美國《國際緊急經濟權力法》(International Emergency Economic Powers Act, 50 U.S.C. §1701-1708,下稱IEEPA)是美國總統針對國際經濟局勢,進行多種經濟交易相關限制之法源依據─只要外來任何威脅造成美國家安全、外交政策或者經濟出現隱憂,美國總統即可按IEEPA依職權調查、管制或限制「任何與特定國家的外國匯兌交易、透過金融機構進行任何涉及該國利益的信貸移轉或支付、輸入或輸出外幣或證券;亦可凍結與特定國家或該國人民有關的財產權」。1979年,卡特總統(Jimmy Carter)援引IEEPA因應伊朗人質危機(Iran Hostage Crisis),係迄今最長時間的經濟制裁(sanction);2001年的911空襲事件之後,美國國會大幅擴張IEEPA,同時制裁阿富汗(Blocking Property and Prohibiting Transactions with the Taliban)。近期的中美貿易戰中,IEEPA亦扮演重要角色。舉例而言,2019年5月15日,美國總統川普(Donald Trump)即以IEEPA發布〈行政命令:保護資通訊技術及服務之供應鏈〉(Executive Order on Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain),並於翌日將華為及其遍布26國的68間子公司列入《出口管制規則》(Export Administration Regulations, EAR)之管制名單。
美國憲法起草時,並無談及緊急權力(emergency powers)之概念,所以在過去的兩個世紀,美國總統僅能個案處理(ad hoc)緊急狀況,國會再後續追認。20世紀以降,美國開始出現緊急權力模式─透過國會立法,將原應由國會代表人民行使的權力(delegated powers)授予總統在緊急狀況下直接行使。復有1976年的《國家緊急法》(National Emergencies Act,下稱NEA),而1977年通過的IEEPA即是依NEA為法源所設。當美國總統行使IEEPA,必須遵守NEA:立即向國會發送緊急命令公告,並且將之發布於聯邦公報(Federal Register),總統亦須闡明其發布該緊急命令所援引之法源依據。《國際緊急經濟權力法》中,公權力對於私經濟的介入,則可溯及第一次世界大戰末期的《1917年對敵貿易法》(Trading with the Enemy Act of 1917),當時出現始料未及的經濟動員(economic mobilization)與制裁。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020),歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估,據此研提創新競爭力排名,並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016),可歸納以下三項要點: (一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩 由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下,相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計,今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。 (二) 2016創新研發先驅仍為瑞典,部分國家仍有大幅度之成長 而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上,第一名仍為瑞典,其次則為丹麥,芬蘭,德國和荷蘭。而相較於去年之排名,拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。 (三) 在個別指標項目中,會員國創新表現亦有不同 此外,獨立創新指標項目中,各會員國亦有不同之創新表現,例如:在「創新人力資源」及「學術研究項目」中,由瑞典榮獲最具競爭力之國家;而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭;「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中,則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
歐洲個人資料保護委員會發布數位服務法與一般資料保護規則相互影響指引「歐洲資料保護委員會」(European Data Protection Board, EDPB)於2025年9月12日發布《數位服務法》(Digital Services Act, DSA)與《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)交互影響指引(Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR)。這份指引闡明中介服務提供者(intermediary service providers)於履行DSA義務時,應如何解釋與適用GDPR。 DSA與GDPR如何交互影響? 處理個人資料的中介服務提供者,依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資,會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時,DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊,服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言,DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下: 1.非法內容檢測(Illegal content detection):DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查,或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒,中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性,而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」(legitimate interests)。 2.通知與申訴等程序:DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統,於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理,應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料,並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者,應事前告知通報人。同時,DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序,均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。 3.禁止誤導性設計模式(Deceptive design patterns):DSA第25條第1項規範,線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式,或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式,設計、組織或營運其線上介面,但DSA第25條第2項則宣示,線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時,不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出,於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時,應評估其是否涉及個人資料之處理,及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充,區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式,以利實務適用。 4.廣告透明度要求:DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範,並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告,導引出平台必須揭露分析之參數要求,且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。 5.推薦系統:線上平台提供者得於其推薦系統(recommender systems)中使用使用者之個人資料,以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而,推薦系統涉及對個人資料之推論及組合,其準確性與透明度均引發指引的關切,同時亦伴隨大規模及/或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒,不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為,構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」(automated decision-making),提供者於提供不同推薦選項時,應平等呈現各項選擇,不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間,提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。 6.未成年人保護:指引指出,為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施,確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障,相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。 7.系統性風險管理:DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險,包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒,GDPR第25條所設計及預設之資料保護,可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險,並且如果確定系統性風險,根據GDPR,應執行資料保護影響評估。 EDPB與其他監管機關的後續? EDPB的新聞稿進一步指出,EDPB正在持續與其監管關機關合作,以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引,包含《數位市場法》(Digital Markets Act, DMA)、《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)與GDPR的相互影響指引,正在持續制定中,值得後續持續留意。
日本人工智慧(AI)發展與著作權法制互動課題之探討日本著作權法第2條第1項第1款規定對著作物定義中,創作性之表現必須為具有個人個性之表現,日本對於無人類行為參與之人工智慧創作物,多數意見認定此種產品無個性之表現,非現行著作權法所保護之產物。人工智慧之侵權行為在現行法的解釋上,難以將人工智慧解釋其本身具有「法人格」,有關人工智慧「締結契約」之效力為「人工智慧利用人」與「契約相對人」間發生契約之法律效果。日本政府及學者對人工智慧之探討,一般會以人工智慧學習用資料、建立資料庫人工智慧程式、人工智慧訓練/學習完成模型、人工智慧產品四個區塊加以探討。日本政策上放寬著作權之限制,使得著作物利用者可以更加靈活運用。為促進著作之流通,在未知著作權人之情況下,可利用仲裁系統。在現今資訊技術快速成長的時代,面對人工智慧的浪潮,日本亦陸續推出相關人工智慧研發等方針及規範,對於爾後之發展值得參酌借鏡。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。