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」
為鼓勵再生能源科技研發之投入,並確保美國人民能持續享有穩定之電力供給來源,同時增加更多的工作需求機會,美國參議員相繼於今年10月31日和11月10日提出Make it in America Tax Credit Act, S. 1764和Storage Technology for Renewable and Green Energy(STORAGE) Act, S. 1845兩個再生能源投資稅額扣抵法案。 在當今清潔能源技術(clean energy technology)之研發重要性與日俱增的趨勢下,為活絡與刺激美國清潔能源製造產業的成長,美國參議員期待透過S.1764這項法案的通過,額外投注美金5億元於先進製造者稅額扣抵計畫(Advanced Manufacturers Tax Credit program),進而達成強化清潔能源產業發展之目的,同時提供美國境內相關產業市場更多工作機會。另外,為克服再生能源如太陽能和風力等發電方式所具有的不確定性(如風力未達可發電標準等),如何儲存此類綠色能源之技術研發乃為現今各界戮力強化的領域。為集結並鼓勵更多研發資源投注於能源儲存系統(energy storage systems)的研發,美國參議員乃進而提出STORAGE Act,提供以下兩項優惠措施,包括:1. 能源製造商於投入與電網相關之能源儲存系統研發時,得享有20%之投資稅額扣抵(investment tax credit, ITC),其最高上限為美金4億元;2. 裝設商業和家用儲存系統時,得享有30%的投資稅額扣抵,其最高上限為美金1百萬元。 儘管目前上述兩法案仍於美國參議院財政委員會(Senate Finance Committee)進行法案審查,然而在各界對於能源產業儲存技術之提升與促進產業發展的期盼、法案所能帶來更穩定的電力供給與有效儲存再生能源等誘因之下,委員會的審查結果確實已引起各界的關注與期待。
美國4州及司法部指控資料處理商(Agri Stats)的資料共享行為涉及聯合行為美國明尼蘇達州、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/)
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架(暫定)》之綱要草案徵求意見2021年7月中旬,日本經濟產業省(下稱經產省)發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架(暫定)(データによる価値創造(Value Creation)を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク(仮))》之綱要草案(下稱資料管理框架草案),並公開對外徵求意見。 近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下,人、機器與科技的跨界連接,將創造出全新附加價值的產業社會,然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確,正確資料的自由交換,方能用於創造新資料以提供附加價值,因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此,經產省提出資料管理框架草案,透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險,以確保資料在各實體間流動的安全性,從而確保其可信性。 該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期,管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」,由「事件(資料的產生/取得、加工/利用、轉移/提供、儲存和處置)」、「場域(例如:各國家/地區法規、組織內規、組織間的契約)」和「屬性」(例如:類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人)三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況,讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上,能個別確保適當的資料管理,達成確保資料正確之目的。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」