日本經濟產業省(METI)於2022年12月22日於官網公布「特定數位平臺之透明性及公正性評鑑」報告(特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性についての評価),首次針對擁有數位平臺的大型IT(Information Technology)企業完成交易機制透明性及公正性評鑑,並要求被評鑑之企業進行改善。
該評鑑依據「特定數位平臺之透明性及公正性提升法」 (特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律,以下稱「透明化法」),透明化法於2020年5月通過並已在2021年2月施行。其目的是為了提高交易之透明性以及公正性,具體指定「特定數位平臺」之企業,並列為評鑑對象,課予其有揭露或公開特定訊息,與進行改善的義務。
本次的評鑑內容,是依該法第4條第1項、第8條以及第9條第2項所定,交易條件之資訊揭露義務為基礎,由日本經濟產業大臣指定數位平臺企業(提供者の指定),進行個案評鑑(評価)並要求其改善(勧告)。依據個案評鑑之內容,日本針對數位平臺之透明度及公正性之判斷,歸納出下列具有共通性之指標:
1.企業有揭露交易條件之義務
2.企業有完善交易機制之義務
3.企業有積極處理用戶申訴與糾紛之義務
4.針對應用程式商店(アプリストア),課徵手續費(手数料)與會員付款結帳(課金)方式之限制,企業有詳細說明之義務
5.企業本身或關係企業與平臺其他用戶之間須公平競爭,例如:企業與直營或非直營商店之間,具有利害關係或有優待行為時,企業須公開其管理方針,並列入內部稽核事項,使其能檢視差別對待之正當性。
6.停用帳戶或刪除之手續,企業在30天之前,就該處置之內容和理由,對消費者有通知之義務。
7.退款或退貨之流程,企業有積極和具體說明之義務,且須將處置成果公開。
關於評鑑對象之指定,是依同法第4條第1項所授權,由日本經濟產業省進一步於2021年2月1日頒布政令,以事業種類與規模進行區分。此外,被列為評鑑對象之企業必須在每年5月底前,各自將企業內部的因應措施,提交總結報告,並由經濟產業大臣進行審閱。值得注意的是,依評鑑結果所要求的改善措施,原則上以企業自主改善為要旨,但日本政府目前正商討今後是否需要以強制力介入;對於被列為評鑑企業之後續改善措施及透明化法之推動方向,值得作為我國數位平臺治理政策之借鏡與觀察。
美國食藥署(US Food and Drug Administration, FDA)於2022年2月23日提出「醫療器材品質系統規則修正草案(Medical Devices; Quality System Regulation Amendments proposed rule)」。本次修正旨在釐清現行條文與國際標準ISO13485醫療器材品質管理系統之異同,並進行適度調和。 根據修正說明,草案就現行條文與ISO13485一致之處將予保留,不一致者若屬落實授權母法「美國聯邦食品藥粧法(US Federal Food, Drug and Cosmetics Act, FD&C Act)」之必要內容,將斟酌條文用詞明確性調整後予以保留,其餘將予刪除。此外,草案也透過名詞解釋界定不同用語之定義範疇,嫁接現行條文與ISO13485落差處。對於現行條文中,與ISO13485性質相同但內容產生衝突之條文,基於依授權母法意旨,以現行條文為準。 FDA注意到,部分FD&C Act所重視的品質管理系統要求,在ISO13485中並未被重點凸顯,如記錄控管(control of records)、醫材標示(device labeling)及包裝控管(packaging controls)。本次修正特別針對此三部分保留並增補較ISO13485要求更為詳細的規範內容。在記錄控管部分,除依照ISO13485要求,記錄標的應為日期及簽署確認外,進一步依據FD&C Act規定,要求特定的服務及執行紀錄應予以紀錄,以作為醫材報告之內容。此外,也規定應詳實記錄醫療器材單一識別碼(Unique Device Identification, UDI)。在醫材標示及包裝控管部分,由於ISO13485僅指出產品應標示及包裝,但未詳述細節要求。因此,本次修正保留現行條文對於標示及包裝的細節性規定,以確保產品安全性及有效性。 本草案目前進入意見徵集期間,時間自2022年3月25日起至2022年5月24日止。後續FDA將視所徵集之意見,決定是否調整草案內容或公告施行。本次修定將使醫療器材品質系統規則與ISO13485趨於一致,預計可減輕廠商行政作業及支出負擔。
歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。
英國Ofcom完成第一階段數位通訊審查英國Ofcom在2015年7月16日公布數位通訊審查第一階段之報告,指出英國未來可能面臨的挑戰問題,希望使消費者以及企業在未來的十年甚至以後能享有高品質的數位通訊服務。Ofcome先前在2015年3月提出預計進行數位通訊政策審查,檢視競爭、投資、研發以及所有數位通訊服務的使用情形,包括寬頻、行動電話、以及捆綁式服務等。 Ofcom針對四個主要領域部分提出建議: 1.市場的投資與研發,有助於服務普及。 Ofcom預估10Mbit/s為必要的寬頻速度,可以提供每天熱門的線上服務使用,例如影視音隨選服務。然而,目前英國僅有8%家戶可以取得此等速度服務。因此,Ofcom檢視法規如何使未來超高速寬頻的商業應用發展更完備。同時,Ofcom預估將來4G行動寬頻將達98%,但未來消費者與企業的期望也將隨之增高,因此仍有待於再加強網路投資。 2.競爭,藉此能提供有品質的服務和良好的價格。 在此次的檢討中,Ofcom將檢視以下議題: (1) 保留目前運作模式:電信網絡部門Openreach有別於BT,在功能上不同,利用一般性市場審查來說明任何與競爭相關之問題。 (2) 將目前的運作模式延伸: 透過對於BT的新規範,例如利用較強的誘因來控制批發價格,藉此改善服務品質,或甚至當BT出現問題時,以處罰方式進行。 (3) 將Openreach從BT中劃分,藉此可以對末端使用者有良好的競爭利益。 (4) 去管制並且促進網路競爭。 3.賦予消費者以及業者有選擇的權利,尤其是可以自由選擇或轉換這些服務提供業者。 對於Ofcom而言,所要考量的重點在於消費者在選擇服務時,是否以擁有充分的資訊可以參考。同時要思考消費者在轉換服務業者時,其是否具有障礙。 4.持續追蹤法規議題,為使市場能構良好運作,應該去管制。 例如OTT網路通訊服務,對於行動業者而言將需要較少的管制,或是是否將現有的規範直接延伸規定。 未來,在此項檢討之後,ofcom將再進行第二階段的檢視,預計於2015年10月8日進行回應討論,以促使整體英國具有良好的通訊服務環境。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。