新興網路音樂流通模式之法律政策趨勢與實例研討

刊登期別
第18卷,第05期,2006年05月
 

※ 新興網路音樂流通模式之法律政策趨勢與實例研討, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=296&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/21)
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CAFC判決未遵守自由授權條款構成著作權侵害

  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。

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歐盟《非歐盟國家智財權保護與執法成效報告》

  歐盟執委會於2020年1月8日發布《非歐盟國家智財權保護與執法成效報告》(Report on the protection and enforcement of intellectual property rights in third countries)。該報告自2006年起,每兩年出版一次,主要目的為確定特定非歐盟國家中智財權之保護與執法狀況,並列出每兩年的「優先關注國」(priority countries)清單。報告中亦說明,所謂「優先關注國」是對歐盟智財利益造成最大侵害的國家,而非指全球中智財保護狀況最有問題的國家。   本次報告臚列的國家中,中國為最需關注的第一級國家;第二級為印度、印尼、俄羅斯等;第三級則是阿根廷、巴西、馬來西亞、泰國、沙烏地阿拉伯等國。報告提到中國是歐盟境內仿冒品與盜版貨物的主要來源。在歐盟海關扣押的仿冒品與盜版貨物中,有百分之八十以上來自中國和香港。第二類優先國家,其智財保護與執法存在系統性問題,且問題解決上進度緩慢。而第三類優先國家智財領域表現上也有類似問題,僅在嚴重性和數量低於第二級優先國家。其中,沙烏地阿拉伯為今年新增為優先關注國家,研究報告指出該國常被作為中轉國家,傳輸歐盟境內仿冒與盜版貨物。   報告中亦提到上述國家共同問題,包含: 強制性技術轉讓策略(特別是中國)不利於外國產業(尤其是高科技產業)投資,使外國產業失去競爭優勢; 海關執法情形不一,往往沒有依職權採取人身拘提、扣押、銷燬仿冒及盜版貨物,或是未對運輸中的盜版貨品依法採取行動; 仿冒和盜版商品通常不會被執法部門直接銷燬,甚至會回到市場; 智財侵權罰則上,許多國家的懲罰過輕,無法造成威懾作用。 因缺乏執法政治意願和資源,使國家智財權執法情況薄弱,也導致技術基礎設施、人力資源、專業能力,甚或司法、行政以及一般公眾對智財權價值認識不足。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

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