中國大陸通過《中華人民共和國電子商務法》 針對「電子商務平台經營者」制定專節
中國大陸於2018年8月31日第13屆全國人大常務委員會表決通過了《中華人民共和國電子商務法》（以下簡稱《電商法》），並將於2019年1月1日實施 。《電商法》首條揭示了「保障電子商務各方主體合法權益、規範電子商務行為、維護市場秩序」之意旨，除以「電子商務經營者」為主要規範對象外，亦涵蓋了法律行為、支付與物流、爭議解決等各個交易層面。
有鑑於電子商務平台對市場的主導作用，《電商法》特別針對「電子商務平台經營者」（以下簡稱「平台」）制定專節，要求其審核平台內經營者之資質資格，並課予其保障智慧財產權及消費者人身、財產安全之義務。分述如下：
- 為因應電子商務平台上仿冒偽劣品氾濫之窘境，《電商法》規定平台於接收權利人所發送之侵權通知後，須採取刪除、屏蔽、斷開鏈接、終止交易和服務等行動，否則需就損害擴大之部分，與平台內經營者負連帶責任。此外，平台「明知」或「可得而知」平台內經營者已侵害智慧財產權，而未採取必要措施者，亦須與侵權行為人承擔連帶責任。
- 如商品或服務涉及消費者之生命、健康，則平台負有：(1) 對平台內經營者資質資格之審核義務；以及(2) 對消費者之安全保障義務。如因未履行上開義務而造成消費者損害，需與該平台內經營者承擔「相應的責任」；換言之，平台是否踐履相關義務應依實際個案認定。同時增加行政罰規定，違者由市場監督管理部門責令限期改正，最重並得課處200萬元之罰款 。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
杜冠穎
法律研究員 編譯整理
1.《中华人民共和国电子商务法》，中國大陸全國人民代表大會網站，http://www.npc.gov.cn/npc/xinwen/2018-08/31/content_2060172.htm（最後瀏覽日：2018/12/14）
2. 〈全国人民代表大会宪法和法律委员会关于《中华人民共和国电子商务法（草案四次审议稿）》修改意见的报告〉，中國大陸全國人民代表大會網站，http://www.npc.gov.cn/npc/xinwen/2018-08/31/content_2060161.htm（最後瀏覽日：2018/12/14）
美國政府近年來為預備恐怖活動積極部署國家安全相關措施，包括運用出口管理規則（Export Administration Regulations）監控軍商二用技術及產品（dual-use items）之輸出；然而在維護國家安全的同時，美國仍然希望能持續鞏固其經濟及技術領先地位，以及避免全球高科技及市場遭到稀釋。美國總統因此於今（2008）年初，提出一系列有關軍商二用出口管制之行政新措施，欲藉此強化軍商二用出口管制制度（dual-use export control system）。其主要目標如下： （1）適當管制外國終端用戶（Foreign End-Users）：美國政策作法是，未來軍商二用出口管制制度將要著重在美國高科技產品外國終端用戶之管理，除了保持其拒絕將敏感性科技輸給武器擴散份子、國際恐怖分子和習慣進行違背美國國家安全及外交政策與利益之國家對象之宗旨外，美國一方面將擴大受管制實體清單（Entity List）對象範圍，嚴格審查曾從事違背美國國家安全和外交政策及利益活動之外國夥伴；另方面，美國則將妥善使用所謂正當使用者計畫（Validated End User(VEU) program），免除這些受信賴之使用對象在輸出產品時受制於嚴格的出口申請程序。例如港商Manufacturing International Corporation(SMIC)最近即被納入VEU初始清單。 （2）增進國家競爭能力：美國將以維持經濟競爭力和創新研發為目標，建立一道檢討受管制軍商二用標的之常規程序，藉此重新評估並適時修正商業控制清單（Commerce Control List）所列產品及對象。 （3）透明化：為求達到資訊公開、共同促進國家安全及競爭之目的，美國商業部還會在網站上公開受到高度審查之外國夥伴清單。 最後，美國行政主管機關亦表示，為了有利於行政機關有效執行國家軍商二用出口管制政策，高度支持透過出口管理法（Export Administration Act）修正之再授權，更新違法之刑罰規定，並提升行政機關之執行權限。
Google提供免費專利給新創公司Google於2015年7月24日發布專利創客專案(Patent Starter Program)，提供參加專案的新創公司免費授權使用兩項專利。此計畫是奠基於License on Transfer (LOT) Network專利授權聯盟的運作，該聯盟是2014年由Google、Dropbox、SAP、Canon、Asana及NewEgg等六家公司共同成立，目的透過聯盟成員間專利交叉授權協議，以對抗專利流氓(patent troll)的濫訴行為。 專利創客專案計畫開放50家於2014年收入介於50萬至20億美元間的新創公司得免繳會費參與LOT聯盟兩年，並依據新創公司業務範圍，提供3至5項專利清單，新創公司可從中選出兩項予以免費使用。另外，這些新創公司有機會瀏覽GOOGLE非專屬授權資料庫，找尋所需專利並詢問GOOGLE出售意願。需要注意的是，在專案期間內，參與成員對於透過專案獲授權之專利，僅得為防禦使用，違反時Google有權終止並予以處罰。同時參與成員亦必須於專案期間遵守聯盟專利交叉授權協議之規範。 整體來說，由於Google提供給新創公司的免費專利清單項目有限，新創公司未必能得到真正有需求的專利，但考量加入專案後，得受到LOT成員間專利交叉授權協議的保護，對於新創公司而言，仍可一定程度避免受到專利流氓危害，而具有正面意義。
歐盟執委會認可巴西資料保護能力，啟動適足性認定程序歐盟執委會（European Commission）於2025年9月4日提出對於巴西的適足性認定草案，並且開始啟動相關程序。根據《一般資料保護規則》第45條規定，如歐盟境內之個人資料將傳輸至第三國或國際組織時，須經由歐盟執委會認定該第三國、第三國內之特定部門或國際組織之資料保護水準與歐盟境內基本相同，使得為之。該認定即為「適足性認定」，目前包含日本、韓國、加拿大、阿根廷及烏拉圭皆已取得適足性認定。 本次歐盟執委會所提出之適足性認定草案中，審酌了巴西《一般資料保護法》（Lei Geral de Proteção de Dados, LGPD）當中的目的限制、必要性、透明性、安全性及問責機制等原則，以及個資監管與執法之獨立機構「巴西資料保護局」（Autoridade Nacional de Proteção de Dados, ANPD）之角色，認定巴西國內的個人資料保護水準已達到與GDPR所要保護水準相同。 此外，ANPD於2024年發布，旨在使巴西具有與GDPR等隱私框架相同之跨境傳輸規範之國際資料傳輸規則，ANPS正依照該規則進行對歐盟進行法律評估，認定歐盟屬於符合LGPD之適當司法管轄區。如巴西通過對歐盟評估，將建立起鞏固雙方之間的監管力度及法律承認的互相承認機制。 歐盟執委會提出對於巴西之適足性認定草案，後續須經由歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）審查並提出意見，並經過成員國代表參酌EDPB提出之意見並審查批准後，始得由歐盟執委會通過適足性認定。通過適足性認定後，將促進國際資料流動，並加強巴西與歐盟之間資料保護與監管領域方面的合作。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現