德國聯邦卡特爾署(Bundeskartellamt)於2020年7月9日公布,將針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清目前市場相關競爭法問題。 聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示,建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一,目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段,因此,釐清市場是否有不正競爭問題,方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格,也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時,已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。 根據聯邦政府的計畫,2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施,其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運,不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外,更應研擬充電站相關使用條款,以確保充電站能正常營運。此外,並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置,及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外,聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。 聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中,向利害關係人進行產業調查。第一階段,將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況,以及城市及地方政府和其他參與者,在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上,進行第二階段深入調查,特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。
美國參議院通過《兒童網路隱私保護法》與《兒童網路安全法》,有望加強兒少網路安全保護力道在數位時代,兒童及青少年長時間使用網際網路已成為生活常態,然而,兒少在高度使用社群媒體的同時,也透過演算法大量獲取諸如飲食失調、自殘等「有毒內容」(toxic content)。在享受網路便利性的同時,兒少也面臨遭受騷擾、霸凌,被迫轉學甚至輕生等困境,心理健康面臨危機。為解決前揭問題,美國參議院於2024年7月30日通過《兒童網路隱私保護法》(Children’s Online Privacy Protection Act, COPPA)修正法案及《兒童網路安全法》(Kids Online Safety Act, KOSA)之立法,加強兒少網路安全之保護。 COPPA早於1998年制定,並於2000年開始施行,該法案對於網路營運商蒐集未滿13歲兒童之個人資料相關隱私政策訂有規範,惟自訂定後迄今約25年,均未因應時代變遷做出調整,終於在本次會期提出修正草案。另KOSA之立法重點,則在於要求網路平台業者對兒童預設提供最高強度隱私設定,並建立控制措施,提供父母保護子女及認知到有害行為的機制,課予網路平台業者預防及減輕兒童陷於特定危險(如接收宣傳有毒內容之廣告)之義務等。此二法案經參議院投票通過後,合併為一案送交眾議院審核,重點說明如下: 1.將網路隱私保護主體擴張至未滿13歲之兒童及未滿17歲之青少年(下稱兒少),禁止網路平台業者在未經兒少使用者同意情況下,蒐集其個人資料。 2.禁止網路平台業者對兒少投放定向廣告(targeted advertising)。 3.為保護「合理可能會使用(reasonably likely to be)」網路平台的兒少,調整法案適用的「實際認知(actual knowledge)」標準,將適用範圍擴及至「合理可能被兒少使用(reasonably likely to be used)」的網路平台。 4.建立「清除鈕(eraser button)」機制,使兒少及其父母得以要求網路平台業者在技術可行情況下,刪除自兒少所蒐集之個人資料。 5.要求商務部(the Secretary of Commerce)於新法頒布後180日內,應成立並召集兒童網路安全會議(Kids Online Safety Council),進行包含識別網路平台對兒少造成危害之風險,提出相關評估、預防及減輕危害之建議措施及方法、進行與網路對兒少造成危害相關主題之研究等業務。 觀本次可謂美國對於兒少網路保護之重大進展,惟此法案後續是否能順利提請總統簽署成法,正式具約束效力,仍須持續關注眾議院未來動向。
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 )」
Facebook因掃描用戶訊息而面臨訴訟2013年,Facebook用戶Matthew Campbell指控Facebook違反聯邦電子通訊隱私法及加州法律,並提出集體訴訟,要求Facebook必須支付每位受侵害的用戶最高一萬美元的賠償。原因是Facebook掃瞄用戶之私人對話內容中的網站連結,並計入網站的按「讚」總數,再將這些「讚」彙整入用戶的個人檔案後對用戶進行行為分析,最後針對該用戶的行為模式發送客製化的廣告, 造成用戶的困擾。 對此,Facebook辯稱其掃描用戶的訊息是很普遍的商業行為,因此屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,而且Facebook在2012年即已停止傳送客製化廣告,故Facebook要求撤銷此訴訟。 然而,2014年12月23日,美國加州奧克蘭地方法官 Phyllis Hamilton認為,雖然Facebook已經在2012年10月停止傳送客製化廣告,但Facebook同時並承認仍會持續分析用戶之訊息(理由是為了防止電腦病毒以及垃圾郵件),而且Facebook不願意提供任何有關目標式廣告手法的細節,使法院無法判斷這是否為普遍的商業行為而屬於聯邦電子通訊隱私法例外條款的範疇,因此,法院裁定駁回Facebook的撤銷申請,本案將繼續進行審理程序。