Google根據加州消費者隱私保護法，允許屏蔽個人化廣告
Google近期宣布更新廣告政策，以遵守將於2020年1月1日生效之「加州消費者隱私保護法」（California Consumer Privacy Act, CCPA），要求符合該法規之事業體(不論是否於加州開設實體據點)：年度總收入超過2,500萬美金、年度收入50%以上源自於出售加州居民之個人資料、每年收到或分享總計超過5萬筆加州居民、家庭或裝置之個人資料、若公司之母公司或子公司符合CCPA所定條件者，允許消費者得選擇並行使退出其個人資料銷售權利。
Google表示使用其網站廣告工具與應用程式將能屏蔽個人化廣告，個人化廣告，係依消費者瀏覽紀錄、興趣及過去行為投放予消費者，廣告商有時花費高達10倍價錢置入，惟互聯網相關企業先前所進行之遊說未能使該法規排除個人化廣告，從使最受歡迎及利潤豐厚之線上廣告面臨行銷危機。
依Google新合規條款，透過Google工具（如AdSense和Ad Manager）銷售廣告之網站及應用程式目前無需進行重大更改，廣告商亦可選擇停止所有來自加州網址之消費者或阻擋全球使用個人資料之個人化廣告銷售，該合規條款除於線上發布外，並已通知予各廣告商。
Google表示，當觸發「限制數據處理」時，廣告將僅基於一般數據，例如用戶所在城市位置或廣告所在頁面主題等；此外，Google亦不會在受限制模式下記錄個人資料而用於未來之廣告行銷。
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李宛臻
專案經理 編譯整理
Google to allow sites to block targeted ads under CCPA, https://iapp.org/news/a/google-to-allow-sites-to-block-targeted-ads-under-ccpa/ (last visited Nov. 24, 2019),
Google to let sites block personalized ads under California privacy law, https://www.reuters.com/article/us-alphabet-google-privacy/google-to-let-sites-block-personalized-ads-under-california-privacy-law-idUSKBN1XV034 (last visited Nov. 24, 2019),
An update on our political ads policy, https://blog.google/technology/ads/update-our-political-ads-policy (last visited Nov. 24, 2019),
歐盟27個會員國於5月24日在布魯塞爾通過新的電視指令（neue Fernsehrichtlinie），內容涉及「在線或離線電視服務（Fernsehen on- und offline）」、「廣告規範」及「來源國原則（Herkunftslandsprinzip：指跨國服務或商品依據來源國之標準處理。）」。新的電視指令乃源自於有18年歷史之電視指令，並重新命名為「影音媒體服務指令（Richtlinie über Audiovisuelle Mediendienste）」，指令內容包括線上直播節目、近似隨選視訊（Near-Video-on-Demand）、非線性傳輸節目（nicht-linear verbreitetes Programm）。 約一年半前歐盟就電視指令之規範，如何種經由網路傳輸之內容適用電視指令、廣告規範及來源國原則等議題加以討論；不具商業性之私人網站內容，如旅遊紀錄片，則不在本指令適用範圍。歐洲媒體法研究機構負責人Alexander Scheuer指出，類似YouTube網站，因其本身提供服務方式不涉及編輯性責任（redaktionelle Verantowrtung），故亦不在本指令適用範圍內；惟如YouTube將電視頻道引進其網站，則可能有適用本指令之餘地。Scheuer另外指出如何界定非商業性之難題，例如在個人儲存短片的網頁上打廣告，是否具商業性，值得討論。 指令中最具爭議的部份，除新聞時事及兒童節目仍嚴格禁止置入性行銷（Product Placement）外，新電視指令有條件放寬業者經營置入性行銷，前提是節目播出前須向觀眾為置入性行銷之揭露，此項放寬將使正常節目進行因廣告而中斷。另外關於禁止速食廣告於兒童節目中播出之建議則未被採納。 值得關注尚有適用來源國原則下對特定網站所發的禁制令問題，原則上對節目提供者只適用其來源國之法律，但指令第2a條明訂若有緊急情況（如內容違反青少年保護規定），可以對該特定網站發出制禁令，以防止規避會員國較嚴格之相關規定；而是否有緊急情況須提交委員會裁決。 新電視指令通過後引起多方關注，未來適用上仍存有挑戰空間。
涉外智慧財產權訴訟之國際裁判管轄－以侵害訴訟為中心 新加坡發布《無形資產揭露框架》，鼓勵企業主動揭露「無形資產」現況，以創造更高的價值新加坡政府於2023年9月4日發布《無形資產揭露框架》（Intangibles Disclosure Framework, IDF），鼓勵企業以系統化的方式，主動對外揭露所持有之「無形資產」（如品牌價值、專利等），使利害關係人（如投資者、合作夥伴等）能進一步瞭解其「無形資產」現況，藉此創造「無形資產」更高的價值。本框架是在「新加坡智慧財產局」（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）及「會計與企業管理局」（Accounting and Corporate Regulatory Authority, ACRA）主導下，由產業代表組成的工作小組歷時2年討論後制定發布。 框架中指出，過去20年間，全球「無形資產」的投資和所創造之價值逐步超過「有形資產」。然而，傳統會計準則往往無法完全真實反映企業所持有之「無形資產」價值，亦即「無形資產」價值往往被低估。因此，本框架鼓勵企業主動揭露，並建議可將「無形資產」現況納入公司年報（Annual Report）中，亦可獨立成一份報告，與公司財報（financial statements）一同發布。 此外，企業在揭露「無形資產」時可依循以下四項原則（簡稱「SIMM原則」）： 1.策略（Strategy）： 企業應揭露「無形資產」與其商業經營策略的關聯性、佈局狀況、貢獻度，使利害關係人瞭解企業是如何利用「無形資產」維持其競爭優勢及替投資者創造更多的收益。 2.識別（Identification）： 本框架指出「無形資產」不用侷限於傳統會計準則的定義，企業應揭露「無形資產」的性質和特徵（包含如何取得），並建議可將「無形資產」分類，如：（1）行銷類；（2）顧客類；（3）契約類；（4）藝術類；（5）技術類；（6）人力資源類。 3.衡量（Measurement）： 企業應揭露其評估（assess）「無形資產」價值的績效指標與驅動因子，並以量化方式呈現。如針對商標等「行銷類」之「無形資產」，企業得以顧客滿意度、國際品牌排名作為評估之績效指標。企業亦可選擇揭露「無形資產」的貨幣價值（monetary value），其評價應依照國際評價準則（International Valuation Standards , IVS）進行。 4.管理（Management）： 企業應揭露其如何識別、評估、管理與各類「無形資產」相關之風險與機會，以及如何將這些程序整合至企業整體風險管理策略中，以協助利害關係人瞭解企業「無形資產」所面臨之風險和機會。譬如企業應明確揭露監控相關風險之頻率、定期更新風險管理政策和程序等。 新加坡總理公署部長（Minister of Prime Minister's Office）Indranee Rajah表示，本框架是「新加坡智慧財產戰略」（Singapore IP Strategy 2030, SIPS 2030）的重要推動措施之一，企業若能主動揭露「無形資產」現況，將有助於將其「無形資產」商業化、吸引更多的投資、增進風險管理、提升企業競爭力，持續強化新加坡作為全球智財活動及交易樞紐的地位。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。