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fun88乐天堂(APP)官方网站智慧法治学术动态(2024年第27期总第101期)

发布时间:2024-07-18 浏览次数:

  乐天堂•体育(FUN88)官方app下载乐天堂•体育(FUN88)官方app下载数字法学是构建中国自主法学知识体系的重要组成部分,并可能成为率先取得突破的领域。本体论视角下的数字法学,是建立在工具论和领域论等理论之上的范式整合。数字法学的规范研究对象可细分为要素层、平台层和产出层三个层次。应根据研究目的与性质,设定符合数据特征的模型与分析方法,以有效挖掘数据中蕴含的信息与价值。数字技术与司法文明在一定程度上正进行着双向塑造。探索构建中国自主数字法学知识体系的进路,存在法律规则和理论支撑供给不足等问题,未来需要重点考虑知识融合层面的平台搭建与人才培养,规则供给层面的制度完善与法律解释提升。(全文刊《华东政法大学学报》2024年第3期)

  “数据控制者标准”取证模式是以“数据的实际控制者”为属人连结点来确定跨境数据管辖权的模式,其指向的是跨境网络服务提供者控制的能够作为证据的各类境外数据。该模式正将跨境数据取证由以“数据本地化”为表现形式的属地原则转向以“数据控制者”为核心管辖要素的属人原则。基于“数据控制者标准”取证模式直接向数据控制者调取境外数据的特点,该模式极易引发其与包括我国在内的采用“数据本地化标准”国家之间的数据主权冲突。“数据控制者标准”取证模式与我国相关程序法和数据保护法相抵牾,而我国阻断法在应对境外数据强制调取时发挥的制约作用有限。我国可尝试采用“以数据本地化标准为主,以数据控制者标准为辅”的策略,在尊重主权差异与国际礼让的基础上,实行对等原则基础上有限度的数据出境。同时,充分发挥阻断法的作用,以消减“数据控制者标准”取证模式对我国的不利影响。(全文刊《法商研究》2024年第3期)

  在数字经济时代,数据爬取入刑案件日益增多。就技术属性而言,数据爬取技术与人工访问获取数据并无本质不同,只不过其效率更高fun88乐天堂(APP)官方网站。数据爬取入罪的关键判定因素为是否具有“授权”,而对此主要存在四种判断方法。立基于数字时代背景,以及我国数据安全法颁布后对非法获取计算机信息系统数据罪法益的重新阐释,数据爬取入刑应选择偏客观的基于代码的技术标准作为“授权”的判定标准。同时,对内部人“超越授权”的判定,应避免将“超越授权访问”解读为“超越授权使用”。鉴于数据的非竞争性、非损耗性、规模增益性等特征,数据确权肯定说与否定说都一致认为数据产权与传统财产权不同,其仅具有有限排他性。因此,对数据爬取的刑事规制,传统的财产犯罪罪名无法直接适用,较为合适的路径是对现有罪名进行改造,采用类似于侵犯著作权罪的犯罪构造,并重点挖掘相应的违法阻却事由。(全文刊《比较法研究》2024年第2期)

  近年来,数字平台自我优待现象受到广泛关注。人们担心平台企业利用它传导市场势力,破坏平台内部竞争、垄断周边市场,因此对它作出概括性否定评价,主张对平台企业强化规制,设置平等对待义务。然而,自我优待行为具有广泛的促进竞争效果,不但是纵向一体化的必然内含之义,而且是某些有益商业模式的必要成分,以及约束甚至颠覆在位企业的重要机制。相反,以平等对待义务之名概括禁止自我优待,不但与反垄断法的立法目的相悖,而且会损害动态竞争,过度夸大平台内竞争的重要性而无视平台间竞争的约束力量。自我优待行为种类繁多,竞争效果差异巨大,不应该概括规制,而应该回归反垄断法的基本范式,对具体自我优待行为作理性的个案分析。(全文刊《东方法学》2024年第2期)

