ECODIR之線上爭端解決機制介紹

刊登期別
2004年12月
 

※ ECODIR之線上爭端解決機制介紹, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=774&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/03)
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歐盟議會通過電信改革法案

  歐盟議會在2009年11月24日通過歐盟電信改革法案,其中包含12項重要改革: 1. 消費者要求以攜帶電話號碼方式變換電信公司時,只需一個工作日; 2. 強化對消費者資訊之傳達,包含使消費者充分知悉所訂購之服務內容、服務品質、賠償和退費機制; 3. 保障歐洲人民網路接取自由(Internet access); 4. 新的網路開放及網路中立(open and neutral net)保護措施,賦予國家及權責機關,得對網路服務之最低品質限度做出規範,且須於簽約前對消費者告知流量控管之技術,和該技術對其服務之影響; 5. 消費者個人資料保護及垃圾郵件(spam)之處理; 6. 更方便的緊急通訊服務; 7. 國家電信規範將更加獨立; 8. 新的歐洲電信主管機關將會協力確保公平競爭和電信市場規範之一致性; 9. 歐洲執委會被授予法規範補償制度之檢視權利; 10. 在面臨競爭問題時,國家通信機構可採取功能性分離(Function Separation)措施; 11. 加速全歐洲之寬頻接取普及率; 12. 鼓勵對下世代網路(NGA)之競爭與投資。   至於先前飽受爭議之三振法案,在多方溝通下,歐盟議會決議,人民之網路自由,是歐洲公民重要之權利,但在保護智慧財產權和藝術創作方面,需要找尋更新、更現代化,且更有效率的保護方法。至於切斷網際網路之服務,除非有「先前的、公正、無偏見」且「有效率並即時」的司法審訊程序,否則不應限制人民網路接取之權利。

德國於今年四月提出網路執行法修正案以提升平台使用者友善程度

  德國政府於今(2020)年4月提出「網路執行法」(Network Enforcement Act, NetzDG)之修法草案,將要求社群平台業者提供對使用者更為友善的申訴流程,並建立及維護「反通報程序」機制,讓使用者有機會針對其被平台刪除之貼文或評論提出反對意見,並得重新發佈於社群平台上。   德國於2018年1月起正式施行「網路執行法」,針對在德國境內擁有200萬以上使用者之社群平台業者,課予其限時處理平台上不實及不當言論之義務,並須提交其處理平台上相關言論之報告,若平台業者未能有效執行相關規定者將處以罰鍰。該法施行兩年後引發諸多批評與爭議,雖然並未如社會大眾所憂慮的對於網路言論自由造成重大侵害,亦無證據顯示社群平台業者比施行前刪除了更多的使用者評論;然該法僅要求平台業者刪除不實或不當言論,對於被誤刪之言論,卻未有相關事前預防或事後救濟之措施。為試圖改善原法規執行上之困境和兩難,德國政府遂於今年4月提出修法草案。   此次修法主要重點如下: 強化平台使用者權利 倘使用者於平台發佈之評論遭平台刪除者,使用者未來得要求平台重新檢視此決定,平台須依個案處理並向使用者釋明其決定理由,據此,平台業者須引入反通報程序之機制(counter-notification procedure)。 提升申訴管道之使用者友善性 申訴程序須更為使用者友善,即必須讓平台使用者更容易進入與使用。 簡化法院核發命令程序 未來將同步修訂聯邦電視媒體法案(Telemediengestez),以利法院核發命令,要求平台業者公布數據或揭露犯罪者身分。 加強每半年公布之透明報告資訊 平台業者未來在半年報上須特別提供有關反通報程序之申請與結果,並揭露說明用於查找、刪除平台上不實或不當內容的自動化程序;亦須在報告裡聲明是否授權獨立研究機構以科學目的之匿名訪問權限,了解與研析平台上之不實或不當言論是否有特別針對特定群體。   此修正草案係為德國政府打擊網路上右翼極端主義和仇恨犯罪的政策措施一部份,後續除了須修訂NetzDG以外,亦包含刑法、刑事訴訟法、電信法及聯邦刑事警察局法等四部法規之修訂,相關規範修訂是否有助於刑事起訴進而有效打擊平台上的不當言論,尚有待後續觀察。

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世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

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