資訊揭露與市場競爭評估–
研析英國水平協議指引中之資訊交換
資訊工業策進會科技法律研究所
2023年09月23日
英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority,CMA)於2023年8月16日發布《1988年競爭法第一章禁令適用於水平協議之指引》(Guidance on the application of the Chapter I prohibition in the Competition Act 1998 to horizontal agreements,以下簡稱CMA水平協議指引),以規範實際或潛在競爭者間之協議[1]。CMA水平協議指引提供事業擬定協議內容的參考,事業間於業務合作的同時,亦能符合法遵之要求,以維護市場公平競爭。
壹、事件摘要
英國CMA水平協議指引解釋競爭法之適用,尤其是《1998年競爭法》(Competition Act 1998,CA98)第1章禁止水平協議。2023年1月1日,《1998年競爭法(專業協議集體豁免)2022年指令》(SABEO)與《1998年競爭法(研發協議集體豁免)2022年指令》(R&D BEO)生效,於2023年8月16日發布之CMA水平協議指引,協助事業評估特定類型的水平協議是否受益於SABEO和R&D BEO,和遵守競爭法之相關規範[2]。申言之,CMA水平協議指引協助事業評估其所簽訂之協議內容,是否屬於法規範豁免之類型,且合乎競爭法之規定。
CMA水平協議指引說明研發協議[3]、生產協議[4]、採購協議[5]、商業化協議[6]和標準化協議[7]之適用與範例。鑒於大數據分析與機器學習需使用大量的資料;而大數據分析的結果,或機器學習的應用,將影響決策的形成,資訊交換因而更顯重要[8],CMA水平協議指引亦引導事業為合理的資訊交換。
資訊交換不僅為競爭市場的共同特徵,在一般的情形亦有利於消費者;例如資訊交換有助於解決資訊不對等而提升市場效率,事業能藉由比較最佳實踐方案,以提高內部效率;能減少庫存以節省成本,並處理不穩定的需求;或藉由演算法以開發新的產品或服務;[9]或減少搜尋成本,以提供消費者利益[10]。依據實際情況,資訊交換可以是有利於競爭,競爭中立或限制競爭[11]。換言之,競爭市場中適當的資訊交換,有助於事業降低成本,提升效率。
貳、重點說明
CMA水平協議指引第8章為資訊交換(Information Exchange),目的即在指導事業為資訊交換的競爭評估[12]。資訊交換是否會引發限制競爭之效應,取決於市場的特性,包含[13]:
(1)市場透明度:越透明的市場,競爭之不確定性越小[14]。
(2)市場集中度:若市場中僅有少數事業,則易於達成共識,與控制市場偏差。若市場高度集中,則訊息的交換,將有助於事業了解競爭者的市場地位和策略,而扭曲競爭,甚而增加共謀(collusion)的風險;若市場分散,則競爭者間資訊的傳播與交換,對市場而言,可能為競爭中立或有利於競爭[15]。
(3)參進障礙:此使外部競爭者無法破壞市場中的共謀結果(collusive outcome)[16]。
(4)市場穩定度:在供需穩定的市場,亦可能有共謀的結果;而需求的波動、市場中事業內部的大幅成長、新事業的參進、顛覆性創新(disruptive innovation),均可能顯示市場的穩定度不足,需提升交流,以促進競爭[17]。
競爭對手間的資訊交換,依據共享資訊的內容、目的、法律與經濟背景,可能為侵權而應受限制。包含與競爭對手交換事業目前或未來的訂價方向、生產能力、商業策略、針對需求的規劃,對未來銷售的預測,和在特定市場上的財務狀況與經營策略[18],提供價格資料而能預測事業未來的行為,和與競爭對手交換潛在參進者所提出之計畫要點[19]。申言之,事業應避免資訊所生之侵權行為;並需考量市場的特性,以評估資訊交換對競爭之限制。
參、事件評析
CMA水平協議指引第8章,提供事業間交換資訊的相關建議。為提升資訊交換對市場的效益,以資訊內容而言,事業須考量資訊交換的目的,以及藉由收集資訊、確認資訊交換的參與者係使用其具有所有權的原始資料、使用歷史資訊、僅交換與達到目標相符且必要的資訊,而能減少具有商業敏感性質的內容[20]。換言之,事業須避免機敏資料的流通,並具有使用資料的權限。
以資訊應用的角度,事業應採取措施,以控制資訊的交換與使用,包含減少頻繁的交換,以特定團隊(clean team)或信託方式進行資訊交換,或使用資料池(data pool)以確認近用資料之所有權[21]。亦即事業須確認資料的來源,與交換資料的相對人,並能管理資料流通的過程。
綜上所論,足夠的資料量,使大數據分析的結果能充分反映市場的實際需求,事業的決策和布局亦更為準確,適當的資訊交換有助於提升事業的市場競爭力。CMA水平協議指引協助事業評估資訊交換對競爭之影響,事業之資訊管理,除內部資訊之維護外,亦包含外部資訊之交換,如資訊交換之必要性,與資訊近用之權限、方式等,或可提供臺灣事業參考。
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[1]Guidance on Horizontal Agreements, GOV. UK, Competition and Markets Authority, https://www.gov.uk/government/publications/guidance-on-horizontal-agreements (last visited Aug. 23, 2023).
[2]CMA COMPETITION & MARKETS AUTHORITY, Guidance on the application of the Chapter I prohibition in the Competition Act 1998 to horizontal agreements, CMA184 (Aug. 2023), 6, at 6, https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1178791/Horizontal_Guidance_FINAL.pdf (last visited Sept. 01, 2023).
