有鑑於線上市集(如Google Play)、訂房網站等線上平台提供了迅速進入國際消費市場之機會, 因此成為了數百萬企業提供服務的首選之地。然而,存在於「平台對商家」(platform–to-business, P2B)之間的某些結構性問題,卻導致了企業之間的不公平交易行為。是以,歐洲議會、歐盟理事會與歐盟執委會於2019年2月14日就「提升線上中介服務商業用戶的公平性與透明性規則」(Regulation on promoting fairness and transparency for business users of online intermediation services),達成政治協議,歐洲議會並已於2019年4月17日批准。
該規則為全世界第一個針對線上平台與商業用戶訂定之規則,係數位單一市場策略(Digital Single Market Strategy)的一部分,預計適用於整個線上平台經濟,亦即,目前在歐盟境內營運的7000個線上平台或市集都包含在內,無論是科技巨擘,抑或是規模雖小但對商業用戶具重要議價能力的新創公司(small start-ups)皆屬之。此外,新規則中涉及搜尋結果排序透明度之部分,亦將適用於搜尋引擎。
其中,由於數以百萬計的中小企業是構成歐盟經濟的重要支柱,是以此番訂定的新規則,係專門針對此些較無議價能力的中小企業而設計。中小企業可自新規則中獲益之項目主要有四:
1. 禁止特定不公平行為
(1) 不得突然且未附理由的暫停帳號使用權
線上平台不得在無明確理由或未提供申訴可能性之情況下,暫停或終止賣家帳戶。
(2) 條款與條件需簡明易懂且變更時須提前通知
條款與條件需易於取得且以簡明易懂之文字書寫,當條款與條件有所變更時,線上平台需在15天之前通知,使賣家得即時調整業務,並可視業務調整複雜度適時延長通知期間。
2. 提升線上平台透明度
(1) 排序透明化
市集與搜尋引擎需揭露其排序商品或服務的主要參數,以利賣家進行適度優化。
(2) 強制揭露線上平台的部分商業行為
由於部分線上平台除了提供市集促進交易進行,更在該市集中身兼賣家之角色,是以,為維護公平競爭的環境,新規則強制此些線上平台全面揭露任何可能給予自家產品的優勢。此外,該等線上平台還需揭露所蒐集之資料及使用方式,尤其是與其他商業夥伴共享之資料。當涉及個人資料時,則有一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)之適用。
3. 增設爭端解決機制
(1) 建立投訴處理系統
線上平台應建立內部投訴處理系統以對商業用戶提供適當協助。
(2) 設置調解程序
線上平台應提供調解之協助,以助賣家在法庭外解決爭議,有效節省時間與金錢。
4. 規則之實施
商業公會能對違反規則之線上平台提起告訴,以降低賣家對平台報復行為的恐懼,並降低個別賣家的訴訟成本。
在歐洲議會批准後,一旦歐盟理事會同意,新規則將在公布後12個月後正式施行,且為了確保新規則與時俱進,歐盟將在適用後的18個月內進行檢視,並設立專門的線上平台觀測站(Online Platform Observatory),以監控市場的變化,並確保新規則有效施行。
雲端運算(Cloud Computing),是一種基於網際網路的運算方式,用以共享軟硬體資源、依需求提供資訊給電腦和其他裝置。本質上其實就是分散式運算 Distributed Computing,其主要應用是讓不同的電腦同時協助你處理運算,故只要具備兩台以上電腦,讓他們之間互相溝通,協助您處理工作,就是基本的分散式運算。 雲端運算是繼1980年代大型電腦到用戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。使用者不再需要了解「雲端」中基礎設施的細節,不必具有相應的專業知識,也無需直接進行控制。雲端運算概念下描繪了一種基於網際網路而新增加的新興IT服務、使用和交付模式,藉由網際網路來提供各種不同的資源、服務功能而且經常是虛擬化的。 「雲端運算」供應模式以及實用定義如下: ‧ 軟體服務化 (SaaS):透過網際網路存取雲端的應用程式 (例如:Salesforce.com、趨勢科技 HouseCall)。 ‧ 平台服務化 (PaaS):將客戶開發的應用程式部署到雲端的服務 (例如:Google AppEngine 與 Microsoft Azure)。 ‧ 基礎架構服務化 (IaaS):有時亦稱「公用運算」(Utility Computing),意指處理器、儲存、網路以及其他資源的租用服務 (例如:Amazon 的 EC2、Rackspace 以及 GoGrid)。 雲端運算服務所涉及的法律議題相當廣泛,包含隱私權、個人資料保護、資料管轄權、契約責任、智慧財產權保護與營業秘密等。在隱私權問題方面,使用者的隱私或機密風險,乃至權利義務狀態會因為雲端供應商所提供之服務與隱私權政策(privacy policy)而有顯著不同,也可能因為資訊型態或雲端運送使用者類型不同而有差異。在雲端運算服務契約方面,發生資訊安全事件導致資料失竊或毀損時,供應商責任或注意義務如何於契約中合理分配風險,亦是契約方面重要議題。
美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見2018年1月10號,美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示,美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策,其將讓自動化運輸系統,包括,車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。 為了達成上述目的,且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分,並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集,讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。 該意見徵集主要分為四項,第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管,針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。 第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。 最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管,針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。
美國衛生及公共服務部「曲速行動」透過公私合作夥伴加速COVID-19疫苗研發美國衛生及公共服務部(Department of Health and Human Services, HHS),於2020年6月16日提出「曲速行動(Operation Warp Speed)」,目標是在2021年1月前,提供3億劑具安全有效性的COVID-19疫苗,給所有美國人民使用。參與行動的政府夥伴,包括國家衛生研究院(National Institutes of Health, NIH)、食品藥品監督管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)、疾病預防管制中心(Centers for Disease Control and Prevention);與多家製藥公司包含嬌生、默克、輝瑞、Moderna、AstraZeneca等,簽訂研究製造及保證收購疫苗的競爭型補助協議,直接由政府需求主導疫苗藥劑的研發、生產與銷售,藉此滿足國家防疫的戰略需求。 曲速行動為政府部門及公私夥伴間的合作計畫,依據美國國會通過《新冠病毒援助、救濟和經濟安全法》(Coronavirus Aid, Relief, and Economic Security, CARES Act),計畫補助資金達100億美元,其中超過65億美元用於生物醫學高階研究和發展管理局(Biomedical Advanced Research and Development Authority, BARDA),30億美元用於NIH研究。公私夥伴合作項目包括:「加速研發新冠病毒藥物及疫苗計畫」(Accelerating COVID-19 Therapeutic Interventions and Vaccines, ACTIV)、「快速診斷技術計畫」(Rapid Acceleration of Diagnostics Tech program, RADx)等。 曲速行動從100多種疫苗中先行選出14種候選疫苗,由美國政府補助,進行早期臨床實驗,再分次篩選出最具潛力者,進行大規模檢測。透過公私夥伴合作,不僅成功帶動製藥廠商積極研發,也協助候選廠商間彼此競爭、提升製藥能力,進一步反饋研究經驗給最終產出的疫苗成果。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。