近年來,受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響,大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為,以利業者透過資料收集、累積和分析等方式,創造出新的產業價值,日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」,自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會,並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章,內容為第1章檢討背景,第2章回顧資料環境變化與利用現狀,第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》,第4章資料收集、利用相關行為,以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。
報告書指出,業者不當收集資料和不當佔據資料等行為,均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者,利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為,如原本只需要性別和年齡資訊,卻額外要求對方提供住所、電話等訊息;後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫,排除其他競爭者等行為,如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2021年1月6日,美國聯邦首席資料長委員會(Federal Chief Data Officers Council, 後稱CDO Council)向美國國會提交報告,報告中指出今年度的工作重點之一將放在促進聯邦政府跨機關的資料共享,以極大化政府資料的價值。 CDO Council是根據2018年的《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018)所設立,並於2020年1月正式召開第一次會議,該委員會的成員包含聯邦政府各部會的首席資料長(Chief Data Officers, CDO)。該委員會的任務是加強各部會利用資料作為戰略資產的能力,促進聯邦政府資料的管理、使用、保護、傳播和衍生,以達到聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)所設定的目標。 美國農業部首席資料長兼CDO Council主席Ted Kaouk表示,以農業部所建置的農業資料共通平台(Ag DATA COMMONS)為例,農業部所屬機關間透過資料共享,已產生許多應用。 譬如:該部所屬的食品與營養局(Food and Nutrition Service, FNS)利用經濟研究局(Economic Research Service, ERS)統計的糧食不安全(Food Insecurity)資料,推動食物箱計畫(Farmers to Families Food Box Program);農業部所屬風險管理局(Risk Management Agency, RMA)使用平台上其他單位的資料,作為作物保險(crop insurance)的決策依據;農業部所屬食品安全和檢驗局(Food Safety and Inspection Service, FSIS)使用平台上其他單位的資料,來追蹤肉品加工廠的狀況。 CDO Council於去(2020)年10月成立了一個資料共享工作小組(Data Sharing Working Group),負責研究聯邦政府各機關間資料共享的使用案例,希望透過這樣的努力,強化聯邦政府的資料治理,產生高品質與即時性的資料,以此作為政府的決策依據。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。
世界智慧財產權組織執行ICANN/UDRP決定之趨勢分析 美國加州網路身分冒用法2011年01月正式生效2010年12月,加州參議院通過網路身分冒用法(Criminal “E-personation”,Senate Bill 1411),針對在網路上惡意冒用他人名義的行為態樣處罰,法案提案人加州參議員Joe Simitian表示:「現有的身分冒用法規係1872年所訂,無法規範現代科技所衍生的身分冒用態樣。」所以法院一般認為網路上的冒用屬於身分剽竊的態樣,但此類型通常不涉及金錢的損失,法庭上證明困難,受害者求償不易,因而制定此一法案。 本法針對故意、未經同意在網路或其他電子途徑冒用身分,傷害、恐嚇、威脅、詐欺他人的行為,判定為輕罪(standard misdemeanor),最高可處以1000元美金或一年以下有期徒刑。因此,在社群網站中冒用他人名義,發表不雅言論的行為往後可能會受到處罰。 但「傷害、恐嚇、威脅、詐欺」的行為態樣的認定,可能會造成法院實際執法上的困難,而且可能侵害人民憲法第一增修條文的權利。以The Yes Man組織為例,該組織假冒美國商會(American Chamber of Commerce)在網路上發表支持眾議院通過氣候變遷法案,其主要目的在於遊說美國商會改變其立場,本法尚未通過前,美國商會向加州法院提出訴訟,美國商會曾就訴訟過程表達不滿,認為現行法對於身分被冒用者無所助益,然新法正式施行後,本案如何在不侵犯憲法第一增修條文的情況下,嚇阻真正帶有惡意的身分冒用者,值得進一步觀察。