歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果,針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書(Statement of Objections, SO),認定Amazon使用大量非公開賣家資料,減少自身作為零售商之競爭風險,相關可能違反歐盟運作條約(TFEU)第102條禁止濫用市場主導地位。
歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台,具有雙重身分,第一個身分是作為零售商,在網站上銷售商品;第二個身分是作為平台商,提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料,將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中,是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料?以及第三方賣家使用「黃金購物車」(Buy Box)的機制為何?
歐盟執委會調查說明,Amazon作為平台,可以大量使用第三方賣家資料,例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統,使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料,以調整自身產品零售報價和業務決策,降低自身作為零售商的市場競爭風險。
此外,歐盟執委會認為,Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制,使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務(Fulfillment by Amazon, FBA),才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章,才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率,進而提高銷售量(據統計,Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成)。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家,形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查,且未言明結束調查時間。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
61個來自世界各國及歐盟之個資保護主管機關於2026年2月23日發布「AI生成影像及隱私保護聯合聲明」(Joint Statement on AI-Generated Imagery and the Protection of Privacy),旨在警示AI生成影像工具之開發者與使用者,未經當事人同意生成逼真私密影像及有害內容,不僅可能侵害個人隱私或名譽,亦可能嚴重威脅兒少安全。 本聯合聲明是在全球隱私大會(Global Privacy Assembly)國際執法合作工作小組(Internal Enforcement Cooperation Working Group)協調下所發起。其內容強調AI生成影像因廣泛融入社群媒體平臺,更易對兒少造成網路霸凌或剝削等潛在危害,呼籲開發及使用AI生成內容系統時,應遵循隱私與個資保護規則,並注意未經同意創建私密影像在某些國家可能構成刑事犯罪。 針對AI生成內容系統之開發者與使用者,聯合聲明提出下列基本指導原則: (1)實施健全的防護措施,避免濫用個人資料及未經同意生成私密影像或其他描述兒少之有害內容。 (2)確保透明度,有意義地揭露AI系統之功能、安全措施、可接受之用途及濫用後果。 (3)提供有效且易於使用之機制,以接收並快速回應移除有害內容之請求。 (4)向兒童、家長、監護人及教育工作者提供清晰、適齡之資訊,以應對特定兒少風險。 簽署聯合聲明之個資保護主管機關,將持續交流分享相關執法、政策推行與教育宣導經驗,共同努力應對全球隱私及兒少風險。
歐盟執委會公布「行動健康醫療(mHealth)綠皮書徵詢意見書」為強化推動歐盟行動健康醫療之發展,歐盟執委會於2014年4月10日以綠皮書之形式,向大眾(包括產業、國家與地方機關、專業醫療機構、研究機構、非政府組織、病患協會等)提出mHealth行動健康醫療徵詢意見,在2015年1月12日時公布「行動健康醫療(mHealth)綠皮書徵詢意見書」(摘要版)(Summary report on the public consultation on the green paper on mobile health)。 此份徵詢意見書有十個主題,包含:資料保護、法制架構、病人安全與資訊透明、行動健康在醫療體系中之定位及平等接取、互操作性(interoperability)、給付模式(reimbursement models)責任、研發與創新 、國際合作和網路業者參與市場。從報告顯示,大多數的人認為資料保護是最重要的,特別是建立用戶信任的保護隱私與安全之工具(例如資料加密(data encryption)與認證機制(authentication mechanisms)),並且認為強化資料保護法制。 再者,有將近一半的被徵詢人要求透過認證方案或資格標籤等方法做更進一步的病人保護與資料透明。第三,行動醫療主要是透過網路進行,然而有網路業者表示,因為目前仍缺少明確的管制架構、互操作性以及共通品質標準,所以對業者而言是難以進入市場的。第四,也有許多被徵詢人認為行動醫療的性能和安全要求,應透過立法、指導原則或自我管制(self-regulation)管理。另外也有提出應確保行動醫療與電子健康病歷(Electronic Health Records , EHRs)之互操作性,以便於照護延續性與用於研究目的上。 經過此次徵詢,歐盟執委會對於推動行動健康醫療發展,規劃將在2015年間將會與相關業者討論政策措施,包括立法、自我或共同管制(self- or co-regulation)、政策指導原則等。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
英國交通運輸部公布「交通運輸之未來」公眾諮詢文件英國交通運輸部及聯網與自動駕駛車中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV)於2018年7月30日公布「交通運輸之未來」公眾諮詢文件(Future of Mobility-Call for Evidence),提及未來之交通運輸趨勢: (1) 更加潔淨之交通運輸工具(cleaner transport):因電池價格下降、電動車技術之改善、開發替代燃料等因素,可減少現有交通工具之碳排放,並作為後續新技術研發基礎。英國政府已明確表示預計於2040年前讓新車及貨車實現零碳排目標。 (2) 自動化(automation):因感測器技術進步以及演算法和人工智慧之快速發展,使交通運輸自動化程度大幅提升。英國政府預計2021年可讓完全自動化駕駛車輛於道路行駛。 (3) 資料及聯結(data and connectivity):未來聯網車輛間可互聯,亦可與交通號誌互聯,透過即時路況告知,以避免道路壅塞。 (4) 新模式(new modes):英國已使用無人機於緊急服務或基礎設施勘查,未來可能有垂直起降之車輛出現,而計程車及公車之分別亦逐漸模糊。 (5) 交通運輸共享化(shared mobility):利用共享車輛可降低交通壅塞及廢氣排放,如公共自行車、商業化之車輛共乘。 (6) 不斷轉變的消費者態度(changing consumer attitudes):消費者已漸漸期待所有交通工具的預約叫車及支付,皆可透過手機進行,主管機關則應考量消費者需求,確保相關交通服務的利用。 (7) 新商業模型(new business models):未來交通運輸已有新商業模式出現,如公共運輸行動服務(Mobility as a Service)。 英國政府期望透過上述交通運輸變革,能帶來更安全、便利及潔淨之交通,並實現更好的生活品質。