韓國公平交易委員會推動制定《平臺競爭促進法》
韓國公平交易委員會（Fair Trade Commission, FTC）於2023年12月19日宣布將制訂《平臺競爭促進法》（Platform Competition Promotion Act, PCPA），針對市場中大型線上平臺業者，提前認定為具有市場主導地位，禁止提供優惠待遇（preferential treatment）及搭售（tie-sale）等不公平競爭行為，保護小型企業及避免消費者受到大型線上平臺業者壟斷市場的影響。
《平臺競爭促進法》將透過營業收入、使用者數量、市場份額及市場參進障礙等特定條件，認定平臺業者是否具有市場主導地位，被指定具有主導地位的業者則會被禁止從事以下行為：（1）自我偏好行為，禁止平臺業者在平臺上以較競爭者更有利之方式，曝光其本身販售的產品；（2）搭售行為，迫使平臺使用者在購買平臺所提供的產品或服務時，必須同時購買其他產品；（3）限制多棲（multi-homing）或禁止使用者使用其他平臺；（4）要求比其他平臺更優惠的交易條件。
依據韓國《公平交易法》現行法規規定，企業從事不公平競爭行為，最多僅能處以其營業額6％的罰鍰；若於《平臺競爭促進法》制定後，被認定具有市場主導地位的平臺業者從事不公平競爭行為時，將依《平臺競爭促進法》最高可處其營業額10％之罰鍰。平臺業者被委員會指定為具市場主導地位的平臺時，業者仍可在（1）指定前提交意見；（2）指定後提出異議，或以（3）提出行政訴訟等方式保障其權利。
我國公平交易委員會於2022年12月提出數位經濟競爭政策白皮書，內容包含數位經濟下可能面臨的議題及執法立場與方向。近來韓國科技產業與社會經濟發展屢次成為我國相關產業比較對象，未來可持續關注韓國對於跨領域科技產業影響市場公平競爭之治理發展，作為我國因應數位經濟競爭法相關議題之參考基礎。
- Michael Herh, FTC to Promote Establishment of Platform Competition Promotion Act, Business Korea, Dec. 20, 2023
- Lee ＆ Ko, The KFTC proposes ex-ante regulation of platform under the “Platform Competition Promotion Act” (2023)
- South Korea to tackle e-commerce giants with tough new laws, Borneo Bulletin, Dec. 20, 2023
- 蘇思云，公平會：研擬短中長期數位經濟競爭政策做法，經濟日報，2023/12/12
林鈺禎
副法律研究員 編譯整理
Michael Herh, FTC to Promote Establishment of Platform Competition Promotion Act, Business Korea, Dec. 20, 2023, https://www.businesskorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=208217 (last visited Jan. 17, 2024).
Lee ＆ Ko, The KFTC proposes ex-ante regulation of platform under the “Platform Competition Promotion Act” (2023), https://www.leeko.com/newsl/anti/202312/202312_e/anti_full.html (last visited Jan. 17, 2024).
South Korea to tackle e-commerce giants with tough new laws, Borneo Bulletin, Dec. 20, 2023, https://borneobulletin.com.bn/south-korea-to-tackle-e-commerce-giants-with-tough-new-laws/ (last visited Jan. 17, 2024).
蘇思云，公平會：研擬短中長期數位經濟競爭政策做法，經濟日報，2023/12/12，https://money.udn.com/money/story/5612/7635313，（最後瀏覽日：2024/01/17）。
二００四年十二月九日日本金融廳表示，為因應日益頻繁的網路及IC智慧卡被用以進行電子金融交易的現況，該廳將研議「電子銀行法」(暫稱)之立法以保障金融消費者，並將此納為未來施政方針。該項立法提案計劃已納入金融廳最新的金融行政方針─「金融重點強化計劃」(2005年4月起2007年3月止)之中，期待在2005年至2006年度間完成立法。 目前電子金融交易及電子現金等實務現況雖有可能涉及「電子簽章法」及「電子消費者契約法」的相關規範，惟金融廳的研究認為尚缺乏對此類交易活動的「總合性立法規範」。該立法研議甚擬導入對於因在網路上交易不慎遭受「冒名欺騙」 (?????；spoofing)的被害人，由金融機構為一定額補償的制度。
美國Uber被訴利用軟體應用程式追蹤用戶位置資訊美國電子隱私資訊中心(The Electronic Privacy Information Center, EPIC)向聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC）檢舉Uber利用手機軟體"God view"追蹤並蒐集軟體用戶（乘客）位置資訊，並利用該資訊發送廣告給乘客。EPIC主張該作法為違法、詐欺的商業模式。 議員Al Franken對該軟體用戶服務條款也提出質疑，因該服務條款載明即使用戶終止使用，該軟體仍將繼續蒐集用戶的位置資訊，並可無限期使用用戶的個人資料。雖然Uber後續對該服務條款進行增修，但仍對外主張保有最後解釋的權利。 EPIC認為目前依「駕駛隱私法」(Driver's Privacy Act )的規定，除具要求提供車輛資料的法源依據，或個人同意並被告知資料將如何使用之情形，才可以蒐集該車輛資料以維護駕駛隱私，否則不得蒐集與該車輛的任何記錄與資料。然而，EPIC亦認為應立法禁止使用軟體追蹤乘客與蒐集其資料。EPIC同時也建議應制定法規限制 Google、Facebook、Whatsapp、Snapchat等公司追蹤及蒐集顧客資料。對此，Facebook僅表示會確保用戶的位置資訊不被濫用，而Google則拒絕對此發表評論。 另外，EPIC認為Uber蒐集用戶位置資訊，並隨著時間的推移來追蹤用戶（乘客）動向資料並進行廣告行銷，對用戶的隱私權保護並不完整，且用戶資料也有被盜取之可能，因此，EPIC希望FTC能對Uber"God view"軟體進行調查，希望促成規制用戶（乘客）資料蒐集、處理與利用的商業模式。
英國通過《2018自動與電動車法》英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)，對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。 針對自駕車之保險議題，該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model)，無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛，駕駛人均應購買自駕車保險，讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下； 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義，管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。 已納保之自駕車行駛時所造成之損害，將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。 未納保之自駕車若發生事故，則車主應負擔損害賠償責任。 若由保險人負損害賠償責任，則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定，向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。 於電動車充電基礎設施之部分，該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛，並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範，以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法，以達上述目標。
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。