美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)於2008年8月13日,在Jacobsen v. Katzer一案中,對於未遵守自由軟體授權條款而使用他人著作,作成構成著作權侵害之判決,扭轉地方法院之判決結果。由上訴人Jacobsen經營的JMRI(Java Model Railroad Interface),透過多數參與者集體協作的程式DecoderPro,為開放資源的自由軟體,採取Artistic License模式,供模型火車迷編輯解碼器晶片(decoder chip)的程式以操控模型火車;被告Katzer從 DecoderPro下載了數個定義檔來製作一套市售軟體稱Decoder Commander,卻未遵守該自由授權條款,包括未標示JMRI為原始版本之著作權人、可從何處取得標準版本、及修改後版本與原始版本差異部份之註記等。
Jacobsen認為Katzer的侵害著作行為已造成不可回復之損害,請求法院暫發禁止命令(preliminary injunction)以停止Katzer的違法行為,地方法院認為被告乃違反非專屬授權契約,應依違反契約責任負責,不另構成著作侵權行為,駁回暫發禁止命令的請求。
聯邦巡迴上訴法院認為本案爭點在於「自由軟體授權條款的性質究屬契約內容(covenant)或授權條件(conditions of the copyright license)?」,由於Artistic License之用語為「在符合下列條款之條件下」(provided that the conditions are met )方能重製、修改及散布,以遵守授權條款為取得授權之條件,本案中Katzer未能遵守條款,因而根本未取得授權,其行為屬無權使用而構成侵害著作權,是以命地方法院就暫發禁止命令一事重新審理。在善意換取善意(Creative Common,創用CC)及分享著作的潮流下,支持者譽此結果為自由軟體的一大勝仗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
既有建築改善翻新措施─德國政策參考 科技法律研究所 2013年07月11日 壹、事件摘要 內政部於6月20日公布資訊指出,我國為達成環境永續發展之目標,於1999年開始推行綠建築標章評估系統,迄今已有3,943件新建或既有建築,取得綠建築標章或候選綠建築證書,每年皆可有效節水與節電;同時,自2003年起,針對既有中央辦公廳舍及國立大專院校所辦理的改善翻新,亦具有顯著的節能減碳成果。 貳、重點說明 為因應全球暖化與氣候變遷問題,我國針對建築部門推動許多兼顧節能減碳與生態保護的綠建築政策。首先,內政部在1999年針對新建建築之規劃設計,訂定綠建築標章評估系統。行政院另於2001年3月核定「綠建築推動方案」,率先實施對公部門新建及既有建築之綠化工作,內政部並依據該方案實施方針第7條,推動「綠廳舍暨學校改善補助計畫」。接著,為了強化民間產業投入綠建築,行政院再於2008年1月核定「生態城市綠建築推動方案」,依據該方案實施方針第11條「辦理綠建築更新診斷與改造計畫」,繼續推動既有中央辦公廳舍及國立大專院校建築物之改善翻新。此外,為鼓勵民間既有建築參與綠建築改善,並於100年1月訂定內政部獎勵民間綠建築示範作業要點。 由上述政策發展可以看出,我國既有建築之改善翻新,乃循公部門先帶頭示範,再輔以對民間建築給予獎勵補助,與歐美等先進國家政策推動模式一致。 參、事件評析 根據統計,我國既有建築約佔全國建築總量97%,這些早期建造的建築物,於設計規劃之初皆未納入綠建築之概念。因此,雖然許多既有建築仍舊堪用,但建築本身卻普遍存在著高耗能問題。這使得推動既有建築進行改善翻新,提升其能源效率,成為一重要議題。而依內政部公布之資訊,公部門既有建築改善翻新獲得卓越之成效,確實令人欣喜。然而,公部門既有建築畢竟仍屬少數,故如何推動民間既有建築進行改善翻新,會是我國落實綠建築政策的關鍵。在此,本文將介紹德國政府之相關政策,希望能供我國作參考。 在既有建築改善翻新政策中,德國政府同樣先要求公部門建築必須進行改善翻新,以逐年降低其能源消耗量。與此同時,德國政府也認知到有超過75%的既有建築,至今仍未進行改善翻新。因此德國交通、建築暨都市發展部(Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung, BMVBS,簡稱交通部)推出了降低二氧化碳排放的建築改善翻新方案,不僅給予補助,更與德國復興信貸銀行(Kreditanstalt für Wiederaufbau, KfW)合作,提供改善翻新的低利率貸款。 今年6月1日,為了促進民眾積極採取「具體的」改善翻新行動,交通部與德國聯邦經濟暨技術部(Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, BMWi,簡稱經濟部)共同推出建築節能改善翻新的線上評估服務。