澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)於2022年11月發佈了數位平臺第五份調查報告。該報告係ACCC受澳洲政府委託,於2020年起對數位平臺相關的消費者權益和市場競爭問題的調查,本次報告將重點放在監管如何改革。主要提供的建議和警示可分為五個方向: 1.反競爭行為 大型數位平臺擁有巨大的市場力量和重要的財政資源,佔據主導地位的數位平臺公司有能力和動機透過排他性行為和收購潛在競爭對手,以維持其在市場中的優勢地位。 2.消費者和中小企業保護不足 ACCC於2022年所發佈的最新報告與其自2017年開始進行數位平臺研究起所發布的其他報告一致,皆指出數位平臺的服務有以下潛在危害: ● 利用消費者偏見或引導消費者的方式向消費者提供服務。 ● 數位平臺上的詐騙明顯且持續增加。 ● 來自應用程式商店提供的不當和欺詐性應用程式的危害。 ● 創建、購買和銷售虛假評論以及以其他方式操縱評論的做法。 ● 欠缺救濟和爭議解決的途徑。 3.保護消費者的新措施 澳洲現有的競爭和消費者法律已難以因應數位平臺市場所面臨的消費者權益侵害和競爭危害等問題。該報告建議進行立法改革,具體如下: ● 商業市場中的消費者保護措施,包括禁止不公平交易行為和不公平契約條款。 ● 針對數位平臺的消費者爭議措施,包括強制規定內部和外部的爭議解決流程,以及平臺對詐騙、有害程式和虛假評論的預防和刪除義務。 ● 建立新的競爭框架,使受指定的數位平臺提供服務時受到適用於此一領域的強制性法規拘束。 ● 受指定數位平臺將應遵循之新框架和守則,以遵守競爭義務,避免其在市場中的反競爭行為,如競爭行為中的自我偏好(self-preference)等。 4.管轄 該調查報告亦指出適當且明確的管轄權限劃分對於新的監管框架來說非常重要,應在考慮到其專業知識和權責範圍的前提下,將監管責任分配給正確的管理機構,並且這些監管在流程中的各個環節都應受到適當的監督。 對於新的競爭框架及監管措施,ACCC建議可以參考英國當前的制度設計;英國政府成立了數位市場部門(Digital Markets Unit, DMU),該部門隸屬於競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority),DMU負責監督受指定數位平臺,並在符合公平貿易、選擇開放、透明及信任等前提之下,DMU得視各個公司不同的情況對其進行特定的要求,如建立面對非法內容、對成人或未成年人有害內容時的應對措施等。 5.與國際方針的一致性 過去,澳洲在數位平臺監管策略採取了領先國際的創新行動,透過實施《新聞媒體議價法》(News Media Bargaining Code),要求數位平臺為新聞內容付費。但未來澳洲政府最終採用的策略將可能仿效他國經驗或是依循國際間共通模式,如英國推行中的《網路安全法》(Online Safety Bill)或歐盟的《數位市場法》(Digital Market Act)和《數位服務法》(Digital Services Act),而非獨樹一幟。 澳洲數位平臺監管策略之後續變化與進展值得持續追蹤,以做為我國數位平臺治理政策之借鏡。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
臉書(Facebook)被控告違反和解協議臉書(Facebook)在2011年11月與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)針對用戶資料的隱私權問題達成和解,包括第一:臉書必須遵守其自行提出的隱私權政策;第二:臉書必須要事先得到使用者的同意,才能更改其資訊分享的設定;第三:當使用者刪除其帳號的三十天內,臉書必須實際上使任何人不能再取得相關資訊;第四:必須對新產品或服務建立並維護其隱私權保障的計畫;第五:在未來二十年內,臉書必須由獨立的第三人稽查其隱私政策,以維護使用者的資訊隱私保護。 但是公益團體電子隱私資訊中心(Electronic Privacy Information Center, EPIC)最近指控臉書的Timeline功能違反和解協議的第二條。在EPIC的指控中表示:臉書必須要事先得到使用者的同意,才能更改其資訊分享的設定。而Timeline的功能在2011年12月6日上線後,完全改變了使用者揭露其資訊的方式,強化使用者張貼的重要事件,並回溯資料至該使用者第一次登入臉書時(甚至更早至第一次輸入相關資料時)。雖然臉書提供七天時間給使用者可以編輯Timeline,刪除不希望公開的照片或貼文,但幾乎沒有人知道。EPIC因而要求FTC介入調查。
以色列發布人工智慧監管與道德政策以色列創新、科學及技術部(Ministry of Innovation, Science and Technology)於2023年12月17日公布以色列首個關於人工智慧的監管和道德政策,在各行各業將人工智慧作為未來發展方向的趨勢下,以多元、協作、原則、創新的理念為其導向,為了化解偏見、人類監督、可解釋性、透明度、安全、問責和隱私所帶來的衝擊,以色列整合政府部門、民間組織、學術界及私部門互相合作制定政策,以求解決人工智慧的七個挑戰,帶領以色列與國際接軌。 該人工智慧政策提出具體政策方向以制定措施,其中具有特色的三項為: 1. 軟性監管:人工智慧政策採取軟性監管制度,以OECD人工智慧原則(OECD AI Principles)為基礎,採行制定標準、監督與自律等方式促進人工智慧永續發展,注重以人為本的道德原則,強調創新、平等、可靠性、問責性。 2. 人工智慧政策協調中心(AI Policy Coordination Center):邀集專家學者成立跨部門的人工智慧政策協調中心,進行人工智慧政策研議,向政府部門監管提出建言,為人工智慧的開發使用建立風險管理,並代表國家參與國際論壇。 3. 公眾參與及國際合作:政府機關與監管機構舉辦人工智慧論壇,提出人工智慧的議題與挑戰,邀請相關人士參與討論,並積極參與國際標準制定,進行國際合作。 我國科技部在2019年邀集各領域專家學者研議提出「人工智慧科研發展指引」,強調以人為本、永續發展、多元包容為核心,以八大指引為標竿,推動人工智慧發展。我國已有跨部會溝通會議對於人工智慧法制政策進行研討,可觀察各國軟性監管措施作為我國人工智慧風險管理及產業政策參考,與國際脈動建立連結。