日本數位市場競爭中期展望報告提出數位市場競爭短中期策略

  日本數位市場競爭本部(デジタル市場競争本部)於2020年6月發布了「數位市場競爭中期展望報告」(デジタル市場競争に係る中期展望レポート案),該報告認為大型數位平台業者透過龐大的用戶資料,不斷地(1)擴大並連結用戶、(2)垂直整合上下游產業並(3)從虛擬鎖定實體的銷售,對市場形成動態競爭(ダイナミック競争)結果。此一結果將導致數位市場極易形成掠奪性定價或併購的風險、資料集中的風險、資料可靠性的風險,甚至是個人價值判斷的風險。

  為促進數位市場的治理與信任,該報告提出了以下短期與中長期的政策方向:

  1. 鼓勵企業數位轉型以增加數位市場的多樣性:推廣數位轉型指標、擴大沙盒制度適用、加速數位政府戰略。
  2. 建立數位市場競爭制度:運用經濟分析強化競爭管制、推動《數位平臺交易透明法》(デジタルプラットフォーム取引透明化法)法制化、建立大型數位平台調查機制。
  3. 建構去中心化的資料治理技術:透過資料持有、交換的「去人工干預」,形成一個可信任的網路世界。

  該報告已於2020年8月7日完成公眾意見募集,預計於2020年年底前提出最終報告。目前日本新經濟聯盟認為,高頻率的競爭策略以及智慧化交易模式下的反壟斷政策,除了不正競爭的禁止外,政府更應著重在透明化檢視機制的建立。此外報告目前並未處理到平台資料治理的課題,聯盟對此認為政府應更積極地從資料壟斷的概念,調整數位市場准入的障礙。

相關附件
※ 日本數位市場競爭中期展望報告提出數位市場競爭短中期策略, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=180&d=8516 (最後瀏覽日:2024/11/03)
引註此篇文章
你可能還會想看
德國通過《小型電動車條例》,實現清潔現代化運輸並確保道路安全

  隨著現代德國城市興起騎乘小型電動車(例如:電動滑板車和電動踏板車)風潮,德國聯邦交通及數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVi)制定小型電動車條例(Elektrokleinstfahrzeuge-Verordnung),以實現清潔現代化運輸並確保道路安全,該條例於2019年6月15日正式生效,並取代原有的行動輔助工具條例(Mobilitätshilfenverordnung),此外,德國聯邦車輛運輸管理局(Kraftfahrt-Bundesamt, KBA)並陸續公布經審驗合格之小型電動車清單。   由於歐洲議會及理事會通過的二輪或三輪和四輪車核可及市場監督規則(EU Nr. 168/2013)將自動平衡車輛和無座椅車輛特別排除,因此BMVi制定行動輔助工具條例,以規範例如Segways的新型運輸工,然而隨著市場推出更多新型小型電動車,原行動輔助工具條例已無法有效規範,因此制定小型電動車條例,除將原本核可小型電動車納入適用外,而本條例所稱小型電動車定義為第一,具備轉向或支撐桿;第二,最高時速設計6~20公里/小時;第三,功率限制為500瓦(自動平衡運輸工具為1400瓦);第四,最低安全要求(例如制動裝置和照明系統,駕駛動態和電動安全設備)。另條例規範重點如下:(1)小型電動車須年滿14歲方能使用,但無須考取任何駕駛執照;(2)小型電動車應行駛於自行車道上,如該段道路無設計自行車道可行駛於側車道,並禁止行駛於人行道或步行區,且不得於踏板上另搭載他人或物品及攀附於其他車輛;(3)須遵守其他一般道路交通法規,特別是保持謹慎駕駛以及酒駕規定須遵守相關規範;(4)保險部分,因小型電動車輛屬於機械動力車輛,故必須投保,並將投保證明貼紙黏貼於車輛上。   另外,BMVi主張並支持小型電動車可攜帶上公共交通工具,然原則上,攜帶小型電動車搭乘公共交通工具,受貨物運輸規範約束,應視電車及無軌電車等固定路線動力車輛之一般條件及服務條例(BefBedV)第11條,或有關運輸公司之特殊運輸條件規範個案判斷。

歐盟理事會修正《第428/2009號歐盟理事會規章》,提升歐洲軍民兩用出口管制力度

  歐盟理事會與歐洲議會於2020年12月14日,針對歐洲軍民兩用出口管制法規《第428/2009號歐盟理事會規章》(COUNCIL REGULATION (EC) No 428/2009)達成修正協議,並獲得歐盟理事會下設常駐代表委員會(Committee of Permanent Representatives, COREPER)認可後正式通過。《規章428/2009》用以規範歐盟軍民兩用出口管制,監管歐盟涉及「軍民兩用」敏感貨品、服務、軟體和技術的對外出口、內部轉口及過境貿易。因兩用貨品包含軍事用途及商用用途,故此次歐盟調整軍民兩用出口管制的相關規則,主要考量面向包括:英國脫歐對歐洲出口管制的影響;如何確保歐盟出口管制條例與國際反武器擴散制度相一致;以及解決網路監管和新興技術帶來的安全威脅等。本次歐洲軍民兩用出口管制修正重點如下: 提升出口管制力度,防止濫用網路監管等新興技術:管制項目具備監視、取得、蒐集或分析資通訊系統資料功能者,因涉及國家內部鎮壓或嚴重違反國際人權和國際人道法(International Humanitarian Law),即使未明列在歐盟軍民兩用法規的附件中,也應加強管制。 新增兩項歐盟一般出口許可證(EU General Export Authorisations, EU GEAs):包括集團內部技術轉讓(EU007)及加密(EU008),允許軍民兩用貨品出口至特定目的地。 統一歐盟軍民兩用貨品規則:例如技術協助屬於特定軍事用途且與軍民兩用相關者須經授權,歐盟成員國得配合擴張軍民兩用貨品清單。 強化企業調查和報告義務,遵守並適用出口管制規則:實施出口及授權作業的出口商,應落實內部合規計劃,確保企業遵守出口管制的政策和程序。 歐盟成員國間加強合作機制:促進資訊交流、政策調整和執法行動。

中國大陸科技部開始進行首批國家科技成果轉移轉化示範區建設計畫

  於2016年10月14日,中國大陸科技部為落實國務院於5月9日發布之《促進科技成果轉移轉化行動方案》中,有關大力推動地方科技成果轉移轉化,並開展區域性科技成果轉移轉化試點示範的要求,開始啟動在河北以及寧波,兩個科技成果轉移轉化示範區的建設計畫。   中國大陸推動國家科技成果轉移轉化示範區之目的在於推動科技成果轉移轉化工作,以期能有助於完善區域科技成果轉化政策環境,並且提升區域創新之能力;示範區的建設重點將在於完善科技成果轉化服務體系、建設科技成果產業化載體、開展政策先行先試等方面開展工作,進行地方的創新驅動發展。   為此,中國大陸科技部並印發了《科技部關於建設河北•京南國家科技成果轉移轉化示範區的函》、《科技部關於建設寧波國家科技成果轉移轉化示範區的函》兩份政策文件,其中河北•京南示範區的重點在於配合北京、天津,以及河北的區域協同發展,充分發揮跨區域輻射帶動作用,並且承接北京及天津的創新要素外溢轉移,以及與河北產業創新需求進行對接。而寧波示範區將則以科技成果轉化對產業和企業創新發展的對接為核心戰略,發展以企業為主體的科技成果轉移轉化示範區域。並以這兩個示範區的測試來探索模式、累積經驗。

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。

TOP