歐盟通過《外國補貼規則》並於2023年1月正式生效
2023年1月12日，歐盟《外國補貼規則》（Foreign Subsidies Regulation, FSR）正式生效。其旨為歐盟欲有效打擊因領有外國補貼而具不公平競爭優勢之企業，以保護歐盟市場公平競爭。
2021年5月5日，歐盟執委會（European Commission）提出《外國補貼規則》草案以防範上述企業在歐盟市場進行危害競爭之行為。該規則於2022年11月分別經歐洲議會（European Parliament）與歐盟理事會（European Council）通過後，同年12月23日刊載於歐盟官方公報，並於2023年1月正式生效。
歐盟執委會於2023年2月6日公布《外國補貼規則》執行細則草案，詳細規範踐行企業併購及參與公共採購程序通知義務所應提交之資訊、調查期程及受調查企業之權利等。根據新規，執委會可調查非歐盟國家之企業財務補助（financial contribution）情形，就調查結果決定是否限制其在歐盟市場從事企業併購、參與公共採購以及其他可能影響市場競爭之經濟活動。
若併購一方的歐盟營業額達5億歐元（€500 million），且外國注資達5,000萬歐元（€50 million），相關企業須向歐盟執委會報告。另外，執委會有權解除未履行通知義務但已執行之交易。而公共採購標案方面，標案金額預估達2.5億歐元（€250 million），且參與投標之企業受外國補貼達400萬歐元（€4 million），該企業即應通知執委會，執委會得禁止接受補貼之企業或違規者得標。
歐盟執委會將考量利害關係人意見回饋後預計自2023年7月12日起實施，而部分通知義務將自同年10月12日起實施。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
- Foreign Subsidies Regulation
- Commission seeks feedback on the implementation of the Foreign Subsidies Regulation, (Feb. 6, 2023)
- Foreign Subsidies Regulation: rules to ensure fair and open EU markets enter into force, (Jan. 12, 2023)
- Regulation (EU) 2022/2560 of the European Parliament and of the Council of 14 December 2022 on foreign subsidies distorting the internal market, (Dec. 23, 2022)
黃暐峰
副法律研究員 編譯整理
Foreign Subsidies Regulation, https://competition-policy.ec.europa.eu/foreign-subsidies-regulation_en (last visited Mar. 6, 2023).
Commission seeks feedback on the implementation of the Foreign Subsidies Regulation, (Feb. 6, 2023), https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_591 (last visited Mar. 6, 2023).
Foreign Subsidies Regulation: rules to ensure fair and open EU markets enter into force, (Jan. 12, 2023), https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_129 (last visited Mar. 6, 2023).
Regulation (EU) 2022/2560 of the European Parliament and of the Council of 14 December 2022 on foreign subsidies distorting the internal market, (Dec. 23, 2022), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32022R2560&qid=1673254237527 (last visited Mar. 6, 2023).
