歐洲委員會委託荷蘭「阿姆斯特丹大學資訊法律學院」及倫敦「皇后瑪莉智慧財產中心」,就歐盟2001年通過之著作權指令於各會員國實行之情況與對市場之影響進行評估,並於2007年2月完成評估報告。該份報告指出,歐盟著作權指令就推動線上內容服務成長之目的僅達成少部分目標,若歐盟未來可能成為網路服務之單一市場,則本指令必須加以修改。
報告指出,部分指令內容的欠缺明確,留給各會員國極大的裁量空間於內國法排除規範之訂定與限制規範之研擬,此一情況實為該指令功能未能彰顯之重要因素。且因各會員國幾乎可完全自由決定欲採用之制度,將嚴重影響跨疆界網路內容服務的建構,尤其調和規範之欠缺,直接影響關於市場玩家提供跨疆界網路服務相關法律的明確性。而由於規範的不確定性,則迫使使用者於面臨跨疆界著作之使用時,需與每位權利人就使用受保障著作的範圍進行協商,導致交易成本之增加。另外,該指令之規範亦轉變了科技法律之態樣,推翻舊有權利平衡,而創造出偏向權利人、遠離著作使用者的規範模式,擴張的重製權賦予權利人幾乎完全的控制權力,而此一權利實非於實體世界權利人所能專享。
此份報告建議,為達成會員國規範具某程度的一致性,未來宜就該指令可附加之限制,明列簡短的必要禁止規範,各國亦可依據自身需求附加進一步的排除條款。同時建議歐洲各國可參考德國強制將數位權力管理資訊、著作使用範圍與特性於產品上附加說明之模式,作為未來規範訂定之參考。
2014年12月澳洲財政部就股權式群眾募資(Crowd-Sourced Equity Funding, CSEF)對外發佈政策框架選項的諮詢文件,為使新創企業容易對廣大的中小投資者籌集資金,該稿件承認政府需要採取行動,以克服現有的監管障礙,以利在澳洲廣泛的使用群眾募資這項工具。 提出討論文件的三個政策選項包括: 一、 公司和市場諮詢委員會(CAMAC)在2014年6月提出的法制框架。 二、 在2014年4月份於紐西蘭生效施行的紐西蘭模式(New Zealand model)的法制框架。 三、 維持現狀。 上述方案各具特色及優缺點,在公司和市場諮詢委員會(CAMAC)的提案中,建議專注於修改聯邦公司法,創造一類特殊的豁免上市公司(不需召開年度股東大會、提供經審計之財務報告等),且限制符合條件之小型企業才能納入,此外,設定200萬美元的募資上限,並可在12個月內在此範圍內提高募資;在中介機構部分,需持有澳大利亞金融服務執照(AFSL),對於盡職調查(Due diligence)所承擔的責任要求較低,須提供風險警告予參與群眾募資的投資者,且禁止提供其投資諮詢和貸款;對於投資者之規定,則設有個案均僅能投資2,500澳幣的上限以及12個月內投資股權式群眾募資,總金額不得超過10,000澳幣的限制。 若選擇第二方案,即使用已於2014年4月生效的紐西蘭法制框架,與第一方案相較具有諸多相似之處。然而,兩制間也存有顯著的差異,包括紐西蘭模式並未特別創設一類豁免上市公司、也未將進行股權式群眾募資的公司限制於小企業;對中介機構平台的收費標準不設限制,資訊揭露要求亦較低;而對參加投資者的投資金額限制原則上是近乎相同的。 如果選擇第三個維持現狀方案,在現行法制下意味著群眾募資起始時將面臨50名非員工股東的上限、股份公開報價禁令的限制,設立後須負擔如定期發佈經查核之財報等較一般私有企業更繁重的公司治理要求,此外,中介機構如群眾募資平台等也必須擁有澳大利亞金融服務執照(AFSL)。 諮詢文件訂立2014年12月8日至2015年2月6日這段期間內,向大眾公開徵求建議,並要求各利害關係人如中介機構,包括創投基金與群眾募資平台之意見。以推動群眾募資法制化,並尋求進一步的磋商出可能的立法草案,在確保減少監管障礙與保持充足投資者保護之間取得適當的平衡。可預期的未來這一年群眾募資的法制架構將在澳洲逐漸明朗化。