  平台经济的竞争失序主要表现为初级程度的滥用平台内优势地位、中级程度的妨碍平台间互联互通、高级程度的超级平台扼杀式并购三种典型样态。包容审慎监管在促进我国平台经济快速发展方面功不可没。以产业主管机构为主导的监管存在重产业规制、轻竞争法治的遗缺,导致我国监管应对平台竞争失序不力的窘境。针对平台经济的监管亟待改革,应当回归竞争法治路径,对包容性监管与审慎性监管予以平衡,促进反垄断与反不正当竞争监管的良好衔接与兼容。在具体法治对策上,一要协调《反不正当竞争法》修订与《反垄断法》规则的衔接关系,精准规制滥用平台内优势地位的行为;二要引入平台竞争秩序监管的“位阶规则”,审慎规制妨碍平台间互联互通的行为;三要健全经营者集中分类分级审查制度,有效规制超级平台扼杀式并购。(全文刊《法学评论》2024年第2期)

  数字时代政府通过企业主动开放共享、数据报送、政府采购、数据调取等方式获取企业数据,但是fun88乐天堂(APP)官方网站,仅依靠这些方式无法完全调整实践中政府大规模强制获取数据的行为。为此,应当承认数据征用制度的应用价值,系统阐释数据征用的法理逻辑与制度框架。数据征用并非对数据产权的肆意攫取,相反其能够更加充分地保障数据产权人的合法权益。数据产权作为财产权的具体类型承载社会义务,但是,这并不能成为反对数据征用补偿的充分理由。数据征用补偿不仅可以激励数据产权人进行数据创新和数据供给,而且通过价格机制有助于实现数据财产权的防御功能。补偿标准不宜采取完全填补原则,而是应当以数据获取目的与公益性的密切程度为基础,综合额外技术处理成本、利益减损程度等因素确定直接损失。以比例原则为分析框架,既能为数据征用行为设定边界,妥当平衡公共利益、数据财产和人格权益,也可进一步明确数据征用的适用条件。(全文刊《法制与社会发展》2024年第2期)

  2024年7月5日,浙江正式发布全国首个直播间运营省级地方标准《绿色直播间运营规范》(DB33/T1385—2024)。该标准由省市场监管局指导,浙江省网商协会联合杭州市上城区市场监管局等单位共同起草。运营主体组建的运营团队应在营销活动策划与筹备、选品、直播实施与营销执行、售后及复盘的全过程中满足下列行为要求:网络营销中主动展示销售商品及服务的行政许可和相关资质;健全消费者咨询和投诉举报渠道,及时处理消费者咨询与投诉举报;介绍所销售商品及服务所执行的相关标准;提示商品及服务存在或可能存在的使用风险或负面作用等。(浙江发布)

  2024年7月9日消息,斯里兰卡将对现行的《电信法》进行修订,允许SpaceX卫星部门星链(Starlink)在本国开展业务。据斯里兰卡技术部长Kanaka Herath透露,原有法律没有允许卫星互联网服务提供商在该国运营的规定,新的修订将引入三种新类型的许可证,政府允许星链作为持牌服务提供商进入斯里兰卡电信市场。赫拉斯补充说,星链将需要支付许可证费用,但未透露具体细节。(ET Telecom)

  工信部等二部门|《关于开展“网络去NAT”专项工作 进一步深化IPv6部署应用的通知》

  2024年7月10日,工信部、中央网信办秘书局发布《关于开展“网络去NAT”专项工作 进一步深化IPv6部署应用的通知》。《通知》明确,要有序实现网络升级,持续拓宽IPv6通路,主动引导流量迁移,确保网络安全稳定。《通知》提出,互联网企业要深化应用服务IPv6升级改造,优化放量引流策略,实现注册、登录、使用全链条支持IPv6,提升固网环境下IPv6流量占比。内容分发网络(CDN)运营企业要推动边缘节点、核心节点等各层级支持IPv6,提升用户加速、业务调度和内容回源等IPv6流量占比。云服务企业要优化产品业务逻辑,向用户提供服务时默认启用IPv6功能。(工业和信息化部)

  (征求意见稿)意见的公告》。《规定》从时空基准、数据内容、生产过程和数据认定四个方面规定了基础地理信息标准数据的基本要求,适用于基础地理信息标准数据的生产、认定和使用。其中,《规定》要求基础地理信息标准数据涵盖的要素类型必须是测量控制点数据、水系数据、居民地及设施数据、交通数据、管线数据、境界与政区数据等九种要素中一条或多条的组合,并应采用国家标准或行业标准建立元数据。(自然资源部)

