歐洲議會批准提升線上平台商業行為公平性之新規則

  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。

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※ 歐洲議會批准提升線上平台商業行為公平性之新規則, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8244&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/22)
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FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題,惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋,即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能,或能部份取代醫師職能,因此需受FDA監管。是故,醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係,已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據,或需數年時間透過實證研究方能研判。往後,醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分,將會是一大難題。 肆、結語   隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展,傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色,但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水,但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架,以兼顧使用者安全與新技術開展,並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》,且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。   然而,新法實施後,關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言,倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體,在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體,關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊,FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋,然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解?」、「透明度該如何認定?」等問題。更甚者,從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之,未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代?未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分?都是醞釀當中的重要議題,值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017)  https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)

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