全球首宗BitTorrent侵權案被判定有罪

  2005 10 24 日,香港屯門法院判定一名男子利用 BT BitTorrent )軟體非法散布三部電影的行為構成刑事犯罪。這是全球首宗有人因使用 BT 軟體而被法院裁定罪名成立。
  

  判案書指出,該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」(
seed ),並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」,以便他人下載,由於這些「種子」下載量很大,對版權所有人造成侵害,已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布( distributes )侵權重製物罪。雖然香港法例對於散布一詞並未詳細界定,但香港法院解釋認為,上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。


  這項判決雖存有解釋上的疑義,但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供
BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體,下載者在下載檔案的過程中,本身也將承擔部分上傳資料的工作,故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外,提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權,因為據今年 6 月美國最高法院裁定, P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。

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從AT&T併購時代華納反思我國通傳產業併購法制 資訊工業策進會科技法律研究所 108年10月   隨著數位化科技、網際網路相關技術之發展與普及化,帶動數位匯流(Digital Convergence)加速進展,相關產業間原本獨立的界線逐漸模糊,進而形成一個整合寬頻系統(Integrated Broadband System),也加速數位匯流相關事業的跨業經營及互相整併。在這樣的趨勢下,原本在媒體產業供應鏈上分屬不同領域之企業開始進行合作或跨業融合,也使得原本被認為對於侵害較小的垂直合併開始受到關注。   美國最大的固網電話服務供應商及行動電話服務供應商AT&T於2016年10月宣佈併購知名內容供應公司時代華納(Time Warner),交易價格約854億美元,此交易消息一出美國司法部反壟斷司即介入調查,並於2017年11月以合併後將損及競爭和形成壟斷,向法院提起反壟斷訴訟,但司法部之主張遭到法院否決,最後AT&T與時代華納完成併購。此案例為電信業者併購內容業者,雙方在媒體產業供應鏈上,占據不同的位置,為垂直合併之案例,本案重點在於司法部及法院如何看待其合併後是否構成壟斷而違反反托拉斯法,相關討論則可作為我國近年在通傳產業中垂直併購的審查參考。 壹、事件摘要 一、系爭併購公司介紹   併購方AT&T為全美最大的電信公司,主要提供包括行動、寬頻、固網及相關通信服務;而AT&T在2015年7月併購美國最大衛星電視供應商DirecTV後,獲得超過2100萬的收視客戶,也成為全美最大的有線電視訊號傳輸商(Multichannel Video Programming Distributor, MVPD);被併購方時代華納則為大眾媒體與娛樂事業集團,主要業務為內容製作與內容整合,旗下事業包括透納(Turner)廣播電視系統(包括TBS、CNN、HeadLine News、Cartoon Network、)、HBO頻道、及負責電影和電視制作的華納兄弟公司等[1]。 二、併購過程   2016年10月AT&T宣佈收購時代華納後,美國司法部反壟斷司即介入調查,並於2017年11月以合併後將損及競爭和形成壟斷,以違反克萊頓法(the Clayton Act)第7條[2]提起反壟斷訴訟[3] 。   2018年6月聯邦法院認為司法部未能提供足夠證據證明本案會損及競爭或消費者,允許本合併案進行,其後司法部於2018年7月基於「審查中決定的實質影響」和「延遲將造成不可挽回的傷害」,認為法院未考量DOJ提出的槓桿理論提出上訴[4]。   2019年2月26日哥倫比亞特區聯邦巡迴上訴法院拒絕司法部針對此併購案永久禁制令(Permanent Injunction)之請求,維持初審法院之判決,也就是允許AT&T併購時代華納[5]。