從AT&T併購時代華納反思我國通傳產業併購法制

從AT&T併購時代華納反思我國通傳產業併購法制

資訊工業策進會科技法律研究所
108年10月

  隨著數位化科技、網際網路相關技術之發展與普及化,帶動數位匯流(Digital Convergence)加速進展,相關產業間原本獨立的界線逐漸模糊,進而形成一個整合寬頻系統(Integrated Broadband System),也加速數位匯流相關事業的跨業經營及互相整併。在這樣的趨勢下,原本在媒體產業供應鏈上分屬不同領域之企業開始進行合作或跨業融合,也使得原本被認為對於侵害較小的垂直合併開始受到關注。

  美國最大的固網電話服務供應商及行動電話服務供應商AT&T於2016年10月宣佈併購知名內容供應公司時代華納(Time Warner),交易價格約854億美元,此交易消息一出美國司法部反壟斷司即介入調查,並於2017年11月以合併後將損及競爭和形成壟斷,向法院提起反壟斷訴訟,但司法部之主張遭到法院否決,最後AT&T與時代華納完成併購。此案例為電信業者併購內容業者,雙方在媒體產業供應鏈上,占據不同的位置,為垂直合併之案例,本案重點在於司法部及法院如何看待其合併後是否構成壟斷而違反反托拉斯法,相關討論則可作為我國近年在通傳產業中垂直併購的審查參考。

壹、事件摘要

一、系爭併購公司介紹

  併購方AT&T為全美最大的電信公司,主要提供包括行動、寬頻、固網及相關通信服務;而AT&T在2015年7月併購美國最大衛星電視供應商DirecTV後,獲得超過2100萬的收視客戶,也成為全美最大的有線電視訊號傳輸商(Multichannel Video Programming Distributor, MVPD);被併購方時代華納則為大眾媒體與娛樂事業集團,主要業務為內容製作與內容整合,旗下事業包括透納(Turner)廣播電視系統(包括TBS、CNN、HeadLine News、Cartoon Network、)、HBO頻道、及負責電影和電視制作的華納兄弟公司等[1]

二、併購過程

  2016年10月AT&T宣佈收購時代華納後,美國司法部反壟斷司即介入調查,並於2017年11月以合併後將損及競爭和形成壟斷,以違反克萊頓法(the Clayton Act)第7條[2]提起反壟斷訴訟[3]

  2018年6月聯邦法院認為司法部未能提供足夠證據證明本案會損及競爭或消費者,允許本合併案進行,其後司法部於2018年7月基於「審查中決定的實質影響」和「延遲將造成不可挽回的傷害」,認為法院未考量DOJ提出的槓桿理論提出上訴[4]

  2019年2月26日哥倫比亞特區聯邦巡迴上訴法院拒絕司法部針對此併購案永久禁制令(Permanent Injunction)之請求,維持初審法院之判決,也就是允許AT&T併購時代華納[5]。司法部不再上訴,嗣後AT&T與時代華納正式完成交易,而時代華納也更名為華納媒體(Warner Media)成為AT&T旗下一員。

貳、重點說明

一、司法部主張違法之主要理由[6]

(一)垂直合併將阻礙競爭

1.提高頻道授權金額

  AT&T與DirecTV是全美最大的有線電視訊號傳輸商,而時代華納則擁有許多受歡迎電視頻道,包括:CNN、TBS、TNT、Cartoon Network、HBO、Cinemax,以及大量運動節目轉播權等。故本件雖為垂直合併模式,AT&T仍可能將取得的流行節目作為阻礙競爭的武器,利用購得之相關頻道向其他有線電視訊號傳輸商或線上影音業者(例如:Netflix、Amazon Prime)要求更高之授權金額與更優惠之條款以降低對手競爭力,而競爭對手為了平衡高授權費之收益將有可能增加消費者所付出的費用,而使消費者不利。

2.將可能產生客戶移轉效應

  誠如上述AT&T併購時代華納將取得相關頻道所有權,若AT&T提高頻道授權價格,則將會使競爭對手拒絕與時代華納合作並取消相關頻道。雖然AT&T可能會失去原本授權頻道的收益,但因消費者無法從其他競爭對手方取得相關影視服務,使得消費者可能轉向擁有頻道之AT&T以取得服務,進而削弱對手競爭力,並從消費者端補回收益。

(二)合併將可能阻礙其他業者發展創新模式

  近年來,Netflix 和Amazon Prime等線上影音平台因為價格較低、不須綁約也不需安裝機上盒,吸引許多消費者,而AT&T若透過前述說明之手段提高頻道授權金,將有可能降低業者競爭力並阻礙創新。

