寢具零售業者Snooze坦承,其於2008年10月所進行的「雙價標示」廣告活動中,將某些商品的價格以「原價 /現價」的形式加以呈現,此種行為可能誤導或欺騙消費者,而違反了貿易行為法(Trade Practices Act 1974, TPA)。
經澳大利亞公平競爭和消費者委員會(Australian Competition & Consumer Commission, ACCC)稽核Snooze的「雙價」廣告後,Snooze坦承此一活動中所標示之「原價」僅是參考公司內部所設定的建議零售價格,而不是於活動開始前在市場上經過一段合理銷售期間的真實價格。Snooze已同意對所有已知購買產品的客戶提供一封道歉信及50澳幣的購物禮券。
ACCC主委Graeme Samuel指出:「廣告中所出現的原價必須是先前於一段合理期間內實際所出售的真正價格。」基此,ACCC已提供最新的雙價廣告的規範指南,規範之宗旨在於,以此種廣告活動進行優惠行銷時,不得以比較價格之方式傳遞錯誤的訊息,該優惠必須是實質上的確對消費者有利之價格。而依據下列之標準可判斷廣告是否違反貿易行為法:
1.優惠方案必須真正有提供優惠:提供價格比較時,該較高的價格應為實際曾用以銷售之價格,且於考量所有相關因素後,仍得認為該優惠的確存在。而該優惠產品也必須是在高價時也很容易被取得之狀況,才能確保該優惠並非一誤導之行為。
2.優惠價格應為一暫時的價格:以「雙價」方式促銷時,該優惠價格存續之期間不得比原價更長,否則即有誤導消費者之嫌。
3.廣告中的較高價格乃為實際曾於一合理期間內之銷售價格:該較高價格不得從未或於過短期間內作為實際銷售之價格,而判斷何謂合理期間可參考下列三種因素:(1)預期該商品銷售的時間長度(2)商品價格之正常波動情形為何(3)「雙價」促銷活動的時間長短。
日本文部科學省於2002年提出產學合作契約範本,實行以來發現內容缺乏彈性,對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此,2017年3月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Lambert toolkit等文件,提出11項合約範本,稱為【櫻花工具包】。 該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化,提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式,並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本,盡可能在產學合作契約簽訂前,事先考量研究成果的商業化策略,從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議,在進行模型選擇時需考慮以下因素: 對研發成果的貢獻程度。 智財權歸屬於大學的處理方法。 是否有必要通過大學發布研究成果。 研究成果歸屬(大學擁有、企業擁有、雙方共有)。 雙方是否同意智財權共有。 此外,為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用,在參考適用範本時,皆應考量研發成果商業化的靈活性,無論智財權歸屬於大學或企業方,都必須滿足以下的條件: 不限制大學後續研究的可能性。 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。 日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展,提供了更細緻化的指引,或許可為我國推行相關政策之參考,值得持續關注其內涵與成效。
美國能源部發布「電力資料自願行為守則」保護消費者資料與隱私權利美國能源部(Department of Energy, DOE)所屬之電力傳輸與能源可靠度辦公室(Office of Electricity Delivery and Energy Reliability, OE)與聯邦智慧電網工作小組(Federal Smart Grid Task Force)對於由智慧電網技術所生之資料相關隱私保護問題,經過一系列包括相關業者在內的公眾意見徵集與專家學者討論後,於2015年1月12日所發布之「自願行為守則」(Voluntary Code of Conduct, VCC),係屬美國總統歐巴馬同日宣示政策,公布對於強化消費者安全、處理身分盜用(identity theft)、並促進線上隱私保護之總體策略方向中的重要部份。 「自願行為守則」的適用對象是供電業者與第三方,目的在於保護包括能源使用資訊(energy usage information)在內的電業消費者資料,並提高消費者的隱私意識與相關資料在提供與近用上所須行使的同意與控制。「自願行為守則」揭示其三大目標,包括:(一)於鼓勵創新的同時,適切地保護消費者資料的隱私與機密性,並提供可靠與不致於無法負擔之電業與能源相關服務;(二)提供消費者對其自身資料的適當近用(appropriate access);以及(三)不生違反或取代任何聯邦、州、或地方主管機關之法令或管制措施之效果。 而為求取前揭目標之達成與實現,「自願行為守則」訂有五大步驟。此五大步驟包括:(一)「消費者之注意與意識」:透過相關規定向消費者解釋資料蒐集的相關政策與程序,並聚焦於消費者的選擇與責任,藉以讓消費者了解其所必須行使之同意;(二)「消費者之選擇與同意」:透過相關規定讓消費者能為非原始目的(Secondary Purposes)——例如向數個第三方為差別化之近用授權、限制近用之期間、留存資料釋出之記錄、取消授權、以及於授權終止或不再需要相關資料時之資料處置或去識別化等——對其資料之近用進行相關管控、確認有哪些類型的資料與揭露無須消費者同意、以及要求特定資料應直接由消費者處取得;(三)「消費者資料近用」:透過相關規定允許消費者近用其資料、確認可能的錯誤、以及要求更正的相關程序,其中包括在特定情況下就非常態性要求收取費用的可能性;(四)「資料的完整性與安全性」:透過相關規定規範網路安全管理計畫,以及聚合性資料(Aggregated Data)或匿名性資料的建立方式;(五)「自發性執行、管理、與矯正」:透過相關規定對自願採納本「自願行為守則」之服務提供者的行動作出規範,以確保其遵守行為守則。「自願行為守則」雖屬自律規範,但其制定過程有包括電力業者在內之利害關係人的充分參與,並經充分之專家與公民意見徵集,被預期在公布之後將有相當程度之約束力量,並能令因智慧電網與能源資通訊技術所生之相關隱私權保護問題得到更進一步的解決。
行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。