美國聯邦巡迴上訴法院在2009年底於The Forest Group Inc. v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292中關於不實專利標示(false patent marking)的懲罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎。美國專利法35 U.S.C. § 292中要求法院對專利資訊標示不實或錯誤之產品或包裝處以最高美金$500的罰金。在此案之前,許多地方法院將35 U.S.C. § 292解釋為罰金之計算是以每一次被告”決定”將產品標示不實專利資訊為基礎 (single penalty for each “decision” to falsely mark products),不論此決定是包含一個或一整批產品。在本案中,聯邦巡迴上訴法院同意地方法院的看法認定被告Forest Group意圖藉不實專利標示企圖欺騙大眾但撤銷地方法院將罰金定為$500之判定,而將目前專利法35 U.S.C. § 292 解釋為罰金是以”每一個”標示錯誤專利資訊的產品為基礎 (penalty for false marking on a per article basis)。
為了防範日後因此案罰金計算方式而造成所謂”標示流氓”(marking trolls) 之興起,聯邦法院於其判決中特別說明其解釋並非要求法院必須將每一標示錯誤專利資訊的產品處以$500美元的罰金。因法條中之罰金是以美金$500為上限,法院有權利權衡各案例背景決定罰款金額。例如,針對大量製造但價錢低廉的產品, 法院可對每一個產品處以極少的罰金。
The Forest Group 一案是美國聯邦巡迴上訴法院第一次針對不實專利標示之罰金提出解釋,直得關注其後續引發反應。廠商也應重新檢視其產品專利標示是否有不實或錯誤之狀況以避免被控標示不實專利資訊而被處以罰款。
英國的寬頻市場競爭在透過執行網路元件細分化(LLU)政策後,英國電信公司(BT)的對手競爭公司如Sky或TalkTalk,利用BT擁有的電話銅線,提供競爭通訊服務的線路數已達到700萬。這顯示英國電信管制機關Ofcom的細分化政策(LLU)已見成效。 這項政策係在2005年9月,由BT向Ofcom做出具有法律效力的承諾,Ofcom要求BT分拆成立一個新公司,稱為Openreach,負責向競爭對手提供線路出租的批發服務。Openreach是基於功能分離之實體,提供BT和其競爭對手完全一樣的交易條件,如契約條款、價格、系統和商業關係。 政策實施初期,英國電信市場僅有約12.3萬條細分化線路。多數人只能選擇BT作為寬頻及固網電話服務的供應商。 根據Ofcom的最新研究,目前英國有超過1900萬條寬頻線路。其中70%以上是由BT以外的其他公司提供服務,其中許多服務建立在BT的細分化網路元件的基礎上。 現有超過30家不同的公司,為家庭和小型企業提供非捆綁式(unbundled)服務。這有助於提升寬頻網路普及、降低固網電話的價格。與2005年9月相較,當時僅37%的家庭和小型企業有寬頻網路,現在這個數字是71%。 競爭對消費者而言,也帶來較低的費用。根據Ofcom的研究,在2005年最後一季時,消費者每月平均為寬頻網路服務支出約23.30英鎊。今天,他們為相同的服務每月付出大約13.31英鎊。 因此由零售價格、寬頻普及、競爭業者數量來看,英國的寬頻市場競爭已經達到一個重要的里程碑。
英國上議院人工智慧專責委員會提出AI應用影響報告並提出未來政策建議英國上議院人工智慧專責委員會(Select Committee on Artificial Intelligence)2018年4月18日公開「AI在英國:準備、意願與可能性?(AI in the UK: ready, willing and able?)」報告,針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。 委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗,應注重大量資訊蒐集之方式;無論是企業或學術界,皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制,其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性;為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見,政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法,並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。 再者,為促進AI應用之意識與了解,委員會建議產業應建立機制,知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊,建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫,並於早期教育中即加入AI教育;並促進公部門AI之發展與布建,特別於健康照顧應用層面。另外,針對AI失靈可能性,應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害,並應提供資金進行更進一步之研究,特別於網路安全風險之面向。 本報告並期待建立AI共通之倫理原則,為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。
美國證券交易委員會發布指引要求公司進一步揭露加密資產之潛在影響美國證券交易委員會(United States Securities and Exchange Commission,下稱SEC)於2022年12月8日發布「致公司有關近期加密資產市場發展之樣本函(Sample Letter to Companies Regarding Recent Developments in Crypto Asset Markets)」指引文件(下稱本指引),指導公司應針對自身業務涉及近期加密資產市場動盪事件(如虛擬貨幣交易所破產等),進行直接或間接影響之風險揭露,以符合聯邦證券法規之資訊揭露(如風險及風險暴露等)義務。SEC轄下之企業金融處(Division of Corporation Finance,以下簡稱金融處)認為公司應向投資者提供具體且量身訂製之市場動盪事件報告、揭露公司在動盪事件中之狀況以及可能對投資者造成之影響。爰此,本負有常態報告義務的公司應據此考量現有的揭露內容是否須進行更新。 金融處說明,為加強並監督公司對資訊揭露要求之遵守狀況,爰依據1933年證券法(Securities Act of 1933)及1934年證券交易法(Securities Exchange Act of 1934)內涵,要求公司亦須針對應作出聲明的實際狀況,進一步揭露相關重大訊息,且不得進行誤導。本指引所要求公司明確揭露加密資產市場發展的重大影響,包括公司對競爭對手及其他市場參與者之風險暴露;與公司流動資金及獲取融資能力相關的風險;及與加密資產市場法律程序、調查或監管影響相關的風險等。 值得注意的是,本指引並未列出公司應考量問題的詳細清單,個別公司應視自身情況評估已存在之風險,或是否可能受到潛在風險事項的影響。由於公司所揭露之文件事前通常不會經過金融處審查,因此金融處也敦促各公司應自主依循本指引進行相關文件準備。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合(Connected Industries)為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟,以建立創新附加價值的產業社會為目標,以實現產業整合並促進創新與競爭環境,於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」,進行日本競爭政策檢討,並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式,分別為:單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外,亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集,運用到其他的領域(例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算)。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質,或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力,包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性,因其他競爭者也可能取得相同資料,故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異(與競爭者能區別)。第三是資料運用可能性,應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。