韓國首爾高等法院部分駁回高通提出的行政訴訟
韓國首爾高等法院第七行政庭（下稱：韓國高等法院）於2019年12月4日部分駁回高通對韓國公平交易委員會（Korea Fair Trade Commission，下稱：韓國公平會）提起的行政訴訟，高通仍需支付鉅額罰鍰。
韓國公平會於2016年12月28日，曾針對高通干涉數據機晶片組（Modem Chipset）的對手廠商之商業活動，進而破壞市場競爭一事，開出史上最高額的行政罰鍰共1.0311兆韓元。當時韓國公平會指出，高通的標準必要專利（Standards-Essential Patents, SEPs）授權不符合「公平、合理、非歧視原則」（Fair, Reasonable and Non-Discriminatory, FRAND），希望藉由開罰徹底矯正高通的商業模式，不讓高通透過該商業模式不合理地維持並擴張其數據機晶片的獨佔地位，進而壓迫數據機晶片業者（如：聯發科或英特爾）和手持裝置（Handset）業者。高通不滿韓國公平會之行政處分，逕向韓國高等法院提出撤銷行政處分之訴，並請求暫緩執行。然而，高通所提出的暫緩執行請求，於2017年11月27日即被韓國高等法院駁回。至於高通所欲提起的撤銷行政處分之訴，韓國高等法院則於本次駁回。
儘管韓國高等法院對韓國公平會的部分決議積極地表示贊同，並非照單全收，韓國高等法院於裁判要旨中指出：韓國公平會針對「全面性的專利組合授權」（Comprehensive Portfolio Licensing）請求矯正措施（Remedy）一事係屬違法，換言之，高通毋須逐一重啟授權談判。至於罰鍰和其他決議，韓國高等法院則認為有其合理性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
Korea Fair Trade Commission, The Seoul High Court's ruling regarding Qualcomm's abuse of market dominance (Dec. 4, 2019) http://www.ftc.go.kr/solution/skin/doc.html?fn=346bfd1bd69a529c2f5513f7cfc3ac9e18112f6b18a292f1fd55cd1c57c8953b&rs=/fileupload/data/result/BBSMSTR_000000002402/（最後瀏覽日︰2020/1/13）。
法國政府本月頒佈一項新法，規定除新聞從業人員外，任何人若利用攝影器材拍攝暴力行為實況，並將影片上傳、散佈於網際網路，將被視為犯罪行為，行為人可處以5年以下的有期徒刑及75,000歐元的罰金。反對者則認為此舉已嚴重侵害人民的自由權。 由內政部長Nicolas Sarkozy倡議的新法，是針對所謂的「Happy slapping」加以制定。Happy slapping即是指拍攝暴力行為實況，並將影片上傳、散佈於網際網路的行為；拍攝者原則上就是施加暴力之人，而受害者絕大多數是與拍攝者毫無關係的陌生人，以現況而言，從事Happy slapping多為青少年族群。 網路言論維護組織Ligue Odebi表示，新法將使法國成為第一個嚴重侵害表達自由及資訊自由的西方國家，同時也將阻礙人民透過攝影器材揭發警方的暴行。時下風行的影片分享網站如YouTube或法國的Dailymotion.com也將深受新法的影響，主管機關未來將有權要求業者提供網站上影片的來源資料。
澳洲隱私專員主張應從嚴認定個人資料去識別化澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)專員今年(2016)4月發表聲明認為，在符合特定條件之情形下，亦即，去識別化過程符合OAIC認定之最高標準時，去識別化後之資料不適用「1988隱私法案」(Privacy Act)；澳洲企業組織目前所進行之個人資料去識別化，是否已符合「1988隱私法案」之規範要求，OAIC仍持續關注。OAIC近期準備提出去識別化認定標準之指引草案。 澳洲「1988隱私法案」揭示了「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs)，就非公務機關蒐集、利用、揭露與保存設有規定，APPs第6條更明文限制非公務機關揭露個人資料，於特定情況下，APPs允許個人資料經去識別化後揭露。例如，APPs第11.2條規定，若非公務機關當初之蒐集、利用目的已消失，須以合理方式將個人資料進行銷毀或去識別化。 