越來越多消費者由網際網路觀賞視訊內容,保護新興視訊業者之市場競爭力也越加重要。美國參議員John D. Rockefeller於2013年11月發佈「消費者網路視訊選擇法(Consumer Choice in Online Video Act)」草案,塑造一個以消費者需求為中心的視訊市場,提供完全的單頻單賣(a la carte),使消費者有權力選擇想看的節目、決定想看的時間、挑選收看的方式,並且只為真正收看的內容付費。
此外,本法案亦規範網路服務業者必須提供消費者更完整精確的帳單資訊,以增進消費者權益。在促進市場競爭的目的下,本法案也賦予新興視訊產業基本的保護,防止既有業者之反競爭行為,使市場能有效競爭,帶給消費者更多利益。
該法案的主要規範內容簡介如下:
‧管制既有之有線電視、衛星電視與大型媒體公司對網路視訊服務業者的反競爭行為。
‧提供網路視訊服務業者合理的取得各種節目內容之能力,使他們能提供給消費者更多節目與服務的選擇。
‧管制寬頻服務業者不得降低其市場競爭者之網路傳輸品質,以保護網路視訊業者接觸消費者、提供服務的管道。
‧提供消費者更為透明與容易理解的帳單資訊。消費者在申請網路服務時,將能得到更為清晰易懂的服務契約與條款的資訊。
‧指示聯邦通信委員會持續監督寬頻服務之資費條件,確保這些資費條件不被用於反市場競爭行為。
隨著寬頻服務的普及,網際網路能夠提供更多元的內容,一方面消費者能夠有更多的選擇,確保市場持續有效競爭是非常重要的,本法案對我國而言亦有相當參考價值。
英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy,以下簡稱BEIS)於2019年1月提出智慧饋電保證(Smart Export Guarantee,以下簡稱SEG),於此保證下,BEIS將擬定一套不同於躉購制度之政策框架,使小型生產消費者(prosumer)所生產之綠色電力,可於此一政策框架之保障下,與售電業者議約,並將電力售予售電業者,以減輕英國政府預計於今年3月廢除躉購制度所帶來之衝擊。 SEG重要之內容包含: (1) SEG課予大型售電業(用戶數大於25萬之售電業)收購小型生產消費者所生產之綠色電力之義務。 (2) 小型生產消費者所生產之綠色電力之交易價格及相關契約內容,將交由售電業者與小型生產消費者自行協議。但SEG要求售電業業者對於綠色電力之收購價格不可低於(或等於)零。 (3) 於「負電價」期間,即便小型生產消費者將綠色電力輸入電網,售電業者也不得因此對消費者課徵任何費用。 (4) 小型生產消費者所生產之綠色電力之計算方式,必須以實際測得之產出電力為準,不得以預估之容量為準,亦即,小型生產消費者如裝設智慧電表而可記錄綠色電力生產量時,其生產之綠色電力始有被收購之可能。 (5) 小型生產消費者之再生能源發電設備,不論容量大小,皆應符合躉購制度下之再生能源發電設備之規格標準,但不得超過5MW。 此一政策立意良善,然仍有不少質疑聲音,其中的聲音不乏:(1)BEIS如何確保小型生產消費者所獲取之契約價格,可以真實反映市場之真正應有之電價?(2)SEG於今年3月躉購費率制度廢除後半年間,可能尚未會出現定案之政策框架,其間將會產生立法之真空狀態,其間要如何減緩制度改革對於產業帶來之衝擊?(3)政府所主導之小型消費者端之智慧電表之建置,於英國仍緩如牛步,而智慧電表對於小型消費者而言,如其欲主動裝設,每具將造成300歐元之額外支出,同時每年需額外支出50歐元之維修費用,此一事實對於SEG之推行無疑將造成阻礙。
日本學術會議建議因應疫情強化ICT建設和推動數位轉型日本學術會議於2020年9月15日提出「邁向感染症對策與社會改革之ICT基礎建設強化和數位轉型推動」(感染症対策と社会変革に向けたICT基盤強化とデジタル変革の推進)法制建議。新冠肺炎疫情突顯出日本ICT基礎建設不足和急需數位轉型之問題,日本學術會議從「醫療系統之數位轉型」、「社會生活之數位轉型」和「資安與隱私保護」等觀點提出建議,希望能在確保資安及隱私的前提下,達到防止感染擴大與避免醫療崩壞,以及減少疫情對社會經濟影響等目標。針對「醫療系統之數位轉型」,未來應建立預防和控制感染症之綜合平台,統一地方政府感染資訊之公開內容、項目,檢討遠距醫療和數位治療法規,進行相關法制環境和基礎設施之整備;針對「社會生活之數位轉型」,日後應積極推動遠距醫療、遠距工作和遠距教育,並進行所需基礎建設、設備和人才培育之整備;針對「資安與隱私保護」,除檢討建立利用感染者個人資料,以及可知悉個人資料利用狀況之制度,亦應擴大及強化信用服務(trust service)和感染資訊共享系統等措施。
歐美貿易與技術理事會發表第6次聯合聲明,確保雙方於新興技術及數位環境之領導地位歐美貿易與技術理事會(EU-U.S. Trade and Technology Council,TTC) 2024年4月4日至5日在比利時魯汶舉行第6屆部長會議,依據會後聯合聲明,雙方針對數位轉型所帶來的機遇與挑戰,同意在新興技術和數位環境等面向促進雙邊貿易和投資、進行經濟安全合作,並捍衛人權價值。未來雙方將針對AI、半導體、量子技術和6G無線通訊系統等制定互通機制及標準,簡述如下: (1) AI技術:採取「風險基礎方法」(risk-based approach)實施「可信任人工智慧和風險管理聯合路徑圖(Joint Roadmap for Trustworthy AI and Risk Management),提高透明度以降低公民及社會使用AI的風險;更新關鍵AI術語清單(a list of key AI terms),減少雙方於概念認知上的誤差;承諾建立對話機制,以深化雙邊合作。 (2) 半導體:為促進半導體供應鏈韌性(resilience)與協調(coordination),將延長實施「供應鏈早期預警機制」(joint early warning mechanism)及「透明機制」(transparency mechanism)兩項行政安排,共同解決半導體產業市場扭曲、供應鏈過度依賴特定國家等挑戰。 (3) 量子技術:雙方將成立量子工作小組(Quantum Task Force),以制定統一量子技術標準,加速技術研發。 (4) 6G技術:雙方通過「6G願景」(6G vision),並對於未來研究合作簽署行政安排(administration arrangement),建立6G技術開發共同原則。 歐美雙方期望透過上述作法,促進半導體和關鍵技術研發和供應鏈多元化,以確保經濟安全及落實數位轉型,確保歐美於新興技術和數位環境之領導地位。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。