德國政府於2018年8月1日通過「2018年稅法」(Jahressteuergesetzes 2018),新規範將於2019年生效。「2018年稅法」修正內容包括所得稅、公司稅、貿易稅及增值稅等多項稅收法規。其中增值稅(Umsatzsteuer)之修正主要目的係為了避免德國境外之電子商務業者在與德國民眾進行電子商務交易時,未繳增值稅(Umsatzsteuerausfällen)之情況發生,為了確保相關之稅收繳納,透過本次修法加強了電子商務平台營運商之管理義務,平台營運商將有義務提供德國政府在其平台交易之賣家(包括企業與個人)相關資訊並確保其支付相關稅負。
德國增值稅(英文為:Value Added Tax)適用對象為德國境內所發生的進口、商業及服務交易行為,從歐盟以外地區進口到德國的貨物或向德國消費者提供跨境銷售皆需要繳納19%的增值稅。但據德國稅務局的資料顯示,德國的跨境電子商務交易每年約有5億歐元的增值稅未能被徵收。因此,德國政府修正的稅法中,大幅增加了平台營運商之義務(第22f款UStG)及實際責任(第25e款UStG)。修正之稅法要求平台營運商必須記錄下列事項,且若利用該平台之賣家未繳稅款,其平台營運商則須為該賣家繳交必要的增值稅:
新修正稅法可大幅避免跨境電商逃漏稅收,同時也保護了德國境內的零售商。因為過去若國外電子商務賣家逃漏增值稅,則會與德國境內零售商所賣之貨物產生約兩成價差(稅率為19%),進而形成不公平競爭,而新法旨在消弭這樣不公平的情況。但這樣的方式對於平台營運商之責任及營運成本皆加重,故新法對於電子商務平台方的影響,有待未來進一步觀察。
位於舊金山的RPX公司為一積極買進大量專利為目的所成立的新創公司。該公司宣稱自己為“防禦型專利的聚集者”,計畫買進有用專利,以協助保護科技公司遭受專利流氓提出專利訴訟,進而必須付出昂貴專利權利金或授權金。 RPX公司由Kleiner Perkins Caufield & Byers 及Charles Rivers Ventures兩家創投公司共同籌措資金而成立,其執行長為John Amster及Geoffrey Barker,兩位先前皆為另一專門購買專利之企業 Intellectual Ventures的副總裁。 RPX將採會員制方式,依公司營業收入的情況,每年收取固定3萬5千美元到 4百9拾萬美元的費用。會員將可依公司營運需求取得RPX之專利授權。2008年11月The Wall Street Journal 2 刊登出Cisco Systems與IBM已成為RPX的會員成員之一。 RPX公司稱已獲得150件美國專利,並另已提交申請60件美國專利,總價值共4仟萬美元,其領域包括網際網路搜尋(Internet search),無線射頻身分識別(radio frequency identification),以及行動技術(mobile technology)。 註1:Patent trolls(專利流氓) 為握有專利但不運用於公司之製造或銷售產品,而是透過專利授權而取得權利金或若不接受專利授權者,藉由提出專利訴訟而取得損害賠償金之公司。 註2:The Wall Street Journal為提供財政、商業及經濟等相關消息之報紙全文。
從德國法談濫發商業電子郵件之規範 美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
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