日本內閣網路安全中心（内閣サイバーセキュリティセンター）於2018年7月25日發布關鍵基礎設施資訊安全策略第4次行動計畫修正版。此次修正重點，係將「機場（空港）」新增為關鍵基礎設施領域，其目的在於確保機場安全、提供機場乘客與相關人員快速且正確的資訊、避免飛機行李的檢查與運送停止或延遲。 而確保「機場」資安的關鍵基礎設施事故報告與服務維持的指南，則為2018年4月1日發布之「確保機場資訊安全的安全指南第1版（空港分野における情報セキュリティ確保に係る安全ガイドライン第1版）」。 該確保機場資訊安全的安全指南，係參考日本於2015年5月發布之關鍵基礎設施資訊安全對策優先順位參考指南（重要インフラにおける情報セキュリティ対策の優先順位付けに係る手引書第1版）制定，以規劃（Plan）—執行（Do）—查核（Check）—行動（Action）的觀點建立管理與應變對策，將IT障礙分為故意（接收可疑的郵件、內部員工的故意行為、偽造使用者ID、DDos攻擊、非法取得資訊等）、偶發（使用者操作錯誤、使用者管理錯誤、外部受託方的管理錯誤、機器故障、執行可疑的檔案、閱覽可疑的網站、系統的脆弱性、受到其他關鍵基礎設施事故的波及）、環境（災害、疾病）等三大原因，並訂定日本主要的機場與機場大樓業者的責任範圍、適用的個資保護制度、IT安全評估與認證制度、資安稽核制度、資安管理政策及資安控制措施的建議事項。
加州立法機關提出社群媒體青少年成癮法草案，促進兒童身心福祉社群媒體是溝通資訊之重要工具。但部分社群媒體向用戶投放易使人成癮的資訊，對兒童和青少年福祉形成重大風險。據此緣由，美國加州立法機關於2024年1月29日提出社群媒體青少年成癮法草案（Social Media Youth Addiction Law），規定社群媒體除非能合理確定用戶非未成年人，或取得未成年用戶家長同意，否則不得向用戶提供易使人成癮的資訊。 該草案將網路或應用程式中，依用戶特徵或習慣，優先顯示的多片段資訊，定義為易使人成癮的資訊（addictive feed）。除非該資訊符合以下例外條件： (1) 用戶用以搜尋資訊的關鍵字不會被使用的設備記憶，且該資訊與用戶過去的社群媒體使用行為無關。 (2) 是因用戶隱私設定、設備規格、未成年人限制而呈現的資訊。 (3) 是因用戶明確要求而提供，且不易使人成癮的資訊。 (4) 是用戶間直接且非公開之通訊組成的資訊。 (5) 是同一資訊來源，且在音檔或影片形式下，不會自動連續播放的資訊。 該草案亦規定投放易使人成癮資訊的社群媒體，不得在深夜至凌晨時段、上學至放學時段，以及開學期間的週一到週五，向未成年用戶發送通知，除非已取得未成年用戶家長同意。 最後，該草案規定投放易使人成癮資訊的社群媒體每年向公眾揭露未成年用戶總數量、家長同意接收易成癮資訊的未成年用戶數量等資訊。該規定有利大眾監督社群媒體對法規之遵循情況，並促進社會對兒童、青少年身心健康的關心。
歐盟發佈關於監督金融業之數據保護準則歐洲數據保護監督組織(European Data Protection Supervipsor,EDPS)發表「關於在歐盟監督金融業之數據保護準則」(Guidelines on Data Protection for Financial Services Regulation)，以作為確保歐盟的數據保護規範，將被整合進正在發展中的金融政策與相關規定之實用工具。該準則為金融市場監督機制的一部分，在金融業對個人資料的處理上，特別是透過監控、記錄保留、回報、以及資訊交換這些存有侵犯個人資料和隱私權風險的措施予以規範。 該準則包含10項步驟與建議，旨在協助歐盟後續金融監督政策的制定，其中一些重要的建議如下： (1)應評估資訊之處理是否可能妨礙隱私權。 (2)應為數據的處理建立法律基礎。 (3)評估適當的資訊保留期限並給予正當化依據。 (4)建立個人資料傳輸至歐盟外的正當法律依據。 (5)提供個人資料保護權利的適當保障。 (6)衡量適當的數據安全保護措施。 (7)應為數據處理的監督提供特定之程序。 有鑒於2008年金融危機的影響，該準則透過提供一個能確保個人資料被妥善保護的有效方法，期以重建金融市場的信心。Giovani Buttarelli，作為新任歐洲數據保護監督委員，在一份伴隨準則釋出的聲明稿當中表示：「個人資料的價值已經隨著數位經濟的成長不斷增加，確保各行業的個人資料得以受到保護也益顯重要。歐洲數據保護監督組織(EDPS)計畫對不同行業制定相關保護規範，此準則是第一個發佈的。」
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」