司法部不再上訴,嗣後AT&T與時代華納正式完成交易,而時代華納也更名為華納媒體(Warner Media)成為AT&T旗下一員。 貳、重點說明 一、司法部主張違法之主要理由[6] (一)垂直合併將阻礙競爭 1.提高頻道授權金額   AT&T與DirecTV是全美最大的有線電視訊號傳輸商,而時代華納則擁有許多受歡迎電視頻道,包括:CNN、TBS、TNT、Cartoon Network、HBO、Cinemax,以及大量運動節目轉播權等。故本件雖為垂直合併模式,AT&T仍可能將取得的流行節目作為阻礙競爭的武器,利用購得之相關頻道向其他有線電視訊號傳輸商或線上影音業者(例如:Netflix、Amazon Prime)要求更高之授權金額與更優惠之條款以降低對手競爭力,而競爭對手為了平衡高授權費之收益將有可能增加消費者所付出的費用,而使消費者不利。 2.將可能產生客戶移轉效應   誠如上述AT&T併購時代華納將取得相關頻道所有權,若AT&T提高頻道授權價格,則將會使競爭對手拒絕與時代華納合作並取消相關頻道。雖然AT&T可能會失去原本授權頻道的收益,但因消費者無法從其他競爭對手方取得相關影視服務,使得消費者可能轉向擁有頻道之AT&T以取得服務,進而削弱對手競爭力,並從消費者端補回收益。 (二)合併將可能阻礙其他業者發展創新模式   近年來,Netflix 和Amazon Prime等線上影音平台因為價格較低、不須綁約也不需安裝機上盒,吸引許多消費者,而AT&T若透過前述說明之手段提高頻道授權金,將有可能降低業者競爭力並阻礙創新。 二、法院判決允許合併理由[7] (一)垂直合併損及競爭之證據不足   AT&T和時代華納為垂直整合的投資整併案,並非在同一市場營運的公司,故本合併案不會立即改變集中度,且司法部也未提供明確證據與判例說明本案結合會損及競爭,而相關經濟理論也未能明確指出垂直合併可能造成之影響。進一步而言,HBO頻道採取無廣告之方式進行內容播送,其主要收益並非來自廣告商,而是透過提升收視率與觸及消費者。HBO頻道這樣的收益方需要多觸及消費者,因此合併後AT&T應該不會隨意調漲價格阻礙其他業者播送HBO而降低消費者之觸及率。   司法部認為本案最主要會損及競爭之理由為提高頻道授權將會使費用轉嫁給消費者,但司法部並未考量消費者也可能因為合併後之產業效能而受惠,進而取得較低之價格。 (二)司法部提出阻礙創新之證據不足   司法部認為另一個損及競爭的理由是可能阻礙線上影音平台業者之創新發展。但是目前線上影音業者透過網路傳輸影音內容,且提供方式是由消費者自己選擇想看的內容並且從頭開始播放,與傳統有線頻道提供業者提供固定節目表之服務內容並不相同。而這樣的服務模式也不適合大型體育賽事之即時轉播,因此有許多運動賽事轉播權的時代華納並不會影響線上影音平台業者。而線上影音平台業者也因為這樣的創新模式使越來越多消費者放棄裝設有線電視,轉由線上影音平台。 參、事件評析   近年來,我國在通傳產業上也有許多垂直併購的案例,如同樣是有線電視系統業者併購內容產業的案例有:2017年3月台灣數位光訊科技股份有限公司(台數科)向公平會申請併購東森電視,公平交易委員會(公平會)雖附負擔同意[8],但同年5月,國家通訊傳播委員會(通傳會)考量本案垂直整合規模顯著,對產業發展及言論市場影響甚鉅,並且台數科曾有不法移頻作為而涉有限制競爭疑慮,對公共利益造成相當不利之影響等理由,不同意併購案[9],最後本案併購交易未能完成。而本案也顯示了我國通傳產業常見的幾個問題,以下簡要說明之: 一、主管機關間之分工機制   通傳會作為通訊傳播事業主管機關,依廣電三法及相關法規,通訊傳播事業結合需經NCC審核並同意;另視結合之一方可能涉及公平會等其他主管機關權責者,則需要另向他主管機關申報。依據目前實務作法,二機關在審核上之分工,依法得同時進行審理,也未有區分前後程序,而與傳統行政法上二階段行政處分之處理模式有所不同。   但這樣的作法卻在許多通傳產業的併購案上造成困擾,如同前述台數科併購東森之案例,公平會雖附負擔同意,但通傳會卻不同意而導致併購交易未能完成。若能參照他國在通傳產業併購之處理架構,由單一主管機關主責,並且平行溝通他主管機關之意見,不但可明確審核程序,並且能蒐集所有相關資訊,使業者得以確知主管機關審核進度與方向,而避免產生不同機關不同意見而增加業者之交易成本。 二、主管機關之審查標準   在台數科併東森案中,通傳會不同意之主要理由之一為「本案垂直整合規模至為顯著,對產業發展及言論市場影響甚鉅,交易標的包含收視率常年居於新聞頻道第3大之新聞台,結構集中恐不利言論多元發展。」