第三方支付法制問題研析
謝孟珊
資深法律研究員 編譯整理
Iomega 公司是一家在全球資料儲存裝置產業中居領先地位的廠商。近日， Iomega 在慶祝其二十五週年的同時，推出了一款多媒體儲存硬碟，其本身具有多媒體 ( 包括圖片、音樂與影片等 ) 錄放的功能，可搭配目前全球所有款式的電視機種與 AV 系統使用。 這套系統，適合於家庭或長途駕駛人使用，使用者可免除煩人的多媒體檔案格式轉換問題。隨著數位科技的進步，廠商所推出的多媒體裝置愈來愈多樣，消費者的使用也愈來愈方便。相信，隨著硬體與軟體設備的不斷發展，數位內容也會展現出愈來愈多的可能與空間。
香港CEPA第三次補充協議關於知識產權保護之內容與影響 美國德州東區地方法院對Ericsson v. Samsung案發布反禁訴令，禁止援引中國法院禁訴令干擾美國法院對SEP管轄權美國德州東區聯邦地方法院於2021年1月11日對Ericsson v. Samsung案發布反禁訴令（anti-anti-suit injunction），禁止三星援引中國大陸湖北省武漢市中級人民法院作出之禁訴令（anti-suit injunction），以強制執行愛立信4G及5G行動通訊技術領域的標準必要專利（standards-essential patents, SEPs）。 本案源於三星與愛立信更新全球專利交叉授權契約時，雙方對於SEP授權價格是否符合公平、合理、無歧視（Fair, Reasonable and Non-discriminatory, FRAND）未能達成協議。故2020年12月11日，愛立信在美國德州東區地方法院對三星提起訴訟並為通知，請求美國法院確認愛立信的SEP授權符合FRAND；三星則於12月7日，選擇向中國大陸武漢法院提起訴訟，請求對愛立信裁定發布禁訴令，禁止愛立信在全球其他國家的法院另行提起SEP訴訟救濟，直到12月25日中國法院核准禁訴令後才通知愛立信。愛立信旋即於12月28日向美國法院提出暫時禁令和反禁訴令（禁止中國禁訴令干擾），美國法院立即同意核發暫時禁令，並於2021年1月11日核發初步禁制令，明定在美國一審判決結束前三星須遵守以下要求：(1)三星在中國武漢法院民事訴訟中的行動，不得干擾美國德州東區地院的合法管轄權；(2)禁止三星援引中國武漢法院禁訴令，剝奪或限制愛立信及其子公司在美國實施專利訴訟權利；(3)三星透過不公平的經濟影響力，迫使愛立信需繳納違反中國法院禁訴令罰款，三星應賠償愛立信因此所受損害。 另外，美國德州東區地方法院認為，本案兩法院間處理的是不同的法律爭議。三星是要求中國武漢法院針對愛立信4G及5G的SEP訂定全球授權價格；愛立信則是請求美國德州東區地方法院確認，兩家公司間的授權協商行為是否遵守FRAND。故美國法院並非要求三星撤銷中國大陸禁訴令，更無意介入中國法院的民事訴訟程序並阻止審查專利糾紛。美國法院核發反禁訴令的目的，是為了維護美國法院對訴訟的適當管轄權，以確保中國及美國二法院都能對本案進行訴訟。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。