澳洲立法強制Google及Facebook向媒體業者支付合理費用
2020年4月20日澳洲政府要求澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)草擬強制性行為準則，以解決澳洲新聞媒體業者與數位平台(特別是Google及Facebook)間不對等的議價地位問題，由於2019年ACCC曾嘗試讓Google、Facebook自願與業者議價，並訂定相關程序準則，但事後成效不彰。為因應政府要求，ACCC於同年7月31日公布一份行為準則草案，「2020年修正草案—新聞媒體與數位平台強制性議價守則」(TREASURY LAWS AMENDENT (NEWS MEDIA AND DIGITAL PLATFORMS MANDATORY BARGAINING CODE) BILL 2020)。
此行為準則允許新聞媒體業者各自或集體向數位平台協議使用新聞內容的合理費用，請求費用的媒體公司至少須符合最低的編輯專業標準，並保持編輯獨立性，且每年營收須超過15萬澳元。雖然目前草案只適用於Google及Facebook，但未來也可能有其他數位平台列入適用範圍。
澳洲財政部長Josh Frydenberg表示，此準則設立的目的，是為了保護媒體公司著作內容的原創性，並確保業者能獲得合理的報酬，若Google及Facebook三個月內，無法與媒體公司達成報酬協議，將命仲裁員做出具有約束力的決定，違反規定者將會被裁處1000萬澳元的罰款。
此草案公布後，預計於8月28日完成磋商審議程序，並向議會提出最終草案版本，經議會通過後正式生效。由ACCC負責執行並管理該準則，而新聞媒體業者的資格則由澳洲通信媒體管理局(The Australian Communications and Media Authority)認定之。
謝宜庭
法律研究員 編譯整理
TREASURY LAWS AMENDENT (NEWS MEDIA AND DIGITAL PLATFORMS MANDATORY BARGAINING CODE) BILL 2020, https://www.accc.gov.au/system/files/Exposure%20Draft%20EM%20-%20NEWS%20MEDIA%20AND%20DIGITAL%20PLATFORMS%20MANDATORY%20BARGAINING%20CODE%20BILL%202020.pdf (last visited Aug. 07, 2020).
AUSTRALIAN COMPETITION AND CONSUMER COMMISSION [ACCC], Q&As: Draft news media and digital platforms mandatory bargaining code (2020/ July), https://www.accc.gov.au/system/files/DPB%20-%20Draft%20news%20media%20and%20digital%20platforms%20mandatory%20bargaining%20code%20Q%26As.pdf (last visited Aug. 13, 2020).
AUSTRALIAN COMPETITION AND CONSUMER COMMISSION [ACCC], Draft news media bargaining code (2020/31 July), https://www.accc.gov.au/focus-areas/digital-platforms/draft-news-media-bargaining-code (last visited Aug. 07, 2020).
AUSTRALIAN COMPETITION AND CONSUMER COMMISSION [ACCC], Australian news media to negotiate payment with major digital platforms, (2020/31 July), https://www.accc.gov.au/media-release/australian-news-media-to-negotiate-payment-with-major-digital-platforms (last visited Aug. 07, 2020).
Caitlin O'Kane, Australia plans to make Facebook and Google pay for news, CBS NEWS, July 31, 2020 https://www.cbsnews.com/news/australia-facebook-google-news-pay-publishers/ (last visited Aug. 07, 2020).
