歐洲議會(European Parliament)於2022年1月20日通過數位服務法(Digital Services Act),該法旨在監管線上服務提供者(online service providers),為線上服務接受者提供更安全線上空間,包含要求線上平臺應(1)打擊線上非法服務或內容;(2)提供通知並刪除/下架(notice and action)機制,不得有差別性或任意性對待;(3)提供無廣告追蹤(tracking-free ad)選項,和禁止將未成年人資料用於定向廣告(targeting advertising);(4)對於線上平臺課以行政責任,如:超大型線上平臺(very large online platforms, VLOP)若故意或過失違反義務,最高罰鍰可被處以前一會計年度總營業額6%,或按日連續處罰最高可處前一會計年度平均每日營業額5%。若可能致危害生命或人身安全,主管機關亦可勒令其停止提供服務;(5)強制性風險評估和提高演算法透明度,以打擊有害內容(harmful content)和虛假資訊。
數位服務法所規範的服務主要有四種類型,四種服務提供者負擔累計義務(cumulative obligation),其中VLOP被賦予最多責任,因其對於散布非法內容並造成社會危害具有特殊風險,須具備風險減緩、獨立稽核等機制。相關服務定義如下:
(1)中介服務提供(Intermediary Service):提供網路基礎建設服務。
(2)託管服務提供(hosting service):由服務接受者提供資訊並應其要求提供資訊儲存服務,例如:雲端儲存服務、網站主機代管等服務。
(3)線上平臺(online platform):包含類型線上市集、應用程式商店、以及社群媒體平台。
(4)VLOP:每月平均歐盟境內活躍用戶達4500萬以上或人口10%之線上平臺。例如:Google、Facebook及YouTube。
此數位服務法草案最早在2019年年底提出,歐洲議會於今年投票通過後,尚待歐盟理事會(Council of the European Union)審查同意後,此法即正式發布施行。歐洲議會於審查所提出之修正建議,除針對前述五大重點外,還特別強調對於微中小型企業(MSMES)相關義務的免除,以及禁止線上平臺使用欺瞞(deceiving)或助推(nudging)方法影響消費者購物選擇。
歐盟執委會(European Commission, EC)於2020年6月23日發布2020歐洲創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2020, EIS),其以「整體結構條件」(Framework conditions)、「投資」、「創新活動」和「影響力」(Impacts)四大指標評比歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新環境等;各指標下再細分為10個次標和27個子標,例如人力資源、友善創新環境建構、政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。 歐洲計分板將歐盟會員國創新表現分為四組,以2020年綜合創新能力分別為:(1)創新領導者(Innovation Leaders):包含丹麥、芬蘭、荷蘭、瑞典等國,為創新表現大於歐盟成員國平均創新度20%以上者;(2)優秀創新者(Strong Innovators):包含奧地利、比利時、法國、德國、葡萄牙等,創新表現大於歐盟成員國平均者;(3)中等創新者(Moderate Innovators):包含希臘、匈牙利、義大利、西班牙、波蘭等國,其創新表現小於歐盟平均者;以及最後一組(4)適度創新者(Modest Innovators):包含羅馬尼亞及保加利亞,為創新表現低於歐盟平均之50%。 此外,在各特定領域上,該報告亦有對不同國家進行排名。例如在創新研究體系領域,表現最好者為盧森堡、丹麥、荷蘭;中小企業帶領創新則以葡萄牙和芬蘭表現最佳;創新協力合作(Innovation linkages and collaboration)以奧地利、比利時、芬蘭最佳。而在全球綜合創新表現上,南韓為創新表現最佳,其向加入專利合作條約(Patent Cooperation Treaty, PCT)國家提交之專利申請數、商標申請數、設計專利申請數量最多,分別為世界其他先進國家的2-10倍不等(申請數量以每十億GDP為一單位計算);其次是加拿大、澳洲、日本、歐盟、美國與中國。歐盟已是第二年超越美國,並在其他主要競爭者中(美國、中國、巴西、俄羅斯、南非等)保持優先,唯優勢差距開始減少。此外,EIS跨年度分析評比,是以歐盟2012年創新表現為基準。報告中將歐盟2012年之創新表現預設為100,在2012-2019年間,中國的創新表現評分自79成長至97,而美國則在93-99間穩定變動;特別是2019和2020兩年,美國創新表現均維持在99,而無顯著之進步。故報告預測若依此趨勢,中國創新表現將在近年超越美國。
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)
韓國首爾高等法院部分駁回高通提出的行政訴訟韓國首爾高等法院第七行政庭(下稱:韓國高等法院)於2019年12月4日部分駁回高通對韓國公平交易委員會(Korea Fair Trade Commission,下稱:韓國公平會)提起的行政訴訟,高通仍需支付鉅額罰鍰。 韓國公平會於2016年12月28日,曾針對高通干涉數據機晶片組(Modem Chipset)的對手廠商之商業活動,進而破壞市場競爭一事,開出史上最高額的行政罰鍰共1.0311兆韓元。當時韓國公平會指出,高通的標準必要專利(Standards-Essential Patents, SEPs)授權不符合「公平、合理、非歧視原則」(Fair, Reasonable and Non-Discriminatory, FRAND),希望藉由開罰徹底矯正高通的商業模式,不讓高通透過該商業模式不合理地維持並擴張其數據機晶片的獨佔地位,進而壓迫數據機晶片業者(如:聯發科或英特爾)和手持裝置(Handset)業者。高通不滿韓國公平會之行政處分,逕向韓國高等法院提出撤銷行政處分之訴,並請求暫緩執行。然而,高通所提出的暫緩執行請求,於2017年11月27日即被韓國高等法院駁回。至於高通所欲提起的撤銷行政處分之訴,韓國高等法院則於本次駁回。 儘管韓國高等法院對韓國公平會的部分決議積極地表示贊同,並非照單全收,韓國高等法院於裁判要旨中指出:韓國公平會針對「全面性的專利組合授權」(Comprehensive Portfolio Licensing)請求矯正措施(Remedy)一事係屬違法,換言之,高通毋須逐一重啟授權談判。至於罰鍰和其他決議,韓國高等法院則認為有其合理性。
「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。