二、法院判決允許合併理由[7]

(一)垂直合併損及競爭之證據不足

  AT&T和時代華納為垂直整合的投資整併案,並非在同一市場營運的公司,故本合併案不會立即改變集中度,且司法部也未提供明確證據與判例說明本案結合會損及競爭,而相關經濟理論也未能明確指出垂直合併可能造成之影響。進一步而言,HBO頻道採取無廣告之方式進行內容播送,其主要收益並非來自廣告商,而是透過提升收視率與觸及消費者。HBO頻道這樣的收益方需要多觸及消費者,因此合併後AT&T應該不會隨意調漲價格阻礙其他業者播送HBO而降低消費者之觸及率。

  司法部認為本案最主要會損及競爭之理由為提高頻道授權將會使費用轉嫁給消費者,但司法部並未考量消費者也可能因為合併後之產業效能而受惠,進而取得較低之價格。

(二)司法部提出阻礙創新之證據不足

  司法部認為另一個損及競爭的理由是可能阻礙線上影音平台業者之創新發展。但是目前線上影音業者透過網路傳輸影音內容,且提供方式是由消費者自己選擇想看的內容並且從頭開始播放,與傳統有線頻道提供業者提供固定節目表之服務內容並不相同。而這樣的服務模式也不適合大型體育賽事之即時轉播,因此有許多運動賽事轉播權的時代華納並不會影響線上影音平台業者。而線上影音平台業者也因為這樣的創新模式使越來越多消費者放棄裝設有線電視,轉由線上影音平台。

參、事件評析

  近年來,我國在通傳產業上也有許多垂直併購的案例,如同樣是有線電視系統業者併購內容產業的案例有:2017年3月台灣數位光訊科技股份有限公司(台數科)向公平會申請併購東森電視,公平交易委員會(公平會)雖附負擔同意[8],但同年5月,國家通訊傳播委員會(通傳會)考量本案垂直整合規模顯著,對產業發展及言論市場影響甚鉅,並且台數科曾有不法移頻作為而涉有限制競爭疑慮,對公共利益造成相當不利之影響等理由,不同意併購案[9],最後本案併購交易未能完成。而本案也顯示了我國通傳產業常見的幾個問題,以下簡要說明之:

一、主管機關間之分工機制

  通傳會作為通訊傳播事業主管機關,依廣電三法及相關法規,通訊傳播事業結合需經NCC審核並同意;另視結合之一方可能涉及公平會等其他主管機關權責者,則需要另向他主管機關申報。依據目前實務作法,二機關在審核上之分工,依法得同時進行審理,也未有區分前後程序,而與傳統行政法上二階段行政處分之處理模式有所不同。

  但這樣的作法卻在許多通傳產業的併購案上造成困擾,如同前述台數科併購東森之案例,公平會雖附負擔同意,但通傳會卻不同意而導致併購交易未能完成。若能參照他國在通傳產業併購之處理架構,由單一主管機關主責,並且平行溝通他主管機關之意見,不但可明確審核程序,並且能蒐集所有相關資訊,使業者得以確知主管機關審核進度與方向,而避免產生不同機關不同意見而增加業者之交易成本。

二、主管機關之審查標準

  在台數科併東森案中,通傳會不同意之主要理由之一為「本案垂直整合規模至為顯著,對產業發展及言論市場影響甚鉅,交易標的包含收視率常年居於新聞頻道第3大之新聞台,結構集中恐不利言論多元發展。」並未就垂直合併所可能產生之影響進行量化分析,雖不同市場其產生之競爭效果較難以數據呈現,但在AT&T併購時代華納之案例,司法部與法院仍然試圖用數據進行合併之後的細部效益評估。過去多年來美國反托拉斯法之主責機關從未成功否決過任何產業間的垂直合併,主要原因在於根據美國司法部的併購審查指引(Non-Horizontal Merger Guidelines)[10]所提出之相關指引標準,垂直合併可能傷害消費者利益的風險,遠不及敵意併購或水平合併[11],但仍是提供併購雙方較為明確且具體的指引與標準。

  主管機關針對跨產業之共通審查項目以及針對個別產業之審查項目,主要以法規中所提及:(1)確保通訊傳播市場公平有效競爭(2)保障消費者及尊重弱勢權益(3)促進多元文化均衡發展,作為審查標準,而這三項標準多為不確定法律概念,未來主管機關可參酌相關國家所關注之重點審查項目並提出更具體且細緻之審查標準,使通傳產業中之併購交易能夠更順利進行。

 

[1] Justice Department Challenges AT&T/DirecTV’s Acquisition of Time Warner , Department of Justice, https://www.justice.gov/opa/pr/justice-department-challenges-attdirectv-s-acquisition-time-warner  (last visited July 26, 2019).