美國明尼蘇達州、加州、北卡羅萊納州及田納西州之檢察總長於2023年11月加入「美國司法部（U.S. Department of Justice, DOJ）在同年9月對於肉品產業資料提供者（Agri Stats, Inc.，以下簡稱Agri Stats）提起的反壟斷訴訟」中，主張Agri Stats透過報告方式將肉品數據資料分享給訂閱服務之肉類加工商，此類資料共享行為削弱了市場競爭關係造成聯合行為，違反了休曼法（Sherman Act）。以下先就此案背景進行說明，以釐清此案象徵意義。 於2023年2月，美國司法部反壟斷部門撤回3項與資訊共享相關的聲明，該3聲明是為了醫療保健產業而發布，其中就資料分享之安全使用方式亦可讓其他產業的資料提供業者評估其資料分享行為是否造成反壟斷行為，惟在目前AI／演算法技術變革之下，利用共享所得之資料反推競爭對手之競爭策略具有可行性，因此當年認為有助於促進競爭之資料共享行為，現在反而有造成聯合行為之可能，故廢棄該3項已過時的聲明。 於2023年9月28日，美國司法部反壟斷部門於明尼蘇達州指控Agri Stats違反休曼法。Agri Stats為專門彙整、分析美國豬肉與家禽（肉雞、火雞）相關商業資料的資料處理商，並將其分析報告提供給具競爭關係的肉品加工商，肉品加工商可透過將Agri Stats分析報告反推以監控／預測出競爭對手之價格、供應量、營運計畫等，並依分析報告建議進行價格調高與減產的行為，而被美國司法部認定為聯合行為。 該訴訟所涉及的肉品加工商占了全美家禽（肉雞與火雞）銷售量的9成以上，豬肉銷售量的8成以上。目前已有前述4州加入該訴訟，法院後續會如何認定，將影響產業間的資料交換作法，也顯現出資料商業化前須先做好資料管理，確保在合規的範圍內進行資料利用，國內廠商可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》對自身資料管理機制進行檢視。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
美國聯邦巡迴上訴法院判決美國專利法第271條(f)項不適用於方法專利繼美國最高法院於Microsoft Corp. v. AT&T Corp. 做出與專利法治外法權有關的判決後，美國聯邦巡迴上訴法院於2009年8月19日再次做出限縮解釋專利法第271條(f)項於美國境外的效力。 美國專利法第271條(f)項規定未經許可提供或使人提供專利產品之元件，將之由美國供應(“supply”)至美國境外完成組合，亦視為侵害該專利產品之專利權。此項規定為美國國會為防範企業藉由在美國境內製造非專利保護之零組件後再運送之海外進行組合以規避專利侵權責任而制定。之後，在實物案例中，關於第271條(f)項之解釋與適用範圍產生諸多爭議。美國最高法院於其在2007年Microsoft Corp. v. AT&T Corp. 中強調不應擴張解釋第271條（f）項之文字。 於Cardiac Pacemakers Inv. V. St. Jude Medical Inc. 一案中，原告Cardiac Pacemakers控告被告St. Jude Medical所販賣的植入式心臟整流去顫器 (implantable cardioverter defibrillator)之使用會侵犯原告所擁有的一個利用植入式心臟刺激器治療心律不整的方法專利 (a method of heart stimulation using an implantable heart stimulator)。本案的爭點在於被告銷售可實施原告美國專利方法的產品或裝置讓該專利方法於美國境外被實施的行為是否構成第271條(f)項之侵害。美國聯邦巡迴上訴法院推翻其於2005年之判決(Union Carbide Chemicals Plastics Technology Corp. V. Shell Oil Co.)，判定專利法第271條(f)項不適用於方法專利。亦即，被告銷售可實施原告美國專利方法的產品至海外的行為不構成第271條(f)項所規定之侵權行為。 此判決對原告Cardiac Pacemakers之衝擊可能較小，因其專利範圍除方法請求項外，亦包含物品請求項，原告還可藉由其物品請求項獲得侵權損害賠償。但此案可能對僅能以方法申請專利的產業如生技藥業(某些診斷及檢驗僅能以方法申請專利)及軟體業造成較大的影響。
新加坡金融管理局（MAS）發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局（MAS）於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」，旨在協助金融機構強化其人工智慧（AI）風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段，並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」（下稱「營運手冊」）與「AI風險管理實施案例」（下稱「實施案例」），提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險，確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望，將AI 風險管理框架分為四大核心：一、範圍與監管：建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理：透過組織的系統、政策與程序，識別AI應用情境，進行風險重大性評估，並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理：實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素：發展組織能力、基礎設施與資源，以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行（DBS）及瑞士寶盛（Julius Baer）等機構的AI風險管理實務。未來，MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組，持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構，資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（下稱「資策會科法所創智中心」）於同年 2 月發布之「金融業人工智慧（AI）風險管理實務指引」，則更強調將風險控管「整合」至既有流程中，透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」，並進一步連結「台灣智慧財產管理規範（TIPS）」驗證角度，協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱，降低法遵成本與業務衝擊，並藉由分階段與分級管理，引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
奈米技術之瞻性規劃－以美國推行綠色奈米為中心