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AI 價格操縱？公平會擬修法加強監管

公平會關注 AI 時代下新型態的市場壟斷風險，擬修法加強監管 AI 演算法可能導致的價格操縱行為，維護市場公平競爭。

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AI 價格操縱？公平會擬修法加強監管

AI 智能摘要

  • AI 演算法可能被用於價格操縱，公平會擬修法加強監管。
  • 民眾黨立委指出，AI 發展下，共謀證據形式轉變，執法難度極高。
  • 公平會將強化數位執法能力，以應對新型態的壟斷風險。

AI 壟斷新挑戰：傳統法規失效？

AI 時代的壟斷風險

AI 演算法可能被用於價格操縱，傳統競爭法規難以有效應對。公平會擬修法加強監管，以應對數位經濟下新型態的壟斷風險。這對企業的 AI 應用策略帶來新的挑戰。例如，若電商平台使用 AI 自動調整價格，可能會觸發不公平競爭。 若企業涉及個資蒐集/再利用，需確認已取得使用者同意。在台灣，B2B 名單取得不易，若依賴國外資料庫，務必確認台灣企業的覆蓋率。如果轉換率低於 0.5%，應重新評估名單來源。

AI 壟斷新挑戰：傳統法規失效？

共謀證據的新型態

民眾黨立委洪毓祥指出，AI 發展下，共謀證據不再是會議紀錄，而是透過數據、演算法達到聯合壟斷。這使得傳統的執法方式面臨挑戰，舉證難度大幅提升。例如，演算法自動學習競爭對手的價格策略並跟進，可能構成隱性共謀。 若企業發現點擊率 (CTR) 異常降低，應立即檢視 AI 定價策略，並諮詢法律顧問，確保符合公平交易法。常見錯誤是忽略演算法的自主學習能力，應定期審查。若顧問建議調整，應立即執行。

AI 壟斷新挑戰：傳統法規失效？

公平會的應對策略

公平會已向業者廣納意見，並透過網路偵測價格波動是否一致。未來將強化數位執法能力，以應對 AI 帶來的市場壟斷風險。但「事後管制」可能緩不濟急，在市場已被 AI 壟斷後才介入，可能難以恢復競爭。 若企業在市場上遭遇不公平競爭，應主動向公平會檢舉，並提供相關證據，共同維護市場秩序。例如，截圖或錄影存證競爭對手的不合理低價策略。舉證時應注意時效性，盡早提出申訴。

AI 壟斷新挑戰：傳統法規失效？

企業的自保之道

企業應密切關注公平會的修法動態，並調整自身的 AI 定價策略，確保符合法規要求。同時，建立內部監控機制，定期檢視 AI 演算法的運作，避免觸法風險。例如，定期檢查 AI 模型的定價邏輯。 若企業的 AI 系統涉及價格敏感資訊，建議進行資料分級，並加強資安防護，避免資料外洩。在台灣，企業應特別注意個資法的相關規定。若資料外洩導致客戶損失，可能面臨巨額賠償。

數位執法困境：AI 共謀難舉證？

執法的灰色地帶

當機器自動同步價格時，如何判定業者之間存在意思聯絡，成為執法的灰色地帶。公平會必須盡快精進執法工具與專業能力，以應對 AI 壟斷的新型態。例如，必須判斷價格同步是巧合還是演算法共謀。 若企業發現競爭對手使用 AI 進行價格操縱，難以取得直接證據時，可嘗試蒐集間接證據，例如價格變動的時序性或異常的市場佔有率變化。在台灣，可考慮委託專業調查機構協助蒐證。

數位執法困境：AI 共謀難舉證？

AI 壟斷的四種型態

洪毓祥提出四種 AI 壟斷型態：信差、軸輻、共同代理、自主學習。前端 AI 介入低，執法相對容易；但到了自主學習階段，難度會非常高，演算法可能成為「看不見的共謀者」。例如，自主學習 AI 會模仿競爭對手的定價策略。 若企業使用軸輻模式，應確保與上下游廠商的交易條件公平合理，避免被認定為軸輻式共謀。在台灣，中小企業更應注意避免落入軸輻式壟斷的陷阱。若供應商要求不合理條件，應尋求法律協助。

數位執法困境：AI 共謀難舉證？

國際組織的分析

國際組織多在分析上述四種模型，前兩種還可以透過傳統架構處理，但到了自主學習階段，難度會非常高。公平會密切關注，並強化數位執法能力與數位實證的解析能力。例如，研究如何破解自主學習 AI 的定價邏輯。 若企業準備導入自主學習 AI 系統，應事先評估可能的壟斷風險，並諮詢專業意見，確保合規。在台灣，建議參考歐盟的 AI 法案，提前做好準備。若評估成本過高，可考慮暫緩導入。

數位執法困境：AI 共謀難舉證？

條文修正的必要性

陳志民說明，對於演算法訂價是否構成聯合行為，「目前法規是有不足地方」。軸輻式卡特爾散落在不同市場，從現行法律要件判斷，可能難以認定為聯合行為，公平會正準備相關條文修正。例如，考慮將演算法共謀納入規範。 若企業發現公平會的法規修正可能影響自身權益，可主動向公平會表達意見，參與政策制定。在台灣，企業可透過工商團體等管道發聲，爭取自身權益。若法規修正方向不利，應及早準備應對方案。

