美國FTC警告科技公司,不應迫於外國勢力而削弱對消費者之隱私與資料安全保障

美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission)主席Andrew N. Ferguson於2025年8月21日發信給13家科技公司,其中包含Alphabet、Amazon、Apple、Microsoft、Meta、X等國際知名科技公司,警告他們有義務保護美國消費者隱私與資料安全,若在外國政府施壓下審查美國公民的資料,將有違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act, FTC Act)之虞。

信中指出,科技公司可能為遵循外國法規或迫於外國政府壓力,削弱對美國公民的隱私及資料安全保護。如歐盟《數位服務法》(Digital Services Act)、英國《網路安全法》(Online Safety Act)期望科技公司審查用戶言論內容;而英國《調查權力法》(Investigatory Powers Act)則為滿足英國政府取得用戶儲存資料之目的,要求科技公司削弱原本對用戶採行之點對點加密措施。Ferguson主席更表示:「外國勢力審查及削弱加密措施等行動,將侵害美國公民的自由或使美國公民遭受各種危害,例如受外國政府監視、增加身分盜用與詐騙風險」。

信中亦提及,科技公司在遵守外國法律及相關要求的同時,仍須遵守FTC Act第5條規定,亦即禁止企業在市場中進行不公平或欺騙性行為的規定。同時也表示,過去20年來,FTC已對未能履行消費者資料安全或隱私承諾之公司提起數十起訴訟,並將持續要求蒐集、使用、分享或傳輸消費者個人資料的公司,應採取合理的安全措施,藉此確保消費者權益。

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Syngenta位於巴西Parana的基改研究機構遭到當地政府沒收

  瑞士跨國種子及作物科技公司Syngenta AG (SYT)正與巴西政府為基改活動展開訴訟。去(2006)年11月9日,Syngenta在巴西境內基改作物研究機構被迫關閉,研究機構所在地的Parana州州政府並以Syngenta違反巴西聯邦環保法規為由,沒收其所有投資的資產。Parana州境內有一座自然保護區-伊瓜蘇國家公園,伊瓜蘇國家公園是舉世著名的伊瓜蘇瀑布(Iguacu Falls)的所在地。根據巴西聯邦環保法規規定,基改作物不得栽種於自然保育區的十公里以內。   Syngenta位於Parana州的基改研究機構佔地達123公頃,然而距離伊瓜蘇國家公園卻僅約有六公里。1986年以來,Syngenta即已擁有該研究區域的產權,目前Syngenta已向巴西聯邦法院提出告訴,主張其得以合法在研究機構所在地進行相關研究。Syngenta抗辯理由主要有二:其一,Syngenta在該地進行基改作物田間試驗的許可,是由巴西聯邦政府的生物安全主管機關CTNBio所核發;其二,2006年初,巴西總統已將前述10公里的栽種間隔距離更改為500公尺。Parana州政府、巴西環境保護局Ibama、主張農業改革的活動份子等則主張,新的500公尺間隔規定不適用於Syngenta,蓋該公司早在巴西總統簽署新規定以前即已展開相關的試驗活動,Parana州環保主管機關早已祭出處罰,但Syngenta迄今未繳納罰鍰。

金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

日本公布新創事業與廠商合作之指針草案,統整雙方不對等契約關係之問題並提出改善建議

  日本經濟產業省、公平交易委員會及特許廳於2020年12月23日發布「Startup與廠商合作之相關指針」(スタートアップとの事業連携に関する指針)草案,並自同日起至2021年1月25日止向外徵求公眾意見。近年,日本國內一方面看重新創事業與大型企業合作所帶來的優勢;另一方面,在此種合作關係下,雙方的契約關係亦浮現如名為共同研究、卻由大型企業方獨占專利權等問題。基此,配合2020年4月未來投資會議的決議要求,統整新創事業與大型企業間不對等契約關係的問題與提出改善建議,並參考同年11月公平交易委員會所發布的「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」(スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告),擬定本指針草案。   本指針主要著眼於新創事業與企業間的保密協議(Non-disclosure agreement, NDA)、概念驗證(Proof of Concept, PoC)契約、共同研究契約與授權(license)契約等四種契約類型。除了統整包含訂約階段在內的各種問題實例、以及日本獨占禁止法(私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律)對此的適用現況外,亦提出了相應的改善與解決方案。舉例而言,指針草案指出,新創事業可能會被合作廠商要求對其公開營業秘密,卻未能簽訂保密協議。對此,合作廠商即可能構成獨占禁止法上濫用其優勢地位之行為。會造成此狀況發生的實務情境,可能為合作廠商承諾事後會簽署保密協議,但要求新創事業先行揭露其程式的原始碼等營業秘密等。而原因則主要包含新創事業缺乏足夠法律素養(literacy)、以及有關開放式創新的相關知識不足等。基此,指針提出改善方案,例如,締約前新創事業即先行區分出可直接向契約他方揭露的營業秘密、得透過締結NDA約定揭露之營業秘密、以及不得揭露之營業秘密等;締結NDA時,應盡可能具體約定營業秘密的使用目的、對象及範圍,並且考量到通常難以舉證廠商違反保密協議,因此不建議揭露攸關新創事業核心能力(core competence)的營業秘密。

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