越國界之互聯網程序和系統,亟需國際法之保護,唯智慧財產權部分仍應該遵守屬地原則,以在該國有法律規定者為限。 在歐洲法律的層級,歐陸未來歐盟專利(EU-Patent)或稱歐洲專利一體化效果(Europäisches Patent mit einheitlicher Wirkung, EPeW) 將得到簡化,將具備共通的專利保護法律框架。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
新加坡金融管理局發布《資料治理與管理實務》資訊文件新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore,下文簡稱MAS)於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》(Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections)文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行(Domestic Systemically Important Banks,下文簡稱D-SIBs)進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成,其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失,希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待,簡要說明如下: 1.董事會和高階管理層的監督: 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如,定期向董事會報告資料管理領域的重要問題;高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊,並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位: 銀行應建立資料管理單位,並為資料管理辦公室提供明確的任務授權,以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制: 銀行應建立資料品質管理架構與流程,以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如,建立有效控制資料流的機制;建立資料品質指標或計分卡;使用終端使用者運算工具(end-user computing tools)處理資料時,應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級: 銀行應制定升級標準和行動計畫,以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系(data lineage)來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用:BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會(the Basel Committee on Banking Supervision)第239號規範:《有效風險資料聚合及風險報告原則》(Principles for effective risk data aggregation and risk reporting),適用於全球的系統性重要銀行(Global Systemically Important Banks),巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則,因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外,MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍,例如在範圍內報告(in-scope reports,或稱主要風險報告)中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業,資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力,並針對內部的問題進行改善。