Google Android作業系統在歐盟被控違反競爭法
Google最近因他的Android作業系統，遭到其競爭對手向歐盟競爭法主管機關檢舉違反競爭法。以FairSearch.org為代表、Nokia、Microsoft及Oracle在內的Google競爭對手指控，Google企圖利用他的Android系統作為”特落伊之馬”（Trojanisches Pferd），以獲得行動業務的獨占地位並據以控制使用者資料。這是因為Google要求智慧型手機和平板電腦的製造商若要使用一些受歡迎的Google應用程式，如Google Maps或YouTube時，必須連同一系列其他的Google應用程式，一起放在這類行動設備的桌面上明顯位置。這項要求被競爭對手認為已影響到其他App提供者，且讓Google擁有隨時透過製造商銷售出的智慧型手機，掌控大量的用戶資料的能力。
此外，FairSearch.org也主張，因Google以不符成本的方式推廣他的Android作業系統，此舉讓其他作業系統的提供者難以回收投資。目前Google的Android作業系統已經在智慧型手機服務市場擁有獨占地位--其市場佔有率約為70%；在平版電腦的服務市場上，Android作業系統的佔有率也在增加之中。因此，歐盟執委會應對Google這些在行動市場上的不當行為展開嚴格調查，以避免歐洲的消費者因Google濫用市場的行為而受到損害。事實上FairSearch.org已經不是第一次指控Google違反競爭法，在此之前，FairSearch.org就曾向歐盟檢舉Google的搜尋引擎業務違反歐盟競爭法，其被指控就其搜尋引擎的搜尋結果，涉嫌對自己提供的服務提供優惠的差別待遇。歐盟在2010年11月正式對此展開調查，該案調查現已近尾聲，歐盟對此的立場傾向要求Google在他的搜尋結果應清楚地說明哪些是屬於Google集團的服務以作為標示。至於最新有關Android作業系統的指控，歐盟已表明會以放大鏡檢視，但歐盟是否會正式調查或將兩案合併審理，尚不清楚，Google也還未針對有關Android作業系統的指控做出回應。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
依據統計，2011年全球電玩遊戲產值約516億歐元，是娛樂產業中成長最快速的領域，行動遊戲（mobile gaming）也因智慧型手機普及率之提升，在其中扮演舉足輕重的角色。有鑒於此，芬蘭政府於今（2012）年啟動Skene－遊戲補給計畫（Skene－Game Refueled，以下簡稱Skene計畫）促進其遊戲產業的研發創新。 Skene計畫預計從今（2012）年起實施至2015年，將投入7000萬歐元資金補助，其中3000萬歐元由芬蘭的創新補助機關－國家技術創新局（teknologian ja innovaatioiden kehittämiskeskus，Tekes）提供。該計畫致力於創造國際級遊戲及娛樂聚落的形成，期能使芬蘭企業成為國際遊戲產業生態中的重要成員。芬蘭政府欲藉由此一計畫，突破芬蘭Rovio公司過往開發「憤怒鳥」（angry bird）遊戲之偶發性的成功模式，讓芬蘭遊戲產業獲得長期永續的商業效益。Tekes於本計畫中特別強調知識分享的重要，認為此計畫的核心目的在於促進相關知識或經驗，得以在研究機構的專家、遊戲公司乃至其他產業間有系統的傳遞。 事實上芬蘭推動Skene計畫之動機，除了著眼於遊戲產業本身所帶來的龐大商業效益外，也看到遊戲開發過程中產出工具在其他產業之模型、模擬實驗、使用者介面設計及傳統軟體開發方面之助益（例如在醫療照護產業、運算服務之運用或協助教育環境建構或運動訓練等）。由此觀之，芬蘭政府透過Skene計畫推動遊戲產業研發創新之考量，尚包括帶動其他產業之提升的深遠思考。 近年來我國遊戲產業在商業上的表現逐漸受到各界重視，在此背景下，芬蘭Skene計畫無論在具體作為及其背後的思維模式上，皆有我國可以參考借鏡之處。
