歐盟發佈Amazon違反反托拉斯法之初步調查結果，並將對其電商業務展開第二輪調查
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」
- Antitrust: Commission sends Statement of Objections to Amazon for the use of non-public independent seller data and opens second investigation into its e-commerce business practices
- 美國司法部向Google提出反托拉斯訴訟，控Google之反競爭策略損害消費者權益且扼殺創新
- 日本數位市場競爭中期展望報告提出數位市場競爭短中期策略
- 美國德克薩斯州聯邦北區地方法院駁回德國汽車零組件供應商大陸集團對Avanci授權SEP模式違反反托拉斯法訴訟
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
陳明，〈日本數位市場競爭中期展望報告提出數位市場競爭短中期策略〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8516&no=64 （最後瀏覽日：2020/12/04）。
許祐寧，〈美國德克薩斯州聯邦北區地方法院駁回德國汽車零組件供應商大陸集團對Avanci授權SEP模式違反反托拉斯法訴訟〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8551&no=67 （最後瀏覽日：2020/12/04）。
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
動物實驗顯示吸入奈米微粒會損害肺部與循環系統三月上旬甫於美國新奧爾良舉行的毒物學學會研討會，多數的論文將重點放在肺部暴露於奈米微粒的影響。例如來自美國太空總署休士頓太空中心的John T. James與其同僚，將奈米微粒噴入老鼠的呼吸道，於一週與三個月後再進行檢驗，結果發現儘管類似煤煙的碳奈米球狀物不會造成傷害，可是相當質量的商品化碳奈米管卻會顯著的損及肺部組織，甚至殺死幾隻老鼠。研究人員發現巨噬細胞(macrophages)會困住奈米管，不過隨之死亡。James認為研究小組所使用的劑量並不是非常不切實際，他估計在目前的美國聯邦碳吸入量法規限制下，相對於人體重量，工作人員在17天之內會吸入相等的劑量。 美國西維吉尼亞州國家職業安全與健康協會的Petia Simeonova與其同事，也觀察到接受類似劑量碳奈米管的老鼠會產生富含微粒的肺肉芽腫(granulomas)，研究人員也對心臟與主動脈的粒線體DNA進行損害檢查，粒線體傷害為發生動脈硬化(atherosclerosis)的先兆。 日本鳥取大學 (Tottori University )Akinori Shimada報告了首例奈米微粒從肺部移動到血液的系列圖像，碳奈米管一接觸到老鼠肺部極細小的氣管，即湧入穿過表面細胞的微小間隙，並且鑽入毛細血管，Shimada推測此會造成凝集甚至血栓。 羅徹斯特大學Alison Elder報告兔子吸入碳奈米球之後，增大了血液凝塊的敏感性。為了模擬糟糕的都市空氣污染，研究人員給予兔子每立方米包含70微克奈米球體微粒的空氣超過三小時，再觀察發生血液凝塊的時間，結果呼吸奈米微粒的兔子，一天之內即發生血液凝塊現象。因為發生的很快，所以Alison Elder認為奈米微粒是從肺部移動進入血流，而非從肺部送出凝血劑(clotting agents )。