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）。
美國環境保護署（Environmental Protection Agency，以下簡稱EPA）於2010年9月17日聯邦政府公報中，依據毒性物質管制法（Toxic Substances Control Act，以下簡稱TSCA）section 5(a)(2)授權，發布了顯著新種使用規則（Significant New Use Rules，以下簡稱SNURs）的最終規則（final rule）。此項規則於2010年10月18日生效，任何想要製造、輸入以及加工單壁奈米碳管（single-walled carbon nanotubes，以下簡稱SWCNTs）及多壁奈米碳管（multi-wall carbon nanotubes，以下簡稱MWCNTs）兩項化學物質者，必須依照TSCA section 5(a)(1)要求，在進行上述利用活動的至少90天前，報經EPA核准，否則不得使用。 事實上，EPA曾於前（2009）年6月24日發布上述SNURs的直接最終規則（direct final rule），徵詢公眾意見，並在同年8月21日撤回該規則。在重新提案的規則中，主要是新增SWCNTs、MWCNTs釋放於水中的顯著新種使用態樣，並將已完全反應、結合或嵌入已完全反應之聚合物基（polymer matrix）以及嵌入不再進行機械加工外其他處理之永久硬性聚合物形式（permanent solid polymer form）之SWCNTs、MWCNTs物質，排除在新SNURs適用範圍之外。 目前，依照TSCA section 5(e)之規定，若系爭之化學物質已列名於TSCA section 8(b)所建立之現存(existing)化學物質目錄(INVENTORY)中，其他化學物質生產者欲生產該種化學物質時，並不需再向EFA進行通報程序。然而，若EFA對該列名之化學物質曾發出TSCA section 5(e)下之具風險性命令(risk-based order)，則相關之化學物質生產者須於生產前依據TSCA section 5(a)(2)規範中之SNURs規定通報EFA，使得EFA於生產前仍有再次檢驗該系爭化學物質的機會。 這一次，EPA以制訂SNURs之方式，要求所有製造、輸入、加工該項化學物質者，有義務通報任何與原同意命令所定條款不同的使用活動。這樣的規範變動，預計將對奈米材料的製造及運用活動造成不小的影響。
跨平台應用程式的開發探討－以資料流動因應措施為中心 美國FDA更新軟體預驗證計畫，以明確化數位健康科技的軟體器材審查流程美國食品及藥物管理局（the U.S. Food and Drug Administration）於2019年1月更新「軟體預驗證計畫（Software Precertification Program）」及公布該計畫「2019測試方案（2019 Test Plan）」與「運作模式初版（A Working Model v1.0）」，使審查流程更加明確及具有彈性，並促進技術創新發展。 在更新計畫中，FDA聚焦於審查架構的說明，包含考量納入醫療器材新審查途徑（De Novo pathway）及優良評估流程（Excellence Appraisal process）的審查內涵。在優良評估流程中，相關研發人員須先行提供必要資訊，以供主管機關驗證該軟體器材之確效（validation）及是否已符合現行優良製造規範（current good manufacturing practices）與品質系統規範（Quality System Regulation, QSR）的要求。而由於以上標準已在此程序中先行驗證，主管機關得簡化上市前審查的相關查證程序，並加速查驗流程。 在測試方案中，則說明FDA將同時對同一軟體器材進行軟體預驗證審查及傳統審查，並比較兩種途徑的結果，以確保軟體預驗證審查途徑中的每一個程序都可以有效評估產品上市前所應符合的必要標準。最後，FDA綜合軟體預驗證計畫及測試方案，提出「運作模式初版」，以協助相關人員了解現行的規範架構與處理程序，並期待藉此促進技術開發者及主管機關間的溝通。FDA並於運作模式文件中提到，將在2019年3月8日前持續接受相關人員的建議，而未來將參酌建議調整計畫內容。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。