澳洲擴大對中小企業之政府採購競爭機會
聯邦採購規則（Commonwealth Procurement Rules）為澳洲財政部（Australia Government Department Of Finance）依公共治理、績效及課責法（Public Governance, Performance and Accountability Act 2013）授權所訂定之採購規範。澳洲財政部於2024年發布新修正之聯邦採購規則，並於同年7月1日生效。
新修正之聯邦採購規則除維持現行架構及核心精神外，另增訂聯邦供應商行為準則、擴大經濟效益評估、促進性別平等等措施，同時也擴大對中小企業之支援與協助。
為確保中小企業參與政府標案之公平競爭，新修正之聯邦採購規則要求澳洲政府在評估採購案時應適當提供中小企業競爭機會，並以符合最佳性價比之原則考量下列事項：
一、 向具有競爭力之中小企業進行採購之效益；
二、 中小企業參與競標之障礙，如投標之資金成本；
三、 中小企業之能力及對地區市場之貢獻；
四、 增加潛在供應商數量以最大化競爭所產生之效益，包含在合適之情況下，將大型專案拆分為數項小型專案。
此外，新修正之聯邦採購規則要求聯邦機構提高對中小企業採購之比例。依新修正之聯邦採購規則第5部分，超過澳幣10億元之採購契約，採購總金額中至少25%應係向中小企業採購，較修正前提高5%；超過澳幣2,000萬元之採購契約，採購總金額中則至少應有40%係向中小企業採購，較修正前提高5%。
本次修正是考量中小企業對於澳洲經濟有所貢獻，因此提高中小企業之採購比例，預計修正後亦可讓更多中小企業獲得採購機會。
林孝哲
法律研究員 編譯整理
AUSTRALIA GOVERNMENT DEPARTMENT OF FINANCE, Commonwealth Procurement Rules (2024), https://www.finance.gov.au/sites/default/files/2024-06/Commonwealth_Procurement_Rules-1-July-2024.pdf (last visited July 8, 2024).
AUSTRALIA GOVERNMENT DEPARTMENT OF FINANCE, Table of Changes - CPRs - 1 July 2024 (2024), https://www.finance.gov.au/sites/default/files/2024-06/Table-of-Changes-CPRs-July-2024.pdf (last visited July 8, 2024).
AUSTRALIA GOVERNMENT DEPARTMENT OF FINANCE, Disaggregation of large projects CPR 5.5 (2024), https://www.finance.gov.au/sites/default/files/2022-03/Disaggregation%20of%20large%20projects%20%20-%20CPR%205.5_1.pdf (last visited July 8, 2024).
New Rules for Ethical Behaviour and SMEs in Australian Government Procurements, MOULISLEGAL, https://moulislegal.com/knowledge-centre/new-rules-for-ethical-behaviour-and-smes-in-australian-government-procurements (last visited July 8, 2024).
美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues)，報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題，期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性，並避免產生排除性或歧視性之對待，但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示，巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯，其對於消費者之潛在利益自是不言可喻，然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後，聚焦於巨量資料生命週期的後端，亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式，例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護，或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險，像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄，而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次，報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點，包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法，報告也列出7項預擬提問，協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。
美國法院推翻過去電子郵件監視案件之判決立場美國上訴法院於八月於判決中指出，電子郵件服務提供者未經使用者同意對於其傳送、接收之電子郵件加以監視，應為犯罪行為，即使服務提供者僅利用使用者經由其伺服器傳送郵件時的自動暫存過程進行監視，亦構成未經使用者同意的「攔截」 (intercept) 行為，違反監聽法 (Wiretap Act) ，而構成犯罪，推翻該國法院過去所建立「電子郵件服務提供者未經使用者同意監視使用者電子郵件通訊，不屬違反監聽法之犯罪行為」的立場。 被上訴人 Bradford C. Councilman 是從事珍貴與絕版書籍網路建擋列表服務之 Interloc Inc. 的副總裁，該公司給與其顧客含有 "interloc.com" 網域名稱之電子郵件地址作為服務的一部份，並且提供如同電子郵件服務提供者之服務行為，本案起因於 1998 年 Bradford 指示該公司雇員透過修改郵件接收程序之方式，攔截並拷貝所有服務使用者與其競爭對手亞馬遜網路書店 (Amazon.com) 間的電子郵件通訊，亦即，所有來自 Amazon.com 的信件到達伺服器時，由於程式的運作，該信件於寄至使用者信箱前會先行複製，由 Interloc 公司員工加以閱讀。 本上訴法院之判決，乃針對電子郵件的傳送是否屬於監聽法中所謂的電子通訊 (electronic communication) 以及該公司之行為是否構成「攔截」皆作成肯定之解釋，對於電子郵件使用者隱私權之保護有指標性的影響。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
日本內閣通過2015年「世界最先進IT國家創造宣言」修訂版日本內閣設置之「IT總合戰略總部」於2015年6月30日通過「世界最先進IT國家創造宣言（世界最先端IT国家創造宣言，下稱該宣言）」之修訂版，此次為2014後的第二次修正。該宣言於2013年6月14日首次公布，作為安倍政府第3支箭成長戰略之一環，為國家層級的IT政策目標，宣言中並揭示，欲促使日本五年內成為世界最高水準的IT技術國家。 本次之重要修正內容摘要如下： (一) 基本理念 1. 以日本之再生為基礎活用IT技術 以成長戰略為根據，將IT技術做為日本再生之動能；組織構成方面，則以政府作為資訊總監（Chief Information Officer, CIO）為中心，打破省廳之間之縱向關係，以「橫向串聯」的方式來推動IT政策。 2. 以全球為範圍建構日本的IT利用及解決範本 因應IT技術之進展、資料流通量之增大、IoT、AI時代之進展為背景，並在確保資訊安全為前提下活用IT技術，建構全球獨一無二「問題解決導向之IT利用範本」，實現人民有感之目標。 3. 活用IT技術以解決問題為導向建構四大支柱 以活用IT技術為特色，並以誘發各個領域之創新性為觀點，以四大支柱為中心，建立一個活用IT技術的社會，建構必要的政策措施。 (二) 四大支柱 1. 朝未來成長之社會：深化IT活用技術 整備IT技術之活用環境，未來擬立新法加促進及加速IT技術之活用；現行則持續的修正個人資料保護法，排除影響IT活用技術的法規障礙；並繼續推動向民間開放公共資料（open data）之工作。 2. 充滿活力之社會：充分利用IT技術之居民、工作及街道 整備資料共有之基礎設施，並分析及活用RESAS（地域経済分析システム，Regional Economy Society Analyzing System）、SNS等巨量資料。 3. 安心安全的活用IT技術，實現人民有感之社會 ■適當地提供區域醫療、健康照護等服務，實現健康長壽之社會，於全國展開醫療資訊之聯合網路、活用醫療、健康資訊等資料，以預防重症、增進健康，目標於2020年之前人均壽命成長一歲以上。 ■用IT技術促進日本農業，以及周邊產業之升級等，並推動AI農業、以IT化方式保護鳥獸等技術。 ■實現世界最安全且經濟之道路交通社會，預計於2020年代後期，開始於日本全面性的適用無人駕駛系統。 4. 活用IT技術，創建集合式之公共服務社會持續推動個人號碼制度，擴大及檢討其利用之範圍，實現一卡化社會。