事後管制隱憂：市場傾斜難挽回？

事後管制的局限

民進黨立委賴瑞隆指出，公平會的 AI 競爭政策存在隱憂，如「事後管制」可能面臨「市場傾斜」的覆水難收情況。事後調查與裁罰往往耗時數年，本土業者可能已經失去生存空間。例如，小型電商可能在 AI 價格戰中被淘汰。 若企業因競爭對手的 AI 壟斷行為而遭受損失，應盡早向公平會提出申訴，並積極配合調查。在台灣，應注意蒐集證據的時效性，避免錯失申訴機會。若損失過於巨大，可考慮尋求法律途徑。

事後管制隱憂：市場傾斜難挽回？

低度介入的考量

公平會近日發布報告，多數意見支持目前生成式 AI 與整體 AI 產業尚在發展初期，後續發展軌跡很難預測，因此強烈建議公平會先採「低度介入」。但不排除事前作法。例如，先觀察市場發展再決定是否介入。 若企業對公平會的「低度介入」政策有疑慮，可透過產業協會等管道向政府反映，爭取更完善的保障。在台灣，可參考其他國家的監管經驗，提出具體的建議。若政府態度消極，可考慮尋求媒體曝光。

事後管制隱憂：市場傾斜難挽回？

蘋果稅的啟示

蘋果公司近年爆發「蘋果稅」爭議，被認為阻止開發者引導用戶到 App Store 以外進行更優惠的購買而遭罰。此案仍在調查中，結果預計 6 月出爐。例如，蘋果被指控利用 App Store 的壟斷地位收取過高費用。 若企業在數位平台上受到不公平待遇（例如蘋果稅），可向公平會提出檢舉，並爭取自身權益。在台灣，可參考其他國家的判例，增加勝訴的機會。若申訴無效，可考慮聯合其他業者共同訴訟。

事後管制隱憂：市場傾斜難挽回？

監管與創新的平衡

如何在 AI 發展初期進行有效監管，同時不扼殺創新，是公平會面臨的重大挑戰。企業應主動與政府溝通，共同尋求監管與創新的平衡點。例如，建立監管沙盒，允許企業在特定條件下測試 AI 應用。 若企業在 AI 應用上遇到法規上的疑慮，可主動向相關政府部門諮詢，尋求專業協助。在台灣，可參考數位發展部的相關資源，了解最新的政策動態。若疑慮無法解決，可考慮尋求法律意見。

台灣企業的 AI 戰略調整方向？

擁抱監管下的 AI

AI 既是機遇也是挑戰。台灣企業應積極擁抱 AI，同時密切關注法規動態，確保 AI 應用符合公平交易法。不應因噎廢食，而是要在監管下尋求創新。例如，在合法合規的前提下，利用 AI 提升效率。 若企業計劃導入 AI 系統，應事先進行法律風險評估，並建立完善的合規機制，確保穩健發展。在台灣，可尋求專業法律顧問的協助，降低風險。若評估結果顯示風險過高，可考慮調整 AI 應用策略。

台灣企業的 AI 戰略調整方向？

建立內部監控機制

企業應建立內部監控機制，定期檢視 AI 演算法的運作，確保其不會被用於價格操縱或其他不正當競爭行為。及時發現並糾正問題，避免觸法風險。例如，定期審查 AI 模型的定價邏輯。 若企業發現 AI 系統存在潛在的風險，應立即停止使用，並進行全面檢測和修復，確保安全可靠。在台灣，應符合個資法的相關規定。若風險無法排除，應放棄該 AI 應用。

台灣企業的 AI 戰略調整方向？

加強資安防護

企業應加強資安防護，確保 AI 系統的資料安全，避免敏感資訊外洩。同時，定期進行安全漏洞掃描和滲透測試，提升系統的安全性。例如，採用多重驗證機制，防止未經授權的存取。 若企業的 AI 系統遭受駭客攻擊，應立即啟動應急預案，並向相關部門報告，盡快恢復系統正常運作。在台灣，應符合資安法的相關規定。若無法及時恢復，應考慮備份方案。

台灣企業的 AI 戰略調整方向？

參與政策制定

企業應主動參與政府的政策制定，為 AI 產業的發展貢獻力量。透過產業協會等管道向政府反映意見，爭取更完善的法規環境，促進 AI 產業的健康發展。例如，參與公平會的修法討論。 若企業對政府的 AI 政策有建議，可主動向相關部門提交提案，參與政策制定過程，共同打造更友善的 AI 生態系統。在台灣，可透過工商團體等管道發聲，提高影響力。若提案未被採納，可持續溝通。

核心問答

公平會為何關注 AI 價格操縱？
AI 演算法可能促成同業間透過數位平台進行價格跟隨，涉及違反公平交易法。
公平會將如何應對 AI 壟斷？
公平會將強化數位執法能力，並研議相關修法方向。

引用來源

  1. AI工具可規避競爭法？公平會關注產業發展擬修法

    公平會關注 AI 時代下新型態的市場壟斷風險，擬修法加強監管 AI 演算法可能導致的價格操縱行為。

  2. 公平交易法

    公平交易法旨在維護交易秩序與消費者利益，確保公平競爭，促進經濟穩定與發展。

  3. 數位發展部

    數位發展部推動國家數位轉型，發展數位經濟，提升全民數位素養。

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