[3] Id., at 35 below.
[4] Id., at 83 below.
[5] Id., at 124 below.
[6] Id., at 145 below.
[7] Id., at 203 below.
[8] Id., at 165.
[9] Id.
[10] Id., at 166.
[11] CMA Competition & Markets Authority, supra note 8.
[12] Id.
[13] Id., at 188.
[14] Id.
[15] Id., at 188-189.
[16] Id., at 189.
[17] Id.
[18] Id., at 190.
[19] Id., at 191.
[20] Id., at 201.
[21] Id.
美國布希政府為捍衛1998兒童線上保護法(1998 Child Online Protection Act),要求法院命Google提交有關民眾使用該公司之搜尋引擎所輸入之關鍵字資料,以證明透過搜尋引擎,兒童使用電腦連結到色情網站並非不易。但是,Google主張此將會危及其使用者個人的隱私以及其營業秘密。 一名負責審理此案的法官於日前表示,其將會考量政府蒐集此等資料的需求以及Google之使用者的隱私保護議題,且其可能會允許司法部 (Justice Department) 可以接近使用 (access) 一部分由Google所建立的網站連結目錄,但並不是Google使用者所輸入的關鍵字資料。
歐盟生醫研究積極籌組歐盟研究基礎設施聯盟(ERIC)歐盟自2009年6月通過並於同年8月生效之「第723/2009號歐盟研究基礎設施聯盟法律架構規則」(COUNCIL REGULATION (EC) No 723/2009 of 25 June 2009 on the Community legal framework for a European Research Infrastructure Consortium (ERIC),簡稱第723/2009號規則),其乃希望能促進各會員國間各自分散的研究基礎設施(Research Infrastructures,簡稱RIs)之資源凝聚及共享,讓原本僅為設施設備的RIs整合起來,透過由3個以上歐盟會員國作為某特定ERIC成員之方式,依第723/2009號規則向歐盟執委會提出ERIC設立申請,經執委會同意後,ERIC即可取得獨立法律地位及法律人格,以自己名義獲得、享有或放棄動產、不動產及智慧財產,以及締結契約及作為訴訟當事人,並得豁免無須被課徵加值稅(value added tax)和貨物稅(excise duty)等稅賦。歐盟創設ERIC法律架構之目的,是希望能透過國際合作、彙集國際資源,在歐盟建立起頂尖研發環境,吸引跨國研發活動集中與進駐,利用規模化的大型研究基礎設施導引出世界級研發。 截至目前,由奧地利、比利時、捷克、德國、荷蘭等國作為成員及瑞士作為觀察員所建立之「歐盟健康、老化及退休調查」(The Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe,簡稱SHARE),乃是歐盟首次提出申請且正式設立之ERIC。SHARE-ERIC乃一大型的人口老化多國研究資料庫,並已收錄45,000筆以上年齡50歲以上個人之健康、社經地位及社會家庭網絡之跨領域及跨國籍資料,SHARE-ERIC之資料分析除將有助歐盟國家就老化社會之福利系統為規劃,更預期將成為推動其活動及健康老化歐盟創新伙伴試行計畫之重要基石。 除此之外,自2008年起由歐盟撥款500萬歐元籌備成立之「生物銀行及生物分子資源研究基礎機構」(Biobanking and Biomolecular Resources Research Infrastructure,簡稱BBMRI),從2008年至今(2011)年1月底3年籌備期間,已募得30個以上國家之53個會員聯盟以及280個聯繫組織(大部分為生物銀行),預計將建立成為最大的泛歐生物銀行,病患及歐盟人口之樣本與資料之介面,以及頂尖生醫研究之介面,且為了要BBMRI-ERIC,BBMRI指導委員會業已擬定「BBMRI-ERIC備忘錄」提供予有興趣之會員國家簽署,希望能在今年底前成立BBMRI-ERIC。
日本推出智財訴訟保險協助中小企業海外發展配合日本經濟產業省與日本特許廳同時於今(2016)年6月8日公布以中小企業為對象所新設的海外智財訴訟費用保險制度,損害保險JAPAN日本興亞(株)於同年7月在日本開始販賣「(國內企業)智財訴訟費用保險」,涵蓋的智財保險對象包括發明專利權、實用新型專利權、設計專利權及商標權。 本次損害保險JAPAN日本興亞(株)所提出的方案為每年保費15萬日幣,每件海外智財訴訟案件補償額度上限為1千萬日幣,補償的項目為訴訟或仲裁所須支付的手續費、律師費、鑑定費、訴訟顧問費等。 根據日本特許廳的公布內容,欲加入海外智財訴訟費用保險制度的中小企業,須透過指定的機構(目前為日本商工會議所、全國商工會聯合會及全國中小企業團體中央會),以該指定機構會員的名義向配合的保險公司提出申請。前述配合的保險公司除了損害保險JAPAN日本興亞(株)之外,還有東京海上日動火災保險(株)及三井住友海上火災保險(株)。 日本特許廳透過前述指定機構,除了對加入智財訴訟費用保險的中小企業補助一半的保險費用之外,當日本中小企業在海外開展業務時,若捲入智財侵權訴訟,透過此保險制度更對已加入智財訴訟費用保險的中小企業補助一半的海外訴訟費用。日本政府新設此保險制度並輔以補助保險費的方式,鼓勵中小企業善加利用,藉此減輕中小企業的負擔、緩解中小企業拓展海外業務的擔憂,並有助於「跨太平洋夥伴關係協定(TPP)」生效後,日本企業在東南亞地區捲入智財相關訴訟的風險應對。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現