奧克蘭市（Oakland）成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市
近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。
2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。
卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下：
- 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。
- 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。
- 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。
- 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。
雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
- Oakland bans city use of facial recognition software
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許新連
副法律研究員 編譯整理
1. Christine Fisher, Oakland bans city use of facial recognition software - It’s now the third US city to do so, engadget, Jul, 17, 2019, https://www.engadget.com/2019/07/17/oakland-california-facial-recognition-ban/. (last visited Jul. 23, 2019)
2. ALISTAIR CHARLTON, Oakland becomes third U.S. city to ban police use of facial recognition, salon, Jul, 21, 2019, https://www.salon.com/2019/07/21/oakland-becomes-third-us-city-to-ban-police-use-of-facial-recognition_partner/. (last visited Jul. 23, 2019)
3. Sarah Ravani , Oakland bans use of facial recognition technology, citing bias concerns, San Francisco Chronicle, Jul, 17, 2019, https://www.sfchronicle.com/bayarea/article/Oakland-bans-use-of-facial-recognition-14101253.php. (last visited Jul. 23, 2019)
4. ORDINANCE AMENDING OAKLAND MUNICIPAL CODE CHAPTER 9.64 TO PROHIBIT THE CITY OF OAKLAND FROM ACQUIRING AND/OR USING FACE RECOGNITION TECHNOLOGY, https://drive.google.com/file/d/1kSGQnEDBvuhW0T-OW-GGzexSVA7VCyA_/view. (last visited Jul. 23, 2019)
過去中信局的標案，大多以提供兩種不同的作業系統，供政府機關及學校等公務單位選購，但因大多數的政府機關不瞭解辦公室的電腦是否與 Linux 相容，加上缺乏資訊專業人員，最後絕大多數仍以採購視窗作業系統為主。 由於今年立法院在審查預算時，加了附帶決議，要政府機關採購微軟產品的金額要減少 25% ，故中信局最近在執行政府資訊產品採購時，首度強制投標的個人電腦業者，要通過「 Linux 軟硬體相容性基本驗證規範」，從第 11 標開始（案號 LP5 940025 ），明訂投標的廠商要提供符合「基本中文化實用性測試應用規範」（具備瀏覽器、電子郵件、文書處理等功能）的 Linux 作業系統，並通過「 Linux 軟硬體相容性基本驗證規範」。換言之，未來桌上型電腦出貨都必須採雙作業系統（ Linux 與 Windows 並存），可望有效帶動 Linux 相關軟硬體的商機。 中信局指出，第 11 標從 5 月 25 日 公告後，到 9 月底結束，交貨期從 6 月中旬開始，總計今年要採購的 10 萬台到 12 萬台桌上型電腦，都必須是雙作業系統。也就是使用者一打開電腦，會出現 Linux 或 window 作業系統，若要讓使用者選擇 Linux 作業系統，業者得強化教育訓練，同時在後續維修服務也要相當用心。預料各公務單位將因此提高桌上型電腦採用 Linux 的意願，對 Linux 作業系統及相關應用軟體的商機，起相當大的帶動作用。
歐盟發布綠色政綱產業計畫，提供綠色轉型、國家補助、供應鏈韌性政策歐盟執委會於2023年2月1日公布「綠色政綱產業計畫(Green Deal Industrial Plan)」，該計畫主要包含淨零產品產業建立、國家補助、強化供應鏈、資金等綠色轉型重要政策。「綠色政綱產業計畫」將透過以下四大支柱協助歐盟進行綠色轉型。 （1）建立可預測、簡化且一致的管制環境 歐盟將提出《淨零產業法(Net-Zero Industry Act)》草案簡化管制框架來支持電池、風車、熱汞、太陽能板、電解、碳捕捉等技術；本法案將分析各產業部門後，建立各部門2030年能力目標，確保產業供應鏈不會遭遇瓶頸，並縮短淨零產品工廠選址和中小企業補助核准流程時間，以及增強核准流程的可預測性。另外歐盟並將提出《關鍵原物料法(Critical Raw Material Act)》草案，以管制生產淨零產品的關鍵物資，並透過回收、來源多樣化等方式來降低歐盟對第三方國家的依賴。 （2）更快的提供充足資金 歐盟將放寬各會員國的補助程序，並提高補助金額上限。另外因應中國和美國對淨零產業的補助，本計畫將提高歐盟與歐盟會員國的淨零產業補助額度，讓補助效果能和其他非會員國的補助達同樣程度。 （3）人才訓練與技術強化 歐盟將透過人才訓練、認證和補助來增加綠色及數位轉型技術之勞動力。 （4）為建立韌性供應鏈開放貿易 歐盟將加強與非會員國的自由貿易協定，增加關鍵原物料來源。歐盟也將透過《外國補助規則(Regulation on Foreign Subsidies)》保護歐盟市場的公平性、調查非會員國的傾銷行為、扭曲市場的補助。
歐盟對製藥產業是否違反市場競爭展開調查製藥產業的競爭情勢越來越劇烈，藥商間為了求取最大的利益，在以研發新藥為主的原開發藥廠及以複製專利到期的藥品為核心的學名藥廠之間，衍生出新的競合模式，特別是針對專利侵權訴訟予以和解。過去幾年，美國FTC與FDC花了相當多的時間調查製藥界此一實務是否會扭曲市場競爭，因而違反競爭法的精神，美國國會更在2003年底通過法律，對此類競爭予以規範。繼美國之後，歐盟也在2008年1月中，就有關原開發藥廠與學名藥間的競合作關係，向境內的製藥產業發出產業調查，這是歐盟首次就製藥產業內的專利訴訟和解協議展開調查。 歐盟此次調查最主要的目的是為了深入瞭解製藥產業的商業實務，調查內容包括：（1）在專利的策略方面，藥廠對於專利的取得與執行法律保護，是為了要保護創新發明，還是為了阻擋或限制創新藥以及（或）學名藥競爭的目的；（2）藥商之間訴訟纏訟的情形如何；（3）關於專利訴訟和解協議的簽署情形。雖然歐盟此項調查並不一定意味其即可找出原開發藥廠與學名藥廠違反競爭的證據，但歐盟此次的調查舉動或許意味，歐盟已從美國經驗中開始懷疑製藥產業內原開發藥廠與學名藥廠間不尋常的合作模式，對於是否有違反競爭之情事存疑。
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。