從法規及經營面探討電力線通訊開放的相關問題－從美國聯邦通訊委員會的管制措施談起
顧振豪
副所長 編譯整理
網路搜尋引擎龍頭Google質疑Microsoft研發的“Bing”搜尋引擎有剽竊Google搜尋結果的狀況，對此Google已提出訴訟。Google表示，為了要調查是否有搜尋結果被剽竊的情形，故意在搜尋引擎中創造近100個毫無意義的搜尋關鍵字，例如“Hiybbprqag”、“Mbzrxpgiys”和“Indoswiftjobinproduction”等，同時對應該關鍵字插入虛假的搜尋結果。在幾個禮拜之後，Google發現競爭對手Microsoft 的Bing搜尋引擎也出現相同的搜尋結果，因此認為Bing有剽竊之疑。Google表示：「Google的搜尋結果是經過多年辛苦努力的成果，這件事情對我們來說像是一場馬拉松賽跑中有人在背後偷襲你，然後突然跳到終點站前迎接勝利，是一種欺騙的行為。」 Microsoft否認剽竊搜尋結果，認為這是Microsoft用來提高搜尋品質結果的方法之一，Bing實際上使用不同的符號和方法來對於不同的搜尋結果加以分級，用來辨別不同的搜尋結果。同時針對搜尋結果提供多數關連的答案，藉此增加消費者對於Bing搜尋引擎的良好經驗，Google使用間諜手法（Spy-novelesque stunt）對競爭對手進行調查，此舉已抹黑Bing，蒙上不好的評價。 Google提出抗辯認為Bing的行為構成簡單而顯然的詐欺，造成不同的搜尋引擎產生同樣的搜尋結果。況且搜尋引擎的功能，若可以出現與Google搜尋下相同的結果，並無法保證能創造出更好的搜尋品質，Microsoft的說法無法獲得肯認，後續延燒的訴訟爭議，有待日後進一步觀察。
法國《數位服務稅法》（Digital Services Tax Act）法國國民議會於2019年7月11日通過《數位服務稅法》（Digital Services Tax Act），並於當月24日由總統簽署，翌日生效。《數位服務稅法》將對境外數位服務業者的數位服務營收（Digital Turnover）課徵3%稅金。所謂「數位服務業者」包含媒介服務業者（Intermediary Services）或在數位介面提供精準行銷服務（Targeted Advertising）者；而「數位服務營收」包含廣告營收、平台佣金、轉售個人資料之所得。 跨境電商影響傳統商業模式並衍生稅收課徵的難題，經濟合作暨發展組織（Organization of Economic Cooperation and Development, OECD）於2015年提出稅基侵蝕及利潤移轉方案（Base Erosion and Profit Shifting, BEPS），行動方案之一即是數位時代的稅徵議題（Tax Challenges Arising from Digitalisation），並於2019年10月9日亦向公眾徵詢數位稅之意見。而歐盟亦從2017年即開始研擬是否對於數位服務課稅，然而尚無共識。 法國率先提出《數位服務稅法》，被外界解讀為抗衡美國科技巨擘Google、Apple、Facebook、Amazon而設，取四巨擘的字首稱之GAFA稅（GAFA Tax）。對此，法國官方澄清，境外數位服務業巨頭比歐洲中小企業少付了14%稅金，對法國造成實質的負面影響。而受《數位服務稅法》影響的團體是在前一個會計年度，全球數位服務營收超過7500萬歐元或在法國數位服務營收超過250萬歐元的公司，受影響者估計超過30間，雖然也會影響Google等美國科技業巨擘，但並非針對性，亦非為對抗美國而設的專法。然而，法國《數位服務稅法》仍引起美國官方的反彈並啟動「301條款調查」（Section 301 Investigation），該調查報告指控法國的數位稅具貿易歧視之虞。美、法雙方代表於2020年1月28日就數位稅進行對話，美國承諾不會對法國進行關稅報復，法國表示對於數位稅的推行不會退讓。
國內藥廠發起外銷策略聯盟經濟部工業局將協助國內製藥業成立「藥廠外銷策略聯盟」，集合藥界力量共同打開外銷市場，希望至少推動十幾個學名藥外銷，而明年外銷產值可達 20 億元，每年成長 20 ％，五年後外銷產值可到 100 億元；主要鎖定美、日、歐為主的 PIC/S （國際藥品稽查協合會）市場，由熟悉市場的專家來協助製藥界一起拓展海外市場，目前已有近十家業者有意加入此聯盟。 由於過去國內藥廠都主攻健保市場，不過未來成長有限，國內藥廠必須積極拓展海外市場，才可以保持競爭力。今年 4 月，日本實施新藥事法後，採取產銷分離，國內製藥業者有機會爭取到代工的機會，工業局將協助國內業者爭取日本代工注射劑、口服液等機會，以及在台採購原料藥和其他藥劑。以歐盟為主的 PIC/S 市場，近年會員增多，美國 FDA 也有意加入，國內藥廠如能爭取成為會員，可以降低藥廠重複檢驗的成本，有利拓銷海外市場。 國內藥廠拓銷海外市場已漸有成績，如優良藥廠和永光化學合作避孕藥 GyMiso ，與歐洲 HRA 藥廠合作進軍歐盟市場，並順利通過 PIC/S 查核，取得產品製造許可。生達製藥和永信製藥都在美國設廠，努力耕耘美國市場十年後，已開始賺錢，不過仍希望和國內業者合作。南光則已有和日本代工非 PVC 材質注射劑的經驗。
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。