[2] 15 U.S.C. § 18.

[3] United States of America v. AT&T INC, DirecTV Group holdings, llc, Time Warner inc, No. 1:17-cv-02511(THE DISTRICT OF COLUMBIA Nov. 20, 2017) available at: https://assets.documentcloud.org/documents/4254868/AT-amp-T-Time-Warner-Complaint.pdf  (last visited July 26, 2019).

[4] Motion Of The United States To Expedite Consideration Of The Appeal, Department of Justice, https://www.justice.gov/atr/case-document/file/1081836/download (last visited July 26, 2019).

[5] United States of America v. AT&T INC, DirecTV Group holdings, llc, Time Warner inc, No. 18-5214, available at: http://business.cch.com/ald/UsvATTInc2262019.pdf  (last visited July 26, 2019).

[6] Supra note 3.

[7] United States v. AT&T Inc., Civil Case No. 17-2511 (RJL) (D.D.C. Jun. 12, 2018).

[8]公平交易委員會結合案件決定書公結字第106001號,https://www.ftc.gov.tw/uploadDecision/f6739a33-ecca-4720-8aec-70314821641a.pdf (最後瀏覽日:2019/08/11)。

[9]國家通訊傳播委員會第750次委員會議紀錄,https://www.ncc.gov.tw/chinese/files/17060/67_37488_170607_1.pdf (最後瀏覽日:2019/08/11)。

[11] Larry Downes, Why Mergers Like the AT&T-Time Warner Deal Should Go Through, Harvard Business Review, Nov. 17 2017.

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※ 從AT&T併購時代華納反思我國通傳產業併購法制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8332&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/01)
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人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例

人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要   美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家,FDA轄下的數位健康計畫(Digital Health Program)小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式,在過去五年中,該計畫發布了若干指導文件 ,嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律,監管的不確定性依舊存在,因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫,望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革,便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》(21st Century Cures Act)。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍,一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁,或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來,實務上發現人工智慧的技術特質,會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時,產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》(Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration),望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。   本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容;在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析;最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明   2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》,在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品(Digital Health Products)之管轄範圍,將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材(medical device)定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。   根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)項,美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列,規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體: 行政管理目的[2];或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3];或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4];或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5];或 同時符合以下四點之軟體: (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊,或其他醫療訊息(例如:偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南)[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。   雖然大多數被排除的類別相對無爭議,但仍有一部分引起法律上不小的討論,即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體(Clinical Decision Support Software,以下簡稱CDS軟體)。   CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者(例如:醫師)做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型,比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》,CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外,取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』,因此醫師所做成之臨床診斷或決策,並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定,則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確,FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》,該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]: 該軟體功能之目的或用途;及 預期使用者(例如超音波技師、心血管外科醫師);及 用於產生臨床建議的原始資料(例如患者的年齡和性別);及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據   後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時,能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之,指南草案所提的四點,為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外,指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷,並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解,並為公眾可得」[12],進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節(o)(1)(E)(iii)之規定;若該軟體亦同時符合第520節(o)(1)(E)之其他要件,則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。   由於規範內容較為複雜,指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果(例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果),並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義,可被FDA認定為「非醫療器材」[13];而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體,則仍維持屬於醫療器材[14]。   另需注意的是,《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節(o)(3)(A)(i)項亦建立「彌補性納回(claw-back)」機制,FDA需遵守通知評論程序(notice-and-comment process)以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險,並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析   《21世紀治癒法》頒布至今兩年,FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體,例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞(large vessel occlusion, LVO),並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體:Viz.AI Contact application;又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機(Topcon NW400)所獲得的影像,快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。   然而,在CDS軟體以人工智慧為技術核心時,現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮: 一、「理解」演算法?   根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,如果CDS軟體欲不受FDA監管,醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」(intended to)使醫師等專業人員理解演算法即可,並不論醫師是否真正理解演算法。然而,若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的,那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時,具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法?有學者甚至認為,CDS軟體是否受到FDA法規的約束,可能會引導至一個典型的認識論問題:「我們是怎麼知道的?(How do we know?)」[16]。對此問題,我們或許需要思考:當醫師無法理解演算法,會發生什麼問題?更甚者,未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員?[17] 二、如何要求演算法透明度?   指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等,被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋,醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為,應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確,而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代?未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分?   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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