歐盟發布第三版支付服務指令（PSD3）草案，強化消費者保護與改善產業環境
歐盟執委會（European Commission）於2023年6月28日提出第三版支付服務指令（Third Payment Services Directive, PSD3）草案，目前預計於2024年底前通過最終版本，並於2026年施行。
相較第二版支付服務指令（PSD2），PSD3強化歐盟電子、數位支付和金融服務規範，補強安全性（Security）、透明度（Transparency）與促進創新（Innovation），建立更適合歐盟的支付架構。其旨在保護消費者權益和個人資訊，改善支付產業競爭環境，提高消費者對資料掌控度，促進創新金融產品服務發展。
PSD3修正重點歸納如下：
一、消費者保護：強化對未經授權交易之保護，完善支付詐欺或支付錯誤之賠償方案，減少消費者潛在損失。
二、開放銀行（Open Banking）：持續推動開放銀行發展，透過加強規範第三方支付服務提供者（Third party payment provider, TPP）與提供更標準化與更安全的應用程式介面（Application Programming Interface, API），促進創新金融產業服務發展。
三、支付系統安全性：強化客戶身分認證（Strong Customer Authentication, SCA），促進支付過程的透明度與安全性。
四、因應新型詐欺：導入新規定與工具對抗日益增加的網路詐欺風險。
五、跨境支付：加強跨境支付措施與降低成本，推動歐盟市場一體化。
六、支付創新與多元化：導入區塊鏈或其他更先進的即時支付系統。
七、監管：制定更明確的法規，加強各方監管，確保市場公平與穩定。
王杰凱
副法律研究員 編譯整理
Payment services: revised rules to improve consumer protection and competition in electronic, EUROPEAN COMMISSION, June 28, 2023, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/qanda_23_3544 (last visited Jan. 22, 2024).
Modernising payment services and opening financial services data: new opportunities for consumers and businesses, EUROPEAN COMMISSION, June 28, 2023, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_3543 (last visited Jan. 22, 2024).
Commission Proposal for a Directive of the European Parliament and of the Council on Payment Services and Electronic Money Services in the Internal Market, at 30, COM (2023) 366 final (June 28, 2023).
謝孟珊，〈歐盟支付服務指令修正案(PSD2)於2016年1月12日生效〉，科技法律研究所，2016/03，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=7192&no=64（最後瀏覽日：2024/01/15）。
今年7月31日最新一期的巴伐利亞邦政府公報(Allgemeines Ministerialblatt, AllMBl)，揭露今年6月5日的巴伐利亞內閣會議紀錄─關於巴伐利亞邦執行DSGVO的方式。 公報內容指出幾個重點： 業餘體育俱樂部(Amateursportverein)、樂隊(Musikkapelle)或由志願者投入者組成的協會(Verein)，不須任命資料保護官員(Datenschutzbeauftragten, DSB)。 如果因為對法律的不熟悉而初次違反DSGVO，並不會被罰款；相關單位的指示和建議將優先於處罰。因依據DSGVO第83條第1項規定，處罰應該是有效、適當且具有懲戒性的。故對於非第一次違反的情況，就可能直接依據DSGVO第83條規定處以罰款。 巴伐利亞邦不能接受「警告律師」(Abmahnanwälten)告誡企業資料保護行為違規的做法。 邦政府將向有關單位進一步確認DSGVO中的相關規定，其應用尤其必須能夠確保正確且適當的符合DSGVO的目標。 邦政府將與協會和中小企業進行進一步有關DSGVO適用的討論。 在巴伐利亞邦政府公布的新聞稿中，總理馬庫斯索德進一步表示：「DSGVO實現了更大程度的隱私保護，但不應該成為官僚主義的怪物。巴伐利亞將提供對協會及中小企業都友善的DSGVO適用方式。我們提供的是幫助，而不是懲罰。」內政部長Joachim Herrmann則表示：「DSGVO希望促使人民接受，但不是在人民的日常生活製造更多的困擾和額外的官僚主義。最重要的是，所有的協會、許多有志願者投入的地方或中小企業，必須透過適當和正確地應用DSGVO，來保護其免受過度的資料保護要求。」 巴伐利亞資料保護監督辦公室(BayLDA, Bayerische Landesamt für Datenschutzaufsicht)並進一步公布了對許多中小企業，如：協會、醫療診所(Arztpraxis)、稅務顧問(Steuerberater)……等行業，遵循DSGVO的參考指引，提供進一步的遵循指示。
當網路梗圖爆紅 潛藏的著作權侵權疑慮今（2021）年一月中旬在美國總統就職典禮中，由法新社（Agence France-Presse, AFP）攝影記者Brendan Smialowski捕捉到參議員桑德斯（Senator Bernie Sanders）戴著連指手套、雙手環胸在場邊靜候的攝影作品，意外受到網友關注並製作成各式梗圖迷因（meme） 而爆紅。然而，在這些成千上萬的梗圖創作中，除非獲得原創作者的允許或落在著作權法的合理使用範圍，否則皆潛在隱藏了著作權侵權之可能性。 檢視本事件，將該攝影著作去背以取得「寧靜而坐的桑德斯圖像」，而將該去背圖像合成於各式情境場景，甚至架設梗圖產生器網站供其他網友上傳照片以製作更多衍生梗圖。多數在網路上分享之創意梗圖為博取網友一笑為目的，尚屬於著作權合理使用之範圍，然而當藉由該去背圖像或衍生梗圖進行廣告或促銷之用途，如將該去背圖像或衍生梗圖成為商品行銷元素、多次使用於廠商的社群媒體貼文中，將可能落入商業使用之爭議。桑德斯本人便將該去背圖像製作成運動衫進行慈善募款，儘管所得為慈善用途，但仍屬於商業使用；此外，該去背圖像未將原創進行任何轉化而直接轉印在衣服上，亦無法主張合理使用。儘管存有侵權疑慮，現階段攝影師似乎樂見其攝影作品成為各式梗圖而瘋傳，不過當開始有人藉由其攝影著作賺取金錢，情境可能就有所不同，攝影師將可能進行追究。 回顧過去類似將網路梗圖迷因進行商業使用，而產生著作權侵權爭議之案件。早如2009年美聯社（Associated Press）記者所拍攝前美國總統歐巴馬競選活動之肖像特寫，遭到前衛街頭塗鴉藝術家費爾雷（Shepard Fairey）在未經授權使用之前提下，將該攝影著作改作名為《希望（Hope）》之海報與各式商品並進行販售，美聯社因而對費爾雷提出侵權訴訟，儘管最後雙方和解，但兩者在過程中皆投入不少訴訟資源。其他案例如2019年體育流行文化媒體Barstool Sports與社群媒體Jerry Media等，皆因藉由擷取網路梗圖吸引網路社群觸及以進行消費等商業行為，遭到原創者檢舉而被迫刪除歷年貼文。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
公私合作的科技創業投資機制研析－以德國高科技創業者基金(HTGF)為例