如非公務機關係合法保有個人資料，即無銷毀或去識別化義務；此外，若所保有個人資料屬健康資料者，因係澳洲政府機關以契約方式委託非公務機關，非公務機關亦無銷毀或去識別化義務。應注意者，APPs原則上禁止非公務機關基於學術研究、公共衛生或安全之目的，主動蒐集個人健康資料 (APPs第16B(2)條)，同時亦禁止基於學術研究、公共衛生或安全目的，就保有之個人資料進行去識別化 (APPs第16B(2)(b)條)。如非基於前述目的，且符合APPs第16B(2)條之要件者，非公務機關始得基於研究、公共衛生或安全目的蒐集個人健康資料 (APPs第95A條)。 其他如「稅號指引」(Tax File Number Guidelines)、隱私專員所提「2014隱私(財務信用有關研究)規則」(Privacy Commissioner’s Privacy (Credit Related Research) Rule 2014) 等，均就個人資料去識別化訂有相關規範。 未來以資料為導向之經濟發展，將需堅實的隱私保護作為發展基礎，澳洲去識別化個人資料認定標準之提出，以及標準之認定門檻，殊值持續關注。
英國宣布禁止16歲以下兒少使用社群媒體，並擴大兒少網路保護措施為保護兒少網路安全並為下一代建立全新的網路規範，英國科學、創新與技術部（DSIT）於2026年6月15日發布政策新聞稿，除將全面禁止社群媒體平台對16歲以下兒少提供服務外，更將管制範疇延伸至更廣泛的網路服務。相關法案預計於2026年底前提交國會審議，最快於2027年春季生效。 核心規範與管制措施包括： 一、禁用社群媒體平台：參考澳洲現行兒少社群媒體禁用制度，將全面禁止以促進社交互動、允許使用者發布內容並結合演算法為宗旨之「使用者對使用者平台」（user-to-user platforms），包含Snapchat、TikTok、YouTube、Instagram、Facebook及X等平台，對16歲以下兒少提供服務。至於「即時通訊服務」（messaging services），如WhatsApp和Signal等則未納入此一社群媒體禁用範圍。 此外，為確保教育服務、電子商務平台及音樂串流服務不受影響，後續將制定定義嚴格且保持滾動式檢討之豁免清單。 二、網路有害功能封鎖措施：包括禁止16歲以下兒少於所有平台上進行「自主直播」（livestreaming themselves）；以及阻斷「未知使用者」（unknown users）主動單獨接觸、傳訊予16歲以下兒少之功能。 又為避免兒少年滿16歲時防護網瞬間解除而形成「法規懸崖」（cliff edge），上述限制防護措施對於16歲與17歲之兒少帳號，於系統中均將強制採取「預設開啟」（On by default）之防護狀態。 三、強化AI聊天機器人管制：旨在模擬性愛關係或與使用者進行角色扮演之AI戀愛伴侶聊天機器人，未來將強制執行18歲之法定最低年齡限制；其他一般聊天機器人若同樣具備親密互動功能，亦將對未滿18歲之使用者實施更嚴格之限制。 四、推動高效年齡驗證制度：將引進「高效年齡驗證」（Highly Effective Age Assurance, HEAA），以降低兒少規避年齡限制安全防護之可能性。英國通訊管理局（Ofcom）將盡速展開研究，評估何種年齡驗證技術最能有效確認使用者是否已滿16歲。政府亦將挹注充裕資金以支持英國通訊管理局履行相關執法措施。 五、研議深夜網路宵禁及防成癮機制：將進一步評估針對未滿18歲兒少實施「深夜網路宵禁」（Overnight curfews）及「無限滾動中斷機制」（breaks in infinite scrolling）等政策，具體細節預計於同年7月份對外公布。 為迅速回應社會期待，英國政府後續將依據現行《兒童福祉與學校法案》（Children’s Wellbeing and Schools Act）之授權，直接採用「次級立法」（Secondary legislation）方式推動。此舉可大幅簡化繁瑣之立法程序，確保首波防護措施得以在2027年春季迅速上路實施。 隨著社群媒體及人工智慧技術快速發展，如何兼顧數位發展與兒少保護已成為各國重要課題。英國此次並未僅採取傳統「一刀式全面禁用」（blanket ban）社群媒體之作法，而係同步推動網路有害功能封鎖、強化AI管制及引進高效年齡驗證等配套措施，以建構更完整之兒少網路保護機制，其相關作法值得我國持續關注。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。