  2024年7月10日,广州市人大常委会发布《广州市数据条例(草案二次审议稿·征求意见稿)》并公开征求意见。《条例》共包括八章五十二条内容,其中第二十三条明确了数据资产管理和会计入表相关内容,具体为:本市探索建立数据资产管理制度,建立健全数据资产价值评估、过程监测、信息披露和报告等机制,推进数据资产全过程管理,提升和丰富数据资产经济价值和社会价值。市财政部门应当宣传企业数据资源相关会计制度,加强各企业贯彻实施企业数据资源相关会计制度的教育引导,督促企业规范会计秩序、提高会计信息质量。(广州市人民代表大会)

  2024年7月11日,中国政府网公布《关于同意在沈阳等6个城市暂时调整实施有关行政法规和经国务院批准的部门规章规定的批复》。《批复》明确,同意自即日起,在沈阳市、南京市、杭州市、武汉市、广州市、成都市等6个服务业扩大开放综合试点城市暂时调整实施《外商投资准入特别管理措施(负面清单)(2021年版)》等文件的有关规定。其中特别在沈阳市、南京市、杭州市、广州市、成都市向外资开放国内互联网虚拟专用网业务(外资股比不超过50%),吸引海外电信运营商通过设立合资公司,为外商投资企业提供国内互联网虚拟专用网业务。(中国政府网)

  当地时间2024年7月12日,美国参议院参议员Martin Heinrich等人联合提出了《编辑和深度伪造媒体内容来源保护和完整性法案》(COPIED ACT), 旨在有效打击有害的深度伪造内容的兴起。法案主要要求美国国家标准与技术研究院制定有关内容来源信息、水印和合成内容检测的准则与标准;同时要求生成创意或新闻内容的人工智能工具提供商允许该内容所有者在内容中附加出处信息,并禁止删除;另外赋予报纸、广播公司、艺术家及其他内容所有者对未经许可使用其内容的平台或其他人提起诉讼的权利等。(DataGuidance)

  2024年6月28日,最高人民法院、国家市场监督管理总局联合发布5起依法惩治网络传销犯罪典型案例。本批案例主要有三方面特点:一是聚焦网络传销犯罪新形态、新形式,依法准确定性处理;二是充分发挥刑罚震慑作用,贯彻落实宽严相济刑事政策;三是注重对网络传销犯罪的释法说理,着力提升群众传销辨识能力。在被告人陈某、被告人李某组织、领导传销活动案中,通过揭开被告人假借投资“虚拟货币”“电影票房”等实施传销活动的面纱,深刻揭露传销组织骗财的实质,进一步提高广大人民群众识别、防范、传销的意识和能力。(市场监管总局)

  2024年7月11日,美国参议院举办题为“保护美国人隐私的必要性与人工智能加速发展”的听证会。自4月份《美国隐私权法案》讨论稿发布以来,美国参议院基本上保持沉默。此后,美国众议院对全面隐私提案的各种迭代工作成为焦点,参议院只能在立法过程中等待时机。不过,面对众议院在该法案上的僵局,参议院也不再袖手旁观。参议院商业、科学和交通委员会主席玛丽亚·坎特韦尔(Maria Cantwell)于7月11日举行了一次听证会,强调在人工智能可能加速对消费者造成伤害的情况下,联邦隐私立法比以往任何时候都更有必要。本次听证会探讨人工智能如何加速了对联邦综合隐私法的需求,以保护个人隐私,并为企业开发和部署人工智能系统制定明确的指导方针。(国际隐私专家协会)

  2024年7月2日消息。“亮剑浦江·2024”专项执法行动聚焦咖啡消费场景下个人信息权益保护开展专项整治,发布一系列案例解析。上海市网信办、市市场监管局已经对星巴克、瑞幸咖啡、Manner Coffee、库迪咖啡等24家连锁咖啡企业开展普法培训和合规指导。目前,上海网信办已分两批发布六类常见违法违规问题相关案例解析:一、强制或默认同意隐私政策。二、隐私政策缺失、不实或不完整问题。三、强制或频繁诱导收集精准位置信息问题。四、诱导收集手机号码或关注公众号问题。五、未提供关闭定向推送功能问题。六、未提供删除个人信息功能问题。(网信上海)

