德國聯邦卡特爾署(Bundeskartellamt)於2020年7月9日公布,將針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清目前市場相關競爭法問題。
聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示,建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一,目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段,因此,釐清市場是否有不正競爭問題,方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格,也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時,已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。
根據聯邦政府的計畫,2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施,其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運,不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外,更應研擬充電站相關使用條款,以確保充電站能正常營運。此外,並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置,及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外,聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。
聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中,向利害關係人進行產業調查。第一階段,將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況,以及城市及地方政府和其他參與者,在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上,進行第二階段深入調查,特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲國會(Parliament of Australia)於2026年7月6日通過《競爭與消費者法不公平交易行為》修正案(Competition and Consumer Amendment (Unfair Trading Practices) Act 2026),修正澳洲全國性之消費者保護規範《澳洲消費者法》(Australian Consumer Law, ACL),針對暗黑模式(dark patterns)、滴漏式定價(drip pricing)及自動續訂等消費者保護議題增訂相關規範,並將自2027年7月1日起施行。 本次修法重點如下: (1)禁止暗黑模式:禁止業者以不當方式誘導消費者交易,例如隱匿重要資訊、以複雜或模糊方式呈現資訊,或透過網頁設計影響消費者選擇等。 (2)防範滴漏式定價:要求業者於交易之初一併揭露基本價格、其他費用及其計算方式,避免業者於交易過程中陸續揭露其他費用,使消費者難以事先掌握實際交易價格。 (3)自動續訂:要求業者於消費者訂閱前,清楚說明收費方式、訂閱期間、自動續訂及取消方式等資訊,並簡化取消程序;提供線上訂閱服務之業者,亦須提供線上取消管道。 新法施行後,預期能進一步保障消費者自主選擇權,提升交易資訊透明度,並降低因資訊不完整或交易設計而影響消費者判斷之情形,以強化數位交易之消費者保護。
英國資訊專員辦公室強調歐盟資訊保護改革成本充滿不確定性英國資訊專員辦公室進行獨立調查時發現, 1、40%的企業沒有充分認識提出的主要條文; 2、87%的企業無法估計公司中業務為因應改革可能支出的成本; 3、82%的受訪者是無法量化其當前資訊保護的開支; 4、在少數的大型組織觀測調查中發現,估計資訊保護的平均花費時常會受到扭曲; 5、當公司擁有超過250名員工或處理超過10萬筆個資紀錄時,絕大多數都已經聘請資訊保護專人; 6、重點業別包括服務業、金融保險業以及公共管理等,需要針對資訊管理有所計畫。 而調查報告在2013年5月14日於柏林舉辦的第三次歐洲資訊保護日會議中提出,資訊專員Christopher Graham表示「必須說,有少數人不同意為面臨21世紀的挑戰,而需要修訂歐洲資訊保護法。但真正進步之實現在於,今日或將來的法律面,針對個人資料有更好的體現。關鍵點在於確實地衡平理論面與執行面中資訊保護權利之平衡點。」 「已經談論過很多關於『什麼是最好的商業』,但這必須基於合法證據。此次的改革的結果會是非常重要的,我們希望敦促歐盟委員會可以考慮並將重點放在制定法律,為消費者提供真正的保障。」 「同樣的,企業和其他的利益相關者必須參與具建設性的義務與隱私權權利的重要性改革,在此過程中仍然可以受到影響」
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
日本經濟產業省公布創業支援計畫「J-Startup」最新獲選為新創企業之名單日本經濟產業省於2021年10月20日公布第3屆「J-Startup」新創企業獲選名單。本次共選出50間企業,產業所涉及領域包含醫療、數位轉型、能源、太空等。獲選的企業將獲得政府及合作的民間組織所提供之支援,例如協助國內外活動展出、援助研究開發、增加投標機會、商談與其他企業合作等,預期創造出新創企業的成功範例。 「J-Startup」新創企業之選拔分為二階段,第一階段是由具備創業經驗之推薦委員(推薦委員由頂級風險投資人、大企業中與創新有相關之人才、學術單位專家等人員組成)基於新創企業的經營理念、國際性、成長發展性、對於社會議題的應對措施等考量,推薦在全球市場快速發展、具備有領導日本創新潛力之新創企業。第二階段由第三方外部審查委員(律師、學術專家等組成)審查選拔程序後,確定「J-Startup」新創企業名單。 「J-Startup」於2018年6月是由日本經濟產業省、日本貿易振興機構(JETRO)、新能源產業技術綜合開發機構(NEDO)共同創立營運,目的為培養出活躍於全球之新創企業。第1屆「J-Startup」(2018年6月)選拔出92間企業,第2屆(2019年6月)選拔出49間企業,再加上今年度所選拔出之50間企業,目前為止共計有188間新創企業獲選為「J-Startup」(第1屆、第2屆獲選企業中,有3間企業已解散或被併購)。