新興網路音樂流通模式之法律政策趨勢與實例研討
邱映曦
資深研究協理 編譯整理
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
美國肯塔基州上訴法院於月前駁回一名女子所提出的監護權認定案的上訴。該女子之上訴理由中提到：法院所據以決定監護權之證據之一，乃是未經她同意即被其他人標示出該女子姓名，並放在臉書(Facebook)上供人點閱、瀏覽的照片。但該州上訴法院並不同意這個看法，其在判決中指出：目前並無任何法律要求他人必須先取得該女子之同意後才能對之攝相，並上傳至臉書或其他網站；此外亦無任何法律規定其他人不得將該女子之姓名標示(tag)於這些照片上。 暫撇開其他法律不談，此一案件引人思考之與個人資料保護相關之處至少有二：首先，是關於法律適用的部分，亦即，如本案發生在日後個人資料保護法開始施行後的台灣，則該法第51條第1項(註1)之排除規定是否適用的問題；其二則是法律政策的部分，究竟在這個資訊數位化且易於搜尋的網路時代，為個人或家庭活動目的而毫無設限（例如本案之供不特定人瀏覽）的利用他人之個人資料是否確無為保護個人資料為著眼點之規範必要？（在肯塔基州這個案子裡，此一「無規範」的結果或許是正面的，但在其他的許多狀況，可能並非如此。） 註1：個人資料保護法第51條第1項：「有下列情形之一者，不適用本法規定：一、自然人為單純個人或家庭活動之目的，而蒐集、處理或利用個人資料。二、於公開場所或公開活動中所蒐集、處理或利用之未與其他個人資料結合之影音資料。」
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。
2018年直布羅陀公布一系列DLT應用商業活動管制規範英國海外屬地直布羅陀，針對透過與日俱增的首次發行代幣（Initial Coin Offerings, 簡稱ICO）募集商業活動，早在2017年9月，其金融服務委員會（Gibraltar Financial Service Commission, 簡稱GFSC）已公布官方聲明，警告投資人運用分散式帳本技術（Distributed Ledger Technology，簡稱DLT）之商業活動，如：虛擬貨幣交易或ICO等具高風險且投機之性質，投資人應謹慎。 GFSC又於2018年1月公布「分散式帳本技術管制架構」（Distributed Ledger Technology Regulatory Framework），凡直布羅陀境內成立或從其境內發展之商業活動，若涉及利用DLT儲存（store）或傳輸（transmit）他人有價財產（value belong）者，均須先向GFSC申請成為DLT提供者（DLT provider），並負擔以下義務： 應秉持誠信（honesty and integrity）進行商業活動。 應提供客戶適當利息，且以公平，清楚和非誤導方式與其溝通。 應準備相當金融或非金融資源（non-financial resources）。 應有效管理和掌控商業活動，且善盡管理人注意義務（due skill, care and diligence），包含適當地告知客戶風險。 應有效配置（arrangement）客戶資產和金錢。 應具備有效公司治理，如：與GFSC合作且關係透明。 應確保高度保護系統和安全存取協定。 應具備系統以預防、偵測且揭發金融犯罪風險，如：洗錢和資恐。 應提供突發事件預備方案以維持商業活動繼續進行。 GFSC和商業部（Ministry of Commerce）又於2018年2月聯合公布，將於第二季提出全世界第一部ICO規範，管制境內行銷（promotion）、販售和散布數位代幣（digital token）行為，強調贊助人須先授權（authorized sponsor），並有義務確保遵守有關資訊揭露和避免金融犯罪之法律。
何謂德國「中小企業創新核心計畫」(Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand)？中小企業創新核心計畫（Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand ,以下簡稱ZIM）是一項覆蓋全國範圍、不限制技術領域和行業的補助計畫，補助對象除中小企業外，還包括與之合作的研究機構。該計畫整合過往其他許多補助計畫，德國聯邦經濟與能源部於2015年1月公佈了最新的ZIM計畫實施方針，擴大受補助中小企業的範圍，且提高資助資金的數額，將對企業補助的最高數額從35萬提高到38萬，對研究機構補助的最高數額從17.5萬提高到19萬歐元，以持續提升德國中小企業的創新能力與競爭力；企業與合作研究機構可以在補助的架構下針對先進技術研發獲得資金，研發主題不限，重點在於創新內容與市場價值。 ZIM計畫中的中小企業為員工人數不超過499人，同時年營業額低於5000萬歐元或資產負債表總額低於4300萬歐元的企業。在此基礎上，ZIM計畫中分為以下三種補助類型： 1.ZIM個人計畫(ZIM-Einzelproejkte)：補助個別經營企業的研發計畫。 2.ZIM合作計畫(ZIM-Kooperationsprojekte)：補助兩個或兩個以上的企業或研發機構之共同研發計畫。 3.ZIM網狀型合作計畫(ZIM-Kooperationsnetzwerke)：補助在創新網狀架構下至少六個中小企業合作之全面性研發計畫。