  2024年7月5日,欧盟委员会宣布根据《数字服务法》(Digital Services Act, DSA)向亚马逊服务欧洲公司发送了调查指令(Requests for Information, RFIs)。在被认定为超大型在线平台,且法院决定驳回亚马逊暂停旅行公开其广告库之义务的请求后,亚马逊需要遵守全部的DSA中规定的义务,包括识别和评估与其服务相关的所有系统性风险,在其推荐系统中提供不基于用户分析的选项,并公开提供广告库。欧盟委员会将根据亚马逊的回复情况来评估下一步措施,不排除根据 DSA 第 66 条正式启动诉讼程序。(European Commission)

  浙江省龙游县人民法院|判处放任他人利用自己运营的网站出售个人信息侵犯公民个人信息罪

  2024年7月5日消息。近日,浙江省龙游县人民法院以侵犯公民个人信息罪,判处被告人杨某有期徒刑三年,缓刑三年,并处罚金20万元。被告人杨某建立了一个游戏交易网站。杨某在后台监测到用户出售个人信息,但为多收取佣金并未加以制止,也未规范网站管理,而是选择放任上述行为。多年来,该网站共交易了250余万个实名认证的手机号码和9000余条真实身份证号码。杨某从中获利20万余元。法院审理后认为,被告人杨某经营的网站供他人出售公民个人信息,情节特别严重,其行为已构成侵犯公民个人信息罪,综合考虑其认罪认罚且退出全部违法所得等情节,遂依法作出上述判决。(人民法院报)

  巴西国家数据保护局|要求Meta暂停使用巴西公民个人信息进行生成式人工智能模型的训练

  当地时间2024年7月10日,巴西国家数据保护局决定维持要求Meta立即暂停使用巴西公民个人信息进行生成式人工智能模型的训练的决定。此前,巴西国家数据保护局称这一措施是为了避免对个人信息主体权利造成“严重且无法弥补或难以修复的损害”。如果Meta不遵守规定,将面临每日5万雷亚尔的罚款。根据巴西国家数据保护局的要求,Meta需要修改其隐私政策,尤其是删除涉及利用个人数据进行人工智能模型训练的部分。此外,Meta还必须提供官方声明,确认已暂停该目的的个人数据处理。(巴西国家数据保护局)

  7月2日,谷歌发布的一份最新年度环境报告显示,由于该公司在其许多核心产品中整合了人工智能导致能耗增加,这使得公司的碳排放量五年内激增近50%。报告显示,2023年,谷歌的温室气体排放量达到1430万吨碳当量,比2019年的基线%。谷歌预计,由于在产品中整合了人工智能技术,未来减少碳排放可能会变得更加困难。(The Guardian)

  7月8日消息,OpenAI CEO山姆·阿尔特曼(Sam Altman)与人工智能医疗健康巨头Thrive Global的CEO阿里安娜·赫芬顿(Arianna Huffington)一起在《时代》杂志上发表了一篇文章,正式宣布成立Thrive AI Health公司。该人工智能健康公司的目标是打造一个个性化的“人工智能健康教练”,并以手机App的形式呈现。目前,该公司的CEO是谷歌前健康和可穿戴设备负责人德卡洛斯·洛夫(DeCarlos Love),OpenAI创业基金和Thrive Global是主要投资方。(TechCrunch)

  7月8日,美国国土安全部(DHS)选择了6家数字钱包初创公司签订身份安全合同,以加强数字钱包技术的发展,保护使用数字凭证旅行的美国公民的隐私。这6家公司包括Credence ID、Hushmesh、Netis d.o.o.、Procivis、SpruceID和Ubiqu,这些公司专注于保护隐私的技术,帮助安全存储个人的数字身份凭证,并创建验证工具以确保适当的访问和使用。(美国国土安全部)

  当地时间7月9日,微软公司在给OpenAI的一封信中说:“在过去8个月里,我们见证了新组建的董事会取得的重大进展,并对公司的发展方向充满信心。考虑到这一切,我们不再认为我们作为观察员的有限角色是必要的”。微软已放弃了其在OpenAI的董事会观察员席位,理由是这家人工智能初创公司的治理在过去8个月有了显著改善,已经没有必要这样做。(彭博社)