讓民眾即使在家中,也可以進行節能與節省成本的行動。 該線上評估服務分為三大步驟,首先,必須輸入建築物的狀態。接著,便可以選擇欲改善翻新的項目及措施。最後,系統會產生整體改善翻新的結果,包括改善翻新前後的能源需求狀態、二氧化碳排放量,以及改善翻新所需經費,並提供聯邦、邦政府財政補助及KfW貸款方案的連結。 德國政府希望藉此向民眾傳達改善翻新的好處,在於節能、節省長期的能源成本,並增加建築物之價值。儘管德國政府在此線上評估服務網站上表明,評估結果僅供參考,並無法取代專業能源顧問的具體評估建議。然而,事先透過簡單、便利的線上評估,不僅增加民眾對於既有建築改善翻新的瞭解及興趣,更是進一步驅動民眾尋求專業評估的動力。 由此可知,節能減碳若要具體落實,全面性的規劃絕對是必要的。我國若能以德國的政策為借鏡,給予民眾更多關於既有建築改善翻新的協助,提供更多資訊。相信可以鼓勵更多民眾自主投入既有建築節能之行列,使我國綠建築政策獲得全面性的落實。
加拿大運輸部發布自駕系統測試指引2.0,為建立全國一致的實驗準則加拿大運輸部(Transport Canada)於2021年8月6日發布「自駕系統測試指引2.0」(Guidelines for Testing Automated Driving Systems in Canada Version 2.0),建立全國一致的最佳實踐準則,以指導配有自動駕駛系統(Automated driving systems, ADS)之車輛能安全地進行實驗。根據從國內外測試活動中取得的經驗及教訓,對安全措施進行更新,內容包括: 一、實驗前的安全考量:探討在開始實驗之前應考量的安全注意事項,包括(1)評估實驗車輛安全性、(2)選擇適當的實驗路線、(3)制定安全管理計畫、(4)安全駕駛員與培訓、(5)民眾溝通及提高意識、(6)確保當地執法單位及緊急應變人員瞭解實驗活動。 二、實驗中的安全管理:討論在實驗過程中應重新檢視的安全考量,包括(1)使用分級方法進行測試、(2)調整安全管理策略、(3)制定事件和緊急應變計畫與步驟、(4)安全駕駛員的角色及職責、(5)遠端駕駛員和其他遠端支援活動的安全考量、(6)在沒有安全駕駛員的情況下進行實驗、(7)與其他道路使用者的安全互動、(8)與乘客的實驗、(9)定期報告及資訊共享。 三、實驗後應注意之事項:在結束其測試活動後應考量的因素,包括報告實驗結果、測試車輛及其部件的出口或處置。如果測試車輛是臨時進口的,則在測試完成後可能需要將其銷毀或捐贈。 該測試指引僅適用於臨時實驗,而非永久的市場部署,加拿大運輸部將繼續更新該測試指引及其他文件和工具,以支持加拿大道路使用者的安全。
Ofcom建議ISP之寬頻廣告應以平均速度為準鑑於ISP對於寬頻服務的廣告速度常與實際提供速度有落差,英國廣告標準管理局(Advertising Standards Authority,ASA)要求廣告事務委員會(Committee for Advertising Practice,CAP)與廣播廣告事務委員會(Broadcast Committee for Advertising Practice,BCAP)針對英國各地區的ISP寬頻廣告進行審查,CAP與BCAP則委託Ofcom進行各ISP實際寬頻服務速度之調查。 Ofcom於2010年11月~12月期間,針對ADSL、Cable及光纖等寬頻服務進行各時段的大規模測試。綜合以往的調查,Ofcom研究結果發現,英國寬頻服務平均速度約從 5.2 Mbps(2010年5月)至6.2 Mbps的(2010年11~12月),但不到廣告所宣稱速度之一半(平均寬頻廣告速度為 13.8 Mbps,故僅約45%。) 在各種寬頻技術中,ADSL的廣告與實際落差最大,廣告宣稱8Mbps之速度,實際平均僅有2~5Mbps;而Cable的廣告與實際落差最小,實際速度均能達到廣告速度的90%左右;光纖寬頻則約在80%~90%之間。 Ofcom並建議將以下原則增訂至英國寬頻速度自律規則(Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds)中 • 如果寬頻速度是廣告內容,必須包括一個「典型的速度範圍」(Typical Speed Range,TSR),計算依據為將某一速度之使用者依照實際接取速度分為四等級,去掉最高與最低,取中間50%使用者之平均速度為準; • TSR必須至少與宣稱之速度相當; • 宣稱的速度必須代表相當大比例使用者能夠接受的實際速度; • 任何TSR或宣稱之速度在用於廣告時,必須是基於足夠的分析統計數據,而該數據與方法應經過審議。 Ofcom認為ISP的寬頻廣告應反映消費者能接受之實際速度,因此改變廣告規範是必要的,以促使各ISP進行以速度為基礎之競爭,並確保消費者有充分資訊可比較、選擇最有效率之寬頻服務。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)