行動上網吃到飽對電信產業之影響
隨著4G開台，各家電信業者為獲取用戶數，爭相推出無限上網吃到飽方案，然在數據流量呈現爆炸性成長下，電信業者之收益卻持續下探。為解決此問題，本研究嘗試提出建議方案，期望實現我國對數位經濟之願景。
陳芊儒
法律研究員 編譯整理
Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車，「地理空間資料」（Geospatial Data）的運用已經滲透現代人的生活。然而，究竟什麼是「地理空間資料」？所謂「地理空間資料」，依美國的《2018年地理空間資料法》 （Geospatial Data Act of 2018）的定義：「與地球上緊扣相關的位置資訊，包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組（Vector Dataset）中，大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測（Remote Sensing）、製圖（Mapping）和量測（Surveying）科技取得。」 地理空間資料涉及地理學、地圖學（Cartography）、地理資訊系統學（Geographical Information Science, GIScience）及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能，成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸，更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面，順利達成多元且重要的任務，例如：疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出：「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務，如：提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business，更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」
聯合國推動「全球綠色新政」並倡導各國促進綠色投資及研發活動聯合國環境規劃署（UNEP）正式發表「全球綠色新政」（Global Green New Deal）報告，建議各國投入GDP1%（約7,500億美元）資助綠色環境建設及發展，除期使更落實綠色經濟倡議（Green Economy Initiative）內容外，並希望以此帶動綠領就業（Green Collar Job）及促進綠色研發活動蓬勃。 聯合國UNEP於2009年2月對外發表全球綠色新政報告，並倡導五大重要投資領域，包括以下： （1） 提昇各新舊建築物能源使用效率領域之投資。 （2） 再生能源（包括太陽能、風力、地熱能、生質能等）領域之投資。 （3） 永續交通運輸環境（包括氫能汽車、高速鐵路、快速捷運系統等）領域之投資。 （4） 全球性生態構成（包括潔淨水、森林、土壤等）基礎環境領域之投資。 （5） 永續農業（包括有機農產品）領域之投資。 聯合國UNEP並於研究報告中強調：綠色經濟轉向之根本驅動力在於導入相關綠色科技之解決方案，包括各種清潔生產製程、污染防治技術，以及管末和監控技術，涵蓋know-how、流程、商品、服務、設備、組織和管理等，均為綠色經濟蓬勃發展之關鍵環節。 而世界各國關於推動綠色新政投資之規劃行動，如歐盟於2008年11月29日通過經濟振興方案，總預算為2000億歐元(1.5%EU的GDP)，方案內容涵蓋4大優先領域，亦即為民眾(people)、商業(business)、基礎建設及能源(infrastructure and energy)、研究與創新(research and innovation)，歐盟也呼籲各國應多投入綠色科技研發活動。 而美國2009年2月通過之復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)，亦將綠色新政涵蓋其中，其中編列61.3 billion美元投入「清潔、效率能源方案」，主要係投資於提升能源效率、發展潔淨能源及交通效率及科技研發等。 以外，日本政府於2009年2月亦指示著手研擬「綠色新政」規劃，，預計於6月後向首相提出建議書，以因應氣候變遷及經濟危機威脅等危機。而南韓則是於2009年1月宣布未來4年將投入50兆韓元推動「綠色新政」，並以此投資行動，刺激創造更多的綠色就業機會。
美國政府課責署重視NPE濫訴現象，並提出「patent monetization entities」概念近年專利蟑螂（Paten Troll）、非專利實施實體（Non-Practicing Entity, NPE）的興起，使得國際上智慧財產權的運用出現巨幅變化。美國政府、企業及學界皆認為專利蟑螂濫訴現象為亟待解決之課題，而相繼投入研究，並於近日陸續發表重要之研究報告。 繼今年（2012）8月，美國國會研究處 (Congressional Research Service)提出對抗專利蟑螂之研究報告後（“An Overview of the "Patent Trolls" Debate”）。隸屬國會的政府課責署（Government Accountability Office, GAO, 另譯審計總署）所資助的研究團隊，亦於杜克大學科技與法律評論（Duke Law & Technology Review）發表相關研究。研究團隊採取實證的研究方法，於2007年～2011年間，每年度隨機抽樣100家涉及專利訴訟的公司，總計抽樣500家公司。依據該項研究結果，去年（2011）由NPE所提起的專利訴訟，佔研究樣本的40%，相較於5年前的數據，成長幅度高達2倍。本項研究可歸納以下兩項要點： 1.專利訴訟主體的變化 由NPE為原告所提起的專利訴訟數量呈現極速成長；由企業為原告者則逐年下降；同為非專利實施實體之大學，其作為原告所提起之訴訟則未達1％。 2.訴訟並未進行實質審理 由NPE提起之訴訟，其目的在於獲取和解金或授權金，故絕大多數係申請作成即時判決（summary judgement），即當事人一致認為對重要事實不存在爭議，而向法官申請不為事實審理，僅就法律問題進行裁決。 就此，該研究團隊認為，NPE已成為專利制度，甚至係整體經濟之一環，故提出應以「patent monetization entities」取代過往NPE的稱呼，強調此類公司以專利授權或專利訴訟作為公司營利之來源，如此將更為貼切。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。