英國在2019年7月11日於《2019-2020年財務法案》(Finance Bill 2019-20)之中,提出「數位服務稅」(Digital Services Tax)草案。《2019-2020年財務法案》已於2019年7月22日獲得御准(Royal Assent),並於2020年4月1日開始向跨國數位服務業者課徵2%數位服務稅。英國數位服務稅的主管機關「稅務海關總署」(HM Revenue and Customs)指出:「數位服務稅並不會影響個人,課徵的對象為大型跨國數位服務業者,如搜尋引擎(Search Engine)、社交媒體服務(Social Media Service)、線上購物平台(Online Marketplace),包含在這些平台上營運的廣告。」英國課徵2%數位服務稅的對象為於全球營收超過5億英鎊,且2,500萬英鎊的營收來自英國用戶(UK User)的數位服務業者,其中,首次於英國營收達2,500萬英鎊者,可以免課徵一次。所謂英國用戶指的是慣居於英國之人(Normally Located in the UK),只要交易的其中一方為英國用戶,則整個交易收益視為應課徵數位服務稅之營收。營收計算方式涵蓋任何與平台營運相關的商業行為,所有來自於英國用戶的營收均會被列入計算,至於廣告收益則是以投放目標客群為英國用戶作為計算
因應全球化與數位化,七大工業國組織(G7)、二十國集團(G20)、經濟合作暨發展組織(OECD)相繼推出數位服務稅作為永續的策略。英國原先亦不存在數位服務稅相關法制,直至2019年7月11日才於《2019-2020年財務法案》提出,並開始徵詢公眾意見。英國政府期待透過數位服務稅的政策,讓稅務課徵更加公平、增進公共利益。目前,英國政府並沒有明定數位服務稅的落日條款,然而英國政府於政策報告書中說明,假設國際上有更完善的解決方案,即會停止數位服務稅的課徵。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國猶他州州長柯克斯(Spencer Cox)於2023年3月23日簽署參議院152號法案(社群媒體規則修正案,Social Media Regulation Amendments)與眾議院311號法案(社群媒體使用修正案,Social Media Usage Amendments)等兩項法案,此舉是為了因應美國青少年日益沉迷社群媒體的問題,降低網路霸凌、剝削與未成年人個資外洩之風險。新法預計於2024年3月1日生效,兩項法案所提列之重點如下: 一、參議院152號法案針對社群媒體業者,要求其對於社群媒體應用程式之用戶,應採取以下措施: 1. 對於想要創設或持有社群媒體帳號之猶他州居民,須驗證其年齡。 2. 未滿18歲的用戶,須獲得父母或監護人的同意。 3. 允許家長有查看未滿18歲子女帳號內容之權限。 4. 訂定宵禁機制,於夜間(晚上10:30至早上6:30)禁止未成年登入使用帳號,但家長可視情形調整。 5. 禁止未成年用戶,向未曾關注或加好友的陌生人直接發送訊息。 6. 須於搜尋引擎中隱藏未成年人帳號。 7. 若違反上述內容,每項違反處以業者2,500美元之民事罰款。 二、眾議院311號法案針對「有使用導致未成年人成癮(Addiction)於社群媒體之設計或功能」之業者,訂定以下相關裁罰: 1. 經證明會導致未成年人對社群媒體成癮之行為、設計或功能,針對每項行為、設計或功能,處以業者25萬美元之民事罰款。 2. 若使未成年人接觸而致其成癮者,依未成年人數計算,每位最高可罰款2,500美元。 3. 允許父母得以其未成年子女因成癮致其身體、情感與財產上之損害為由,起訴社群媒體業者。 4. 若為未滿16歲之用戶依本法請求損害賠償者,媒體業者將推定過失責任,亦即由業者負舉證責任。 兩項法案皆是為保護美國18歲以下的未成年人,要求IG、TikTok、Twitter、Facebook等社群媒體一定作為與不作為之義務,若有違反情形,猶他州商務部消費者保護司(DCP)有權限對其違規行為處以民事罰款。上述美國法案針對未成年之保護,以透過規定使平臺業者設計出更優質、更完善的程式介面之觀點,可作為我國未來針對社群媒體監管措施之借鏡與觀察。
美國國會提出「不被追蹤網路資訊保護法案」「不被追蹤網路資訊保護法」(Do Not Track Me Online Act of 2011)的內容為法律規定企業必須提供選項給消費者選擇退出不被網路追蹤的機制,例如廣告商為了廣告的行銷,以網路技術追蹤消費者軌跡,廣告商必須提供消費者退出被追蹤的選項,給消費者作選擇,主要的目的在保護消費者資訊不被網路技術追蹤而洩漏隱私,若是此法案通過後,可以藉此保護消費者的網路隱私權。 在2010年12月由美國聯邦交易委員會(U.S Federal Trade Commission, FTC)的網路隱私報告中初步提出Do Not Track Me Online Act,美國國會議員在2011年提出此法案進行討論,若是通過後,將會有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路的行為,並且防免其將個人資料分享予其他企業,及有效限制線上廣告及社群媒體追蹤消費者使用網路。對於行政機關來說,能夠藉此協助美國聯邦交易委員會建構整體的不被追蹤網路法案標準。若業者未遵守此法案提供退出機制,美國聯邦交易委員會將可能提起不公正及詐欺訴訟,而發動此一訴訟的人員為各州檢察總長。 為了保護隱私,不被追蹤網路資訊法案的提出十分需要,對於企業是否能追蹤消費者的網路活動,消費者因此擁有選擇權。在美國聯邦交易委員會去年12月初步提出此法案後,許多網路瀏覽器例如Mozilla及Explorer紛紛改進技術,以提早因應不被追蹤法案的實施,而廣大消費者團體的也紛紛支持此法案,認為可以因此保護消費者的網路隱私權。
Blackberry向法院起訴指控Snap專利侵權2018年4月3日,Blackberry Limited(下稱Blackberry)向美國加州地方法院起訴(18-cv-02693),指控Snap Inc.(下稱Snap)的應用程式Snapchat,侵犯其包括行動裝置地圖改善技術、廣告技術和行動裝置的使用者介面改善技術共6項專利權。Blackberry指出Snapchat的地圖功能侵犯其關於定義與其他活動中用戶相對位置的專利;廣告功能侵犯其推播資訊至行動裝置的專利;通知點(Notification Dot)的未讀訊息計數顯示,侵犯其關於預覽新事件的專利。 Blackberry在今年3月也曾對Facebook提起訴訟,指控其社交平台Whatsapp和Instagram侵犯了Blackberry的專利權。對Snap提出的侵權訴訟中涉及的兩件專利US 8,209,634(下稱'634專利)和US 8,301,713(下稱'713專利),也同樣出現在對Facebook提起的訴訟案件。'634專利是關於通知點(Notification Dot)計數顯示的專利,而'713專利則是關於在傳訊對話中顯示時間資料的專利。 Snapchat是Snap在2011年9月發表的即時通訊應用程式,比Blackberry的通訊應用程式BlackBerry Messenger(下稱BBM)發表時間晚了6年。Blackberry認為其通訊應用程式,至今已成功使得全球有數十億的消費者在行動裝置上使用即時通訊。Snap使用Blackberry的智慧財產權並與Blackberry在即時通訊領域中競爭,分散了BBM的使用者,轉而選擇使用Snapchat,使Snap獲得可觀的不法利益。Blackberry因此向法院主張Snap應彌補其侵權行為對Blackberry所造成的損失。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」