日本公正取引委員會啟動以交易優勢不當攫取新興智慧財產之實況調查
日本公正取引委員會（下稱公取委，其性質等同於我國公平交易委員會）在2019年12月11日的定期記者會上表示，由於近年出現許多關於「智慧財產及knowhow保護不足」的聲音，因此將針對大型企業在與新創、新興企業進行共同合作或研究時，是否有濫用優勢地位不當掠取智慧財產權及專業知識技能（knowhow）的情形，啟動實況調查。
公取委將以書面方式，針對日本國內約1萬家創業10年以內的IT製造新創產業與大企業間交易之實況進行調查。相關報導整理了以下幾種常見的問題交易型態：
- 獨占智慧財產：（1）契約約定大型企業無須經新興企業許可，即可逕自申請專利；（2）共同研究成果全歸大型企業所有；（3）要求無限制的無償授權。
- 限制與他人合作：（1）長時間禁止新興企業與其他業界合作；（2）相關專利遭到大企業所限制，導致事業無法拓展。
- 強勢締約：（1）大型企業對於契約的意思決定過於緩慢；（2）直接交付簽訂好的紙本契約，並告知不得變更契約內容。
公取委表示，因為新興企業具有開放式創新的價值，在與大型企業進行合作時，對於國家產業發展及競爭力的提升，能發揮很大的貢獻。因此藉由實態調查，確保建構出一個自由、公平的良性競爭環境，並預計在2020年依據調查結果，擬定相關指引或方針。
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
令和元年12月11日事務総長定例会見記録「スタートアップの取引慣行に関する取引実態調査」について，2019年12月11日，公正取引委員會 https://www.jftc.go.jp/houdou/teirei/2019/oct_dec/kaikenkiroku191211.html#cms40BA5
日本經濟新聞，新興の知財「横取り」監視 大企業との取引、公取委調査，2019年12月11日， https://www.nikkei.com/article/DGXMZO53221860R11C19A2EA2000/
時事新聞，ベンチャー企業、初の実態調査 知的財産で不利な扱い―公取委 https://www.jiji.com/jc/article?k=2019121101006&g=eco
歐盟執委會（European Commission）於2023年6月28日提出第三版支付服務指令（Third Payment Services Directive, PSD3）草案，目前預計於2024年底前通過最終版本，並於2026年施行。 相較第二版支付服務指令（PSD2），PSD3強化歐盟電子、數位支付和金融服務規範，補強安全性（Security）、透明度（Transparency）與促進創新（Innovation），建立更適合歐盟的支付架構。其旨在保護消費者權益和個人資訊，改善支付產業競爭環境，提高消費者對資料掌控度，促進創新金融產品服務發展。 PSD3修正重點歸納如下： 一、消費者保護：強化對未經授權交易之保護，完善支付詐欺或支付錯誤之賠償方案，減少消費者潛在損失。 二、開放銀行（Open Banking）：持續推動開放銀行發展，透過加強規範第三方支付服務提供者（Third party payment provider, TPP）與提供更標準化與更安全的應用程式介面（Application Programming Interface, API），促進創新金融產業服務發展。 三、支付系統安全性：強化客戶身分認證（Strong Customer Authentication, SCA），促進支付過程的透明度與安全性。 四、因應新型詐欺：導入新規定與工具對抗日益增加的網路詐欺風險。 五、跨境支付：加強跨境支付措施與降低成本，推動歐盟市場一體化。 六、支付創新與多元化：導入區塊鏈或其他更先進的即時支付系統。 七、監管：制定更明確的法規，加強各方監管，確保市場公平與穩定。
