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=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/06)
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澳洲擴大對中小企業之政府採購競爭機會

聯邦採購規則(Commonwealth Procurement Rules)為澳洲財政部(Australia Government Department Of Finance)依公共治理、績效及課責法(Public Governance, Performance and Accountability Act 2013)授權所訂定之採購規範。澳洲財政部於2024年發布新修正之聯邦採購規則,並於同年7月1日生效。 新修正之聯邦採購規則除維持現行架構及核心精神外,另增訂聯邦供應商行為準則、擴大經濟效益評估、促進性別平等等措施,同時也擴大對中小企業之支援與協助。 為確保中小企業參與政府標案之公平競爭,新修正之聯邦採購規則要求澳洲政府在評估採購案時應適當提供中小企業競爭機會,並以符合最佳性價比之原則考量下列事項: 一、 向具有競爭力之中小企業進行採購之效益; 二、 中小企業參與競標之障礙,如投標之資金成本; 三、 中小企業之能力及對地區市場之貢獻; 四、 增加潛在供應商數量以最大化競爭所產生之效益,包含在合適之情況下,將大型專案拆分為數項小型專案。 此外,新修正之聯邦採購規則要求聯邦機構提高對中小企業採購之比例。依新修正之聯邦採購規則第5部分,超過澳幣10億元之採購契約,採購總金額中至少25%應係向中小企業採購,較修正前提高5%;超過澳幣2,000萬元之採購契約,採購總金額中則至少應有40%係向中小企業採購,較修正前提高5%。 本次修正是考量中小企業對於澳洲經濟有所貢獻,因此提高中小企業之採購比例,預計修正後亦可讓更多中小企業獲得採購機會。

Rambus再興訟 南亞科、華亞挨告

  美國記憶體設計司Rambus1月25日向美國北加州地方法院提出侵權告訴,指控Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠,涉嫌侵犯Rambus的DDR2記憶體、GDDR2及GDDR3繪圖卡用記憶體等共18項專利。南亞科副總經理白培霖表示,還不了解Rambus實際的指控內容,一切仍在了解中。   Rambus三年前推出RDRAM並獲得英特爾支持成為次世代主流產品,但因當時DRAM廠基於成本考量,決定支持DDR規格,所以Rambus後來不得不被迫退出標準型DRAM市場。然因Rambus擁有多項記憶體專利,目前主要產品獲得新力PS遊戲機採用,所以大部份營收來源均來自於權利金收入,去年Rambus營收約1億4500萬美元,其中的1億2000萬美元就是權利金收入。   由於Rambus前年就宣佈研發出DDR2產品,隨著今年英特爾力推新款支援DDR2晶片組,全球DRAM廠均投入DDR2生產,因此Rambus再度興訟,控告Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠,侵犯其 DDR2及GDDR2、GDDR3等記憶體共18項專利。   對於被Rambus控告一事,南亞科技及華亞科技提出說明。白培霖說,南亞科及Rambus一直就二家製程技術洽談相互授權事宜,內容包括DDR2及繪圖卡用記憶體GDDR3等,但目前為止雙方還沒有達成相互授權協議,自然也沒有權利金支付問題,由於南亞科目前還沒收到起訴書,不知道Rambus提出的控訴內容為何,因此一切有待再進一步了解後再行說明。除了此次的Rambus控告南亞科侵權,去年日本半導體大廠瑞薩科技(Renesas)也三度對南亞科技提出侵權控告,瑞薩除了指出南亞科技侵犯其記憶體製程、設計、封裝等專利權外,去年十月底還向東京地方法院提出申請,將對南亞科技日本子公司進口、銷售DRAM行為進行假處份(Preliminary Injunction)。   對於國際大廠不斷針對南亞科提出侵權告訴,南亞科技表示,與瑞薩在日本、美國的專利權官司,至今還在上訴審理階段,南亞科已經提出資料證明,至於Rambus此次提出的侵權告訴,現在還在了解中,但南亞科的立場,會尊重每家半導體廠的專利權,不會有任何侵權的行為。

美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。   為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。

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