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。
數位建設在數位化浪潮以及AI來臨的年代,顯得非常重要,也是世界各國重視的議題之一,歐盟於2024年2月提出了「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求?」(WHITE PAPER How to master Europe's digital infrastructure needs?)白皮書來匯集專家意見至6月30日止。 數位基礎建設所涵範圍甚廣,包含資訊科技所有的技術系統以及網際網路等等。如果沒有這些建設,將無法順利完成數位轉型及提升競爭力,況且人工智慧以及物聯網時代的到來,正在改變全球消費者的習慣,因此落實數位基礎建設佈建具有相當之必要性。白皮書開門見山地提到數位基礎建設的諸多優點,但要完成目標,需克服許多難題。 數位基礎建設的佈建需投入大量資金,更需仰賴公私協力才可順利達標,因此難題主要圍繞在企業實力以及是否能夠有相當之吸引力,促使企業投資者以龐大的金流支援,而企業投資者之目標以獲利為原則,因此如果要吸引大量投資人進場,必須提出成功施行並獲利的案例來拋磚引玉。白皮書內也提到,歐洲境內固網行動匯流尤其光纖及5G網路覆蓋率較世界各國來的低,且歐盟因為成員國眾多,缺乏單一的市場,難統籌規範,更何況歐盟對於複雜的數位基礎建設生態中,針對參與者沒有明確規範,諸如投入電子通訊網路建置之雲端供應商其權利義務關係,使得參與者無所適從,如何去克服這些絆腳石將會是歐盟的重大挑戰。 為克服數位基礎建設的難題,白皮書建議以三個支柱作為框架,其一為打造共同連結的運算網路系統(Connected Collaborative Computing)作為歐盟經濟體的中樞神經;其二為建立單一的數位市場,整合各國市場機制並建立完善法規制度;最後為所有數位基礎建設須安全且富有韌性,否則遭到攻擊,將會威脅歐盟各國。 數位化的時代,不僅可提提升運作效能,更能促進永續發展,然而工欲善其事,必先利其器,數位基礎建設為不可少之一環,鑒於我國推動數位建設佈建也可能面臨投資誘因的難題,歐盟白皮書所提到的建議以及後續的發展,或許值得我國持續關注。
英國「數位服務稅」英國在2019年7月11日於《2019-2020年財務法案》(Finance Bill 2019-20)之中,提出「數位服務稅」(Digital Services Tax)草案。《2019-2020年財務法案》已於2019年7月22日獲得御准(Royal Assent),並於2020年4月1日開始向跨國數位服務業者課徵2%數位服務稅。英國數位服務稅的主管機關「稅務海關總署」(HM Revenue and Customs)指出:「數位服務稅並不會影響個人,課徵的對象為大型跨國數位服務業者,如搜尋引擎(Search Engine)、社交媒體服務(Social Media Service)、線上購物平台(Online Marketplace),包含在這些平台上營運的廣告。」英國課徵2%數位服務稅的對象為於全球營收超過5億英鎊,且2,500萬英鎊的營收來自英國用戶(UK User)的數位服務業者,其中,首次於英國營收達2,500萬英鎊者,可以免課徵一次。所謂英國用戶指的是慣居於英國之人(Normally Located in the UK),只要交易的其中一方為英國用戶,則整個交易收益視為應課徵數位服務稅之營收。營收計算方式涵蓋任何與平台營運相關的商業行為,所有來自於英國用戶的營收均會被列入計算,至於廣告收益則是以投放目標客群為英國用戶作為計算 因應全球化與數位化,七大工業國組織(G7)、二十國集團(G20)、經濟合作暨發展組織(OECD)相繼推出數位服務稅作為永續的策略。英國原先亦不存在數位服務稅相關法制,直至2019年7月11日才於《2019-2020年財務法案》提出,並開始徵詢公眾意見。英國政府期待透過數位服務稅的政策,讓稅務課徵更加公平、增進公共利益。目前,英國政府並沒有明定數位服務稅的落日條款,然而英國政府於政策報告書中說明,假設國際上有更完善的解決方案,即會停止數位服務稅的課徵。
車聯網「V2V」簡介V2V(Vehicle-to-vehicle)通訊使用短程無線通訊技術(dedicated short-range radio communication, DSRC)交換周邊車輛速度與位置等相關訊息,並協助採取相對應措施,如警告駕駛前方車輛正在剎車,或於駕駛視線死角處有其他車輛正高速接近。因此,使用V2V通訊技術可有效避免車輛間相互碰撞、紓解交通壅塞之問題,對環保方面亦有所助益,然而,此技術於多數車輛間得以相互通訊時,方能最大化其效益。 V2V通訊技術可以每秒約10次之頻率,使車輛間相互廣播並接收全面之訊息,從而在一定距離範圍內360度「感知」其他車輛並與其他車輛進行「對話」。若將搭載V2V通訊技術之車輛配備適當的軟體或安全設備,車輛間即可利用接收到的有效訊息來避免潛在的事故威脅。V2V通訊技術可偵測出超過300公尺範圍之交通情況,包括因交通、地形或天氣影響而受人類駕駛忽略之危險,較傳統使用雷達系統或攝影鏡頭進行偵測之方式更為精準。 無論是機車、汽車、卡車及公車皆可使用V2V通訊技術以提升車輛安全系統的性能,車輛間之連接技術將成為協助駕駛發現潛在交通危機的輔助工具,有助於顯著減少每年因交通事故喪生之人數。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。