FCC通過許可有線電視系統對基本電視服務進行加密，以對抗盜接訊號美國聯邦通信委員會（FCC）批准，有線電視業者可對其基本電視服務進行完全加密，有線電視用戶將需要向有線電視業者租用機上盒或使用CableCARD的技術，以繼續收看有線電視。在本項新規則發布之前，有線電視業者被禁止在基本服務加密，有線電視用戶不需租用額外設備便能收看基本電視服務內容。業界人士表示，據估計目前約有近5％非法盜接的服務，造成每年約5億美元的收入損失，此一新規則有助於對抗訊號盜接的問題。 同時隨著數位有線電視普及程度的提高，大多數有線電視用戶已經透過機上盒或CableCARD技術收看有線電視，僅少部份用戶可透過特殊裝置接收數位電視基本服務，但因為此種接收方式無須加密，因此存在有盜接的問題，因此有線電視業者希望FCC能夠放寬規定，使業者可將整個有線電視系統均加密傳輸，避免訊號盜接的問題。 然而相對的，一些第三方公司所生產的設備將因為有線電視系統業者的加密，而無法提供低成本的替代裝置，有線電視用戶將必須向有線電視公司租用機上盒，部份第三方公司生產的機上盒具有DVR功能，如果系統業者完全加密他們的內容，這些第三方設備的生產將必須花費額外的成本與時間與系統業者協商。有線電視業者如Comcast自然是抱持樂觀其成的看法，全系統加密使業者可在遠端管理電視訊號之播送，而無須至消費者家戶進行，可節省人力與成本。
歐盟公布智慧運輸系統指令授權規則歐盟執委會於2019年3月13日針對清潔，聯網和自動化移動戰略，公布智慧運輸系統指令授權規則（Commission Delegated Regulation of 13.3.2019 supplementing Directive 2010/40/EU of the European Parliament and of the Council with regard to the deployment and operational use of cooperative intelligent transport systems），該授權規則（Delegated Regulation）係歐盟執委會為執行智慧運輸系統指令（ITS Directive）所制訂之相關細則，其目的使執委會與會員國合作提出指導分針，進一步讓各國能夠對自動及聯網化駕駛車輛進行型式認可，以加速相關創新運輸技術於歐洲協同式智慧運輸系統（C-ITS）之發展。其創新技術包含使車輛間可相互「交談」，或與道路基礎設施以及其他道路使用者「交談」，可應用在例如危險情況，道路施工和掌控交通號誌時間，將使公路運輸更安全，更清潔，更高效率。授權規則將符合容克委員會（Juncker Commission），即現任歐盟執委會主席容克領導的執政團隊，其所提出的清潔移動提案（ Proposals on clean mobility），是歐盟移動現代化的另一步驟，也為本世紀下半葉的氣候中和（climate neutral）目標，即達到溫室氣體排放總量為零之目標作準備，並持續達到歐盟2050年交通事故近零死亡或零嚴重傷害的目標。 歐盟移動及運輸專員Violeta Bulc表示：「此決定將為車輛製造商，道路營運者和其他人提供一個法源依據，以便於歐洲開始大規模發展C-ITS服務，同時對新技術和市場發展持開放態度。此將極力促進我們實現我們對道路安全的願景，並作為實現聯網化和自動化移動性的重要基礎。」 車輛，交通號誌和高速公路在裝配合規之聯網技術裝置後，可向周圍的所有交通使用者發送標準化之訊息，此將是實現車間通訊的重要里程碑。該授權規則將確保不同系統間擁有協同工作能力，使所有配備該技術的站點能在開放網路中安全地與任何其他站點交換資訊，並讓系統可順利運行，透過車輛間以及車輛和交通基礎設施之間的連接，也能幫助駕駛員做出正確的決策並視交通狀況來改善道路安全性、交通效率及舒適性。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現