歐洲自律聯盟成立以塑造對兒童更好的網路環境如何確保兒童上網安全，為歐盟數位議程（Digital Agenda）的七大目標之一。而近年來網路內容蓬勃與快速發展，更大幅加速了兒童上網的趨勢。據歐盟執委會於2011年12月的公開資料顯示（IP/11/1485），歐洲兒童平均7歲即開始接觸網路。目前有超過38%的9-12歲兒童在社交網站上有個人資訊，有30%以上的兒童是藉由行動裝置上網。如此高的上網比率，讓各業者有共識以提供兒童更好的上網環境。由蘋果、微軟、Google等跨國企業為首的二十餘家業者組成了自律組織，以提供歐盟地區的兒童更好網路內容環境而努力。 該自律聯盟於2011年12月正式成立，並以五個面向採取相關行動：簡單且強大的工具-能夠搜尋於任何裝置上可能對孩童有害的內容；分齡隱私設定-使用者可限定公布資訊予特定族群；更廣泛的內容分級：提供家長易於理解的年齡內容分級；更廣泛的家長控制工具-積極推動使用者有善的工具；兒童色情內容有效移除-與執法單位與保護熱線等積極合作，將兒童色情內容快速下架。 各業者承諾就其營業項目、產品、服務內容等皆須符合此自律規範，並成立工作小組以協助歐盟執委會處理相關議題。
歐盟「第五洗錢防制指令」將新科技於金融體系的應用納入管制歐盟於2018年4月19日宣布通過「第五洗錢防制指令」(the Fifth Anti-Money Laundering Directive)，並於同年6月19日公布確定案文，其要求歐盟成員國必須於18個月內將該命令納入國內法律中。 歐盟在本次指令中，特別針對恐怖主義組織財政和運作方式揭示出所觀察的新趨勢，其指出某些作為替代金融體系的新技術服務越來越受歡迎，但卻不受法令所拘束，或是被豁免於相關法律適用外等不合理情事，因此「第五洗錢防制指令」為了跟上不斷進步的科技環境，乃要求法人、其他法律實體(legal entities)、信託及具有與信託類似結構或功能的法律協議(類似的法律協議) 應採取進一步措施，以確保提高金融交易的透明度，並藉此改進現有的預防框架，達到更有效地打擊資助恐怖主義行為的目的；另外歐盟亦於該指令中提醒所有採取的措施應和洗錢風險成比例。 有關「第五洗錢防制指令」主要新增及修正包含： 迎接新技術：託管錢包供應商(custodian wallet providers)和虛擬貨幣交換平臺將被視為新的義務主體而納入於洗錢防制法的範圍。另外「第五洗錢防制指令」還允許使用電子身分證明進行客戶盡職調查。 改進執法：各成員國須建立自身國家的銀行帳戶登記系統，以便執法當局能夠方便地查閱在該成員國內的所有銀行帳戶資訊。另外該登記系統須與其他成員國互相連線，並且即便在沒有提交可疑活動報告的情況下，執法當局也可以要求義務主體提供資料。 明確定義"重要政治性職務人士"：各成員國都必須發佈一份清單，列出哪些屬於 "重要的公共職能"。 針對高風險第三國為更嚴格的管制：「第五洗錢防制指令」要求涉及高風險第三國的商業關係或交易須採取強化盡職調查措施,，並允許成員國限制義務主體在高風險第三國設立分支機搆或子公司，亦禁止總部設在高風險第三國的義務主體於成員國設立分支機搆。 提高公司實質受益權的透明度：各成員國的公司實質受益權登記將放寬查詢限制，公眾無須提出任何合法權益證明即可查閱基本資訊。另外還要求企業(登記義務主體)必須針對持有資訊與在登記系統上資訊的差異提出報告。 信託的實質受益權：「第五洗錢防制指令」擴大實質受益權申報義務主體範圍，要求任何類似信託的法律安排及租稅中立性的信託均須申報；另外還擴大該實質受益權申報的查閱至任何能提出具有合法利益的人，但其並未對合法利益提出定義，而是讓各成員國自行訂定。然而「第五洗錢防制指令」指出，該合法利益的定義不應侷限在行政或法律訴訟未決的案件，而是應針對洗錢防制及反資助恐怖組織領域的預防工作為考量。 禁止匿名保險箱。 調整預付工具(prepaid instruments)需進行盡職調查的門檻(如禮品卡、旅遊卡)：價值要求從250歐元降低到150歐元。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。