何謂公共出借權(Public Lending Right;PLR )?隨著科技及網際網路的普及,扮演著知識保存及傳遞角色的圖書館,在近幾年來因應讀者的需求,逐漸朝向數位化邁進。提供數位化服務對於圖書館的使用者來說,可降低資料蒐集的時間成本。然而,對於著作創作人而言,圖書館若提供數位化服務,可能會造成整個著作市場的失序,著作權人無法由著作市場取得著作權法所賦予的相當報酬,同時因應數位時代來臨所衍生的電子資料庫業者的生存空間亦大幅被壓縮。目前已有28個國家立法承認著作人的租借權,對於圖書館出借館藏造成著作權人的損失,採取補償制度,即賦予著作權人「公共出借權」(Public Lending Right;PLR),對於著作權人因為圖書館出借館藏所可能的損失,予以一定額度的補償,而歐盟亦正醞釀推行統一的出借權制度。依據法源的不同,PLR在實施上會有不同的做法。目前已實行PLR的28國,其立法基礎大致可分為三類:(1) 根據著作權法中租借權的授權,如德國、澳洲;(2) 根據著作權法外的補償權,如英國;(3) 或是透過地方文化機構的補助。 所謂「公共出借權」或稱「公共借閱權」乃指圖書或其他媒體資料,透過圖書館出借給讀者,而衍生政府以補償金或酬金支給作家的一種權利,是一種權利補償金制度。這個制度經濟上的假設是圖書館的出借行為會對於著作在市場上的銷售產生不利的影響,從而減損了著作權人的收入。但因為圖書館出借圖書乃是整個著作權法促進文化發展下所必須的一環,因此,對於著作權人的特別犧牲加以補償。從文化政策的角度來看,是屬於國家對文化創造者所實施的保護與獎勵措施。而基於圖書館對社會大眾提供免費服務的信念,實施公共出借權的國家,皆以政府經費或另設基金的方式來運作,並未直接向圖書館使用者要求收費,也並非以圖書館經費來支應給予作者的報酬。
德國公布NAP II,要求能源及工業部門減少二氧化碳排放量為達到京都議定書 將二氧化碳排放量減量控制到 1990 年排放量的 20 %目標, 歐盟持續祭出多項政策措施,近一年來並已實施碳排放證交易機制。 所謂的碳排放證交易機制係指,業者若能成功減少污染即可出售多餘的碳排放證,而排放過多二氧化碳者卻必須購買碳排放證。為達成前揭目標,所有歐盟會員國均應依據歐盟的國家分配計畫( Nationalen Allokationsplan ),於其內國推動實施。 在歐盟架構下,德國政府於日前公布第二階段的 NAP II ,以接續目前第一階段、將持續至 2007 年的 NAP I 。透過 NAP I 及 NAP II ,所有產業-包括能源、工業、交通( Verkehr )、家戶( Haushalte )、以及手工業( Gewerbe )、商業及服務業-均將被要求共同致力於二氧化碳減量的目標,德國政府也一一就各產業訂出排放標準。 基本上, NAP II 係有關德國能源業和工業自 2008 年至 2012 年止有關二氧化碳排放量的基本原則,重點在能源業及工業的二氧化碳排放控制,此乃因這兩個產業每年的二氧化碳排放量高達總排放量的 60 %。 NAP II 對工業的減量要求較為寬厚,只須減少百分之一點二五的排放量,能源業卻必須減量百分之十五。德國環保部長表示,工業面對市場上激烈的競爭,可以少負擔一些氣候保護的成本。此外,為了鼓勵能源業者投資環保設備減少污染,可同時生產電力和熱能的電廠二氧化碳排放量管制將比照工業,反之,老舊的高污染燃煤電廠獲得的碳排放證,比起一般的能源業還要再縮減百分之十五。 雖則 NAP I 、 NAP II 的實施對德國整體產業均形成衝擊,不過這個從環保概念出發的政策,卻也將促使德國產業在未來幾年產生結構性的調整,政府與民間部門為了達到二氧化碳排放減量的目標,必將投入新技術的研究與發展,進而帶動永續、潔能、環境友善( eco-friendly )及綠色科技的發展。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。