美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission,FCC)於2008年11月公布法規命令,開放閒置無線頻譜之使用。閒置頻譜緣起於美國無線電視訊號,對於鄉村或偏遠人口較少之地區並無覆蓋,這些地區之無線電視頻譜處於閒置未用狀態。FCC因應無線通訊對頻譜之需求,在以拍賣釋出新頻譜的同時,也由增進既有頻譜的效率著手。 FCC於此法規命令中公布初步的技術規範,包含使用地理資料庫以及感知無線電技術作為利用閒置頻譜之要件。之後,FCC於2009年11月公告接受業者遞交計畫書,審查是否能成為資料庫管理者之資格。 2010年9月FCC再度公布新的法規命令,取消感知無線電技術作為必要條件之要求,並調整技術規範,也預告將選擇民間業者來進行地理資料庫之管理與建置。 2011年01月26日,FCC正式公告九家業者,包括Comsearch、 Frequency Finder、Google、KB Enterprises LLC and LS Telcom、 Key Bridge Global LLC、 Neustar、Spectrum Bridge、 Telcordia Technologies、 WSdb LLC.。這九家業者將必須針對2010年所發佈之新規則提出補充資料,並與FCC工程技術辦公室(Office of Engineering and Technology ,OET)配合,舉行一系列的研討與測試實驗,確立最後的技術標準與測試資料庫運作的穩定度。 FCC亦表示,資料庫管理者必須同意,他們將不會從事任何歧視性及反競爭行為,亦不可有危及用戶隱私之行為。 在FCC指定地理資料庫的管理者後,美國開放閒置頻譜使用的前置準備也可說是完成,未來等業者完成測試,相關利用頻譜的設備上市之後,可望為無線通訊市場帶來更多低成本的選擇。
日本總務省修正電信法施行細則,促進市場競爭和強化消費者保護日本國會於2019年9月6日修正並公布電信法施行細則等規範,以配合2019年5月17日通過修正之《電氣通信事業法》(以下簡稱電信法)。電信法施行細則修正內容可分為︰(1)促進電信服務市場競爭;(2)保護用戶利益等兩大面向。針對促進市場競爭,施行細則明定一律禁止以「繼續」利用通信服務及購買手機為條件提供優惠;惟如非要求繼續利用通信服務時,則可對用戶提供不超過2萬日圓額度之優惠,並針對廉價機種、因通信方式變更需利用新通信服務而購買手機,以及庫存手機等狀況設有例外規定。此外,為避免電信業者在用戶解除契約時透過不當手段影響競爭關係,施行細則亦明定電信契約之年限(2年)及違約金上限(1000萬日圓),並新增業者必須提供無期間限制之契約,以及根據定期契約之有無,月費差額上限為170萬日圓等規定。 在保護用戶利益方面,電信法修正時新增有關代理販售店申請制度,以及業者應於推銷時向消費者告知姓名及行銷目的等規定,故施行細則亦配合上述修法,進一步規範上述規定之適用範圍和例外,指出於店面進行銷售時,因店員都配戴名牌,故不用另外告知姓名。
飛利浦推出新授權機制,光碟片廠仍有所質疑繼2001年引起國內科技產業界關注的公平會處分飛利浦CD-R授權案、2004年7月28日智慧局依循專利法第76 條規定,做成CD-R技術之強制授權決定,准予國碩公司針對飛利浦公司五項專利權所提出的強制授權申請後,飛利浦與台灣光碟片廠的權利金拔河仍未停歇,近日飛利浦宣布,將推動全新的CD-R光碟片專利授權模式—Veeza,根據此一授權模式,每片CD-R光碟片的授權金降幅高達44%。 飛利浦認為Veeza有助於恢復產業競爭的公平性,台灣光碟片卻不這樣認為,首先台灣最主要的競爭對手印度MBI,因飛利浦在印度沒有專利權保護,當地生產的光碟片出貨並不用繳納權利金。另外大陸業者也不按照規定繳交權利金,故即使調降權利金,我國廠商仍認為一旦與飛利浦簽訂新契約,屆時反而更加綁手綁腳,更無法與印度與大陸廠商競爭,市場公平競爭性反而降低,故截至目前為止,並沒有任何一家台灣光碟片廠與飛利浦簽訂新契約。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。