本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
印度政府發布監管數位市場法案 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月25日 印度數位競爭法委員會(Committee on Digital Competition Law, CDCL)於2024年3月12日發布數位競爭法委員會報告,建議制定單獨法律規範數位市場競爭,同時發布《數位競爭法》草案(Draft Digital Competition Bill,下稱本草案),使印度競爭委員會(Competition Commission of India, CCI,下稱委員會)能夠在反競爭行為發生前介入調查,草案發布後公開徵求公眾意見至2024年5月15日,將參考公眾意見後再行發布本草案後續發展。 壹、緣起 印度企業事務部(Ministry of Corporate Affairs, MCA)於2023年2月6日成立數位競爭法委員會,主要由產業商會、政府機關以及學者組成,目的是檢視現行印度2002年《競爭法》是否足以解決數位經濟成長衍伸的問題。爾後於2024年3月發布數位競爭法委員會報告,數位競爭法委員會認為應有新的事前管制補充現行競爭法的事後管制模式,在動態的數位市場中於必要時進行事前干預,防止反競爭行為發生。 在數位競爭法委員會報告[1]中提出9項反競爭行為態樣,包含反導向(Anti-steering)、自我偏好(Self preferencing)、綑綁及搭售(Bundling and tying)、非公開資訊使用(use of non-public data)、掠奪性定價(Predatory pricing)、排他性協議(Exclusive tie-ups)、搜尋及排名偏好(Search and ranking preferencing)、限制第三方應用程式(Restricting third party applications)、以及廣告市場整合(Advertising consolidation)等,將以上述反競爭行為為核心制定事前管制措施。 貳、本草案介紹 基於上述建立事前管制的報告結論,數位競爭法委員會連同報告一併提出本草案以回應反競爭行為的事前管制方向,本草案主要有四項重點以下整理。 一、適用範圍與對象 本草案適用於所有在印度境內提供核心數位服務的所有企業,包含延伸到印度境外且對本草案所規定義務有影響的行為,核心數位服務包含線上搜尋引擎、線上社交網路服務、影片分享平台服務、人際通訊服務、作業系統、網路瀏覽器、雲端服務、廣告服務、以及線上中介服務等。 二、對具有系統重要性數位企業之定義 具有系統重要性數位企業(Systemically Significant Digital Enterprise, SSDE,下稱重要企業)需要符合兩項標準,分別是財務標準及用戶標準,如果企業屬於集團則數值以集團整體計算: (一)財務標準 財務標準是在三個財政年度中達成以下任一項: 1. 印度境內營業額高於400億印度盧比; 2. 全球營業額高於300億美元; 3. 印度的商品總價值高於1600億印度盧比; 4. 全球市值高於750億美元。 (二)用戶標準 用戶標準是在三個財政年度中達成以下任一項: 1. 在印度提供的核心數位服務達到1000萬終端用戶; 2. 在印度提供的核心數位服務達到1萬企業用戶。 三、對重要企業及關係企業之指定 (一)符合條件企業之通報義務 當企業的核心數位服務達到前述雙門檻後90天內應通知委員會,如該企業有所屬集團應一併向委員會揭露該所屬集團有直接或間接參與該核心數位服務的其他企業,委員會得透過行政命令指定該企業為重要企業,有直接或間接參與的其他企業得指定為關聯數位企業(Associate Digital Enterprise, ADE)。 委員會可要求未主動提供相關資訊的企業提供必要資訊,如符合上述門檻則指定為重要企業。 委員會在確定企業符合雙門檻後應通知企業給予陳述意見機會,說明不符合系統重要性之理由。企業若未提供必要資訊或提供不完整或錯誤資訊,仍得在聽取企業意見後指定,企業不得有規避指定之行為。 (二)指定未達門檻企業之權力 除指定前述符合雙門檻之企業外,對於在核心數位服務領域有重要影響力但未符合雙門檻的企業,委員會得參酌企業營業額、企業規模與資源、企業市場力量、網路效應、市場結構、社會義務等要素直接指定,效期為三年。 四、重要企業之義務 重要企業被指定後應建立透明有效的投訴處理及法遵機制,並定期向委員會報告履行下列義務與相關規定所採取之措施。 (一)禁止反競爭行為義務 不得有自我偏好、限制第三方應用程式使用、反導向、搭售或綑綁等反競爭行為,並以公平和透明交易的態度與用戶合作。 (二)資訊使用義務 不得使用企業用戶的非公開資訊與之競爭,且不得未經用戶同意混合或交叉使用,或允許第三方使用不同服務所蒐集的用戶資訊,並實現資訊可攜性。 參、本草案評析 數位競爭委員會報告及本草案的發布宣示委員會將監管大型科技公司的反競爭行為,本草案參考了歐盟數位市場法(Digital Markets Act, DMA)對於守門人(gatekeepers)的規定及義務,對於重要企業賦予禁止反競爭行為的義務,雖然本草案仍在意見蒐集階段,是否施行仍須追蹤觀察。 本草案參考DMA規定監管大型科技公司代表印度政府認為數位市場的事前管制是必要的,擔心市場失靈的風險存在,但包含資訊科技與創新基金會[2](Information Technology and Innovation Foundation, ITIF)、市場真相[3](Truth on the Market)、網路自由基金會[4](Internet Freedom Foundation)等單位對於本草案都提出質疑,認為本草案會阻礙數位市場創新,且印度的數位市場尚未成熟,貿然實施會損害印度的數位競爭力,阻礙對印度的數位投資。 40家印度新創公司發表聲明[5]支持本草案的推動,認為事前管制可以遏止Big Tech的反競爭行為,解決新創公司所擔心的發展問題,為新創環境提供空間。同時新創公司擔心門檻過低,阻礙非重要企業的發展,應提高門檻針對佔據主導地位的企業。 我國的數位市場政策仍有立法空間,該傾向管制市場或是鼓勵創新投資需要考量我國數位市場成熟度、規模、影響力等要素,印度已經跨出數位市場治理第一步,我國應持續追蹤各國法制政策,以滾動調整、擬定適合我國的數位市場政策。 [1] MINISTRY OF CORPORATE AFFAIRS, Report of the Committee on Digital Competition Law 27 (2024). [2] Comments to the Indian Ministry of Corporate Affairs Regarding Digital Competition Law, INFORMATION TECHNOLOGY & INNOVATION FOUNDATION, https://itif.org/publications/2024/05/15/comments-to-the-indian-ministry-of-corporate-affairs-regarding-digital-competition-law/ (last visited June 25, 2024). [3] India Should Question Europe’s Digital-Regulation Strategy, Truth on the Market, https://truthonthemarket.com/2024/04/12/india-should-question-europes-digital-regulation-strategy/?_gl=1*1mrmph7*_ga*MTI0MTU5NTkwMS4xNzE4MzM2OTUz*_ga_R1FRMJTK15*MTcxODMzNjk1Mi4xLjAuMTcxODMzNjk2MS4wLjAuMA. (last visited June 25, 2024). [4] Summary of IFF’s submission on the draft Digital Competition Bill, Internet Freedom Foundation, https://internetfreedom.in/iffs-submission-on-the-digital-competition-bill/ (last visited June 25, 2024). [5] 40 Indian Startups urge MCA to move forward with Digital Competition Bill; 'not give in to delaying tactics by Big Tech', STORYBOARD18, May 16, 2024, https://www.storyboard18.com/digital/40-indian-startups-urge-mca-to-move-forward-with-digital-competition-bill-not-give-in-to-delaying-tactics-by-big-tech-31771.htm (last visited June 25, 2024).
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
簡析美國閒置頻譜利用之法制發展 演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。