英國Ofcom公佈電視廣告交易機制的反競爭調查報告

  英國Ofcom在2011年12月15日公佈了有關電視廣告交易機制是否有限制或扭曲市場競爭、最終傷害消費者的反競爭調查報告。最後認定並無明確證據顯示英國當前的電視廣告交易機制妨礙競爭,因此決定不依「2002年企業法」(Enterprise Act 2002)所賦予之權限,移送競爭委員會(Competition Commission)進一步調查。

  雖然英國的電視廣告市場一年仍有40億英鎊的產值,但廣電業者的收益實已長期且穩定減少中,故Ofcom同年6月啟動本諮詢與調查,並從以下三個角度檢視電視廣告市場是否存在流弊,而使廣告價格高漲、廣告獲利配置不效率、阻礙廣電業者之創新與不利閱聽眾之經驗:
1、價格不透明:電視廣告市場長期以來因聯合報價、股權交易或各類折扣,導致價格不透明,使廣告買主可能無法進行有意義的比價。但Ofcom認為廣告公司皆屬老練業者,熟悉交易內容與約款;而廣告主則可透過閱聽眾的行為反應判斷廣告成效,且證據亦顯示廣告主經常替換廣告公司以獲得更好的交易條件。
2、 捆綁銷售時段:廣電業者可能運用市場力搭售離峰時段(off-peak airtime)。但證據顯示廣告買主尚可分別購買時段;而英國每月有250萬個廣告開口,強制分別交易將造成交易成本顯著上升。
3、交易模式僵化:雖然英國的電視廣告交易模式已20年不變,但科技進步使頻道數目大增,連帶使閱聽眾分化與廣告開口爆增,證據顯示廣告部門對此適應良好。

最後Ofcom認為在有害競爭證據不明顯,且進一步調查會產生更多成本的情況下,決定仍維持商業機制,不介入管制電視廣告市場。

 

相關附件
※ 英國Ofcom公佈電視廣告交易機制的反競爭調查報告, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?d=5758&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/06)
引註此篇文章
你可能還會想看
眾所矚目的LG對廣達權利金訴訟案有了初步的進展

  今年1月16日(週三),美國聯邦最高法院將韓國LG電子公司與台灣廣達(Quanta)電腦公司的訴訟案排入審判的程序之中,並預計今年六月底左右會有相關的判決結果產生。此案件之所於引人注目,主要是本案爭議的內容在於LG公司將其記憶體相關的專利權授權給美國Intel公司。而台灣廣達公司自Intel公司購買部分經LG授權的零組件,並用來製造筆記型電腦。   LG公司發現此情形之後,遂向美國法院控告廣達公司的行為侵害該公司的專利權,LG公司主張其授權並不包含對Intel公司以外的廠商,所以廣達公司的行為侵害該公司的權利;但廣達公司則主張Intel公司已取得授權,有權對外銷售,因此廣達公司的行為是合法的行為。   由於美國地方法院判決對LG有利,所以廣達公司不服因而提起上訴,本案也已經進入聯邦最高法院的訴訟程序,最後判決結果如何,將影響未來專利權擁有者與被授權者之間的關係,究竟收取權利金的範圍是否及於供應鏈或中下游的廠商等,成為眾人關注的焦點,也因此相關產業人士皆十分關注本案的發展。

加拿大政府就生成式人工智慧對著作權的影響進行公眾諮詢

加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」(consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright)進行公眾諮詢,以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化,進而修訂《著作權法》(Copyright Act),本次諮詢文件中討論重點整理如下: 1.文字和資料探勘(Text and Data Mining, TDM):是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法,包含著作權法中合理使用行為(29條)和暫時性重製行為(30.71條)等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解,認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權;然創意產業則多持否定見解,認為不應該為TDM創設例外,否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬:因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞,因此加拿大政府希望可以對此加以澄清,並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議,加拿大政府提出了三種可能的規範模式: (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品; (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人,凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力,即可被視為該作品的作者; (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任:人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品,過程中可能出現侵害他人著作權之情形,而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人(著作人)必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權,且就該他人著作加以重製,但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程,因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見,以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益,卻也可能侵害他人著作權,因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。

網路賭博是否應加以規範?-以美國「違法網路賭博執行法案」為借鏡

全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任

全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。

TOP