  7月9日消息,云服务提供商Cloudflare推出一款新工具,以防止机器人抓取其平台上托管的网站数据来训练人工智能模型。该公司表示:“客户不希望人工智能机器人访问他们的网站,尤其是那些意图规避访问规则的机器人。”为了解决规避检测问题,Cloudflare分析了人工智能机器人和爬虫流量,以微调自动机器人检测模型。除其他因素外,自动机器人检测模型还考虑了人工智能机器人是否会通过模仿使用网络浏览器的用户行为来试图逃避检测。(The Economic Times)

  7月9日,亚马逊网络服务(AWS)宣布,将推出其第四代Graviton处理器——Graviton4芯片。这一消息由亚马逊计算和人工智能产品管理总监拉胡尔·库尔卡尼(Rahul Kulkarni)在位于德克萨斯州奥斯汀的亚马逊芯片实验室向雅虎财经独家透露。据库尔卡尼介绍,Graviton4芯片在性能和效率方面实现了大幅提升,计算能力和内存比上一代产品高出三倍,内存带宽增加了75%,整体性能提高了30%。他表示:“总的来说,Graviton4提供了更高的性价比,这意味着客户每花一美元,都能获得更高的性能。”(Amazon)

  7月10日消息,微软将会为Word增加新的人工智能功能,让Microsoft Copilot可以撰写出更具个性化的内容。微软将会推出一项名为Personalization的配置文件,它会读取用户的偏好、兴趣和其他信息,为用户提供更加个性化的体验。这项功能可以模仿用户的口吻和经历,撰写出更符合用户风格的内容。根据微软的描述,该功能本身将从本月开始在网络版上推出,适用于使用Copilot Pro和Copilot for Microsoft 365订阅计划的用户。(Mspoweruser)

  7月10日,北约宣布将建立北约综合网络防御中心(NICC),以更好地防范日益复杂的网络威胁。北约在声明中表示,该中心将加强对北约和盟军网络的保护,并将网络空间作为作战域。该中心将向北约军事指挥官通报网络空间中可能存在的威胁和漏洞,包括支持军事活动所必需的私有民用关键基础设施。此外,中心将利用先进技术提高北约在网络空间的态势感知能力,并增强集体的应变能力和防御能力。该中心将设在位于比利时蒙斯的北约战略军事总部,中心的结构和功能详细情况将在未来几个月内公布。(北约)

  7月10日,亚马逊云科技宣布正式推出Amazon App Studio,该服务由生成式人工智能驱动,用户简要描述所需应用特性、功能要求以及希望整合的数据来源,Amazon App Studio即可在数分钟内完成一个专业级开发人员可能需要数日才能完成的应用开发工作。亚马逊云科技表示,Amazon App Studio生成的应用,可以由亚马逊云科技全面管理无需特殊运维,从而使技术人员得以专注于构建有助于解决业务难题、提升工作效率的应用。(Amazon Web Services)

  7月10日,腾讯旗下大模型应用“腾讯元宝”与腾讯视频联手推出《长相思》角色AI,引发广泛关注。观众只需通过腾讯元宝App首页或腾讯视频《长相思》专题页,便能轻松体验角色对话、剧情互动、角色COS等创新玩法。截至发稿时,腾讯元宝AI角色互动总热度已超880万,并仍在迅速攀升。针对用户高涨的对话热情,腾讯元宝团队紧急进行了扩容,将对线倍以上,以进一步优化用户体验。(光明网)

  谷歌Deepmind|发布将人工智能模型训练效果提升13倍的新算法JEST

  7月10日消息,谷歌DeepMind发布了关于训练人工智能模型的最新算法JEST,这是一种全新的人工智能模型的训练方法,与其他方法相比,训练模型的效果提升了13倍。JEST方法首先创建一个较小的人工智能模型,对来自极高质量来源的数据进行质量分级,按质量对批次数据进行排序。然后,它将该分级与更大的、质量较低的数据集进行比较。DeepMind的研究人员在他们的论文中明确指出,这种引导数据选择过程向更小、经过精心筛选的数据集分布的能力对于JEST方法的成功至关重要。(PYMNTS)

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