並未就垂直合併所可能產生之影響進行量化分析,雖不同市場其產生之競爭效果較難以數據呈現,但在AT&T併購時代華納之案例,司法部與法院仍然試圖用數據進行合併之後的細部效益評估。過去多年來美國反托拉斯法之主責機關從未成功否決過任何產業間的垂直合併,主要原因在於根據美國司法部的併購審查指引(Non-Horizontal Merger Guidelines)[10]所提出之相關指引標準,垂直合併可能傷害消費者利益的風險,遠不及敵意併購或水平合併[11],但仍是提供併購雙方較為明確且具體的指引與標準。   主管機關針對跨產業之共通審查項目以及針對個別產業之審查項目,主要以法規中所提及:(1)確保通訊傳播市場公平有效競爭(2)保障消費者及尊重弱勢權益(3)促進多元文化均衡發展,作為審查標準,而這三項標準多為不確定法律概念,未來主管機關可參酌相關國家所關注之重點審查項目並提出更具體且細緻之審查標準,使通傳產業中之併購交易能夠更順利進行。 [1] Justice Department Challenges AT&T/DirecTV’s Acquisition of Time Warner , Department of Justice, https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-challenges-attdirectv-s-acquisition-time-warner (last visited July 26, 2019). [2] 15 U.S.C. § 18. [3] United States of America v. AT&T INC, DirecTV Group holdings, llc, Time Warner inc, No. 1:17-cv-02511(THE DISTRICT OF COLUMBIA Nov. 20, 2017) available at: https://assets.documentcloud.org/documents/4254868/AT-amp-T-Time-Warner-Complaint.pdf (last visited July 26, 2019). [4] Motion Of The United States To Expedite Consideration Of The Appeal, Department of Justice, https://www.justice.gov/atr/case-document/file/1081836/download (last visited July 26, 2019). [5] United States of America v. AT&T INC, DirecTV Group holdings, llc, Time Warner inc, No. 18-5214, available at: http://business.cch.com/ald/UsvATTInc2262019.pdf (last visited July 26, 2019). [6] Supra note 3. [7] United States v. AT&T Inc., Civil Case No. 17-2511 (RJL) (D.D.C. Jun. 12, 2018). [8]公平交易委員會結合案件決定書公結字第106001號,https://www.ftc.gov.tw/uploadDecision/f6739a33-ecca-4720-8aec-70314821641a.pdf (最後瀏覽日:2019/08/11)。 [9]國家通訊傳播委員會第750次委員會議紀錄,https://www.ncc.gov.tw/chinese/files/17060/67_37488_170607_1.pdf (最後瀏覽日:2019/08/11)。 [10] 請參見https://www.justice.gov/atr/page/file/1175141/download。 [11] Larry Downes, Why Mergers Like the AT&T-Time Warner Deal Should Go Through, Harvard Business Review, Nov. 17 2017.

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。

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