從「數位休閒娛樂產業」之法制需求談我國娛樂業法制規範之可能性
邱映曦
資深研究協理 編譯整理
歐盟單一專利法院（(Unified Patent Court, UPC）預計於2023年6月1日正式運作，歷經英國脫歐等事件後，於去年（2021）12月2日奧地利批准單一專利法院協議暫行議定書（Protocol to the Agreement on a Unified Patent Court on provisional application, PAP-Protocol）並提交後，正式進入最後階段。 UPC為歐盟所設立之國際法院，對歐盟授予之專利具管轄權，負責審理歐洲專利的侵權與訴訟案。UPC之裁決結果將適用於所有UPC成員國，透過建立單一的審理制度，避免各國法院標準不一致的情形。截至目前（2022年12月20日），已有16個歐盟成員國批准單一專利法院協議（下稱協議）。 現有歐洲專利（EP）將直接適用UPC制度，為降低影響，協議給予專利權人申請退出單一專利制度（Unitary Patent, UP）的選擇權，若未於規定時間內提出申請，仍可於UPC啟用後7年內提出。其他針對UPC提出幾點說明： 一、UPC成員國之歐洲專利，皆受到UPC管轄。 二、UPC分為初審法院（Court of First Instance）與上訴法院（Court of Appeal），初審法院為UPC成員國之地方或區域法院並非單一法院。 三、訴訟期限於初審分為三階段，總時程約為12至14個月，上訴法院受理後原則不會再發回初審法院，審理過程約為12個月。 四、UPC管轄權僅限於專利事務，如侵權訴訟、專利撤銷、申請強制令等。 五、UPC受協議、歐洲專利公約及有關的國際協議、規範等約束。
美國國土安全部發布「2024人工智慧路線圖」，確保AI安全開發與部署美國國土安全部（Department of Homeland Security, DHS）於2024年3月17日發布「2024人工智慧路線圖」（2024 Artificial Intelligence Roadmap）（下稱AI路線圖），設立三大目標，將偕同旗下機關與產官學研各界合作，確保AI的安全開發與部署，保護國家關鍵基礎設施安全，以強化國家安全。 美國拜登總統於2023年10月30日簽署的第14110號總統行政命令《安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）（下稱AI總統行命令），要求DHS應管理使用於關鍵基礎設施與資通安全的AI、制定全球AI標準並推廣、降低利用AI造成具有大規模殺傷力武器攻擊之風險、保護AI智慧財產權、以及吸引AI領域人才，以促使、加強AI開發與部署等事項。為踐行上述事項，DHS制定AI路線圖，其三大目標如下： （1） 負責任的使用AI以推進國安任務（Responsibly Leverage AI to Advance Homeland Security Mission）：透過建置AI基礎建設、建立AI系統測試與評估（Testing and Evaluation, T&E）、推動AI人才培育計畫等行動措施，帶領主管機關負責任的使用AI，以保護國家安全及避免AI對關鍵基礎設施的風險，確保AI於使用過程中係尊重個人隱私、保護公民權利與自由。 （2） 促進AI安全與資安（Promote Nationwide AI Safety and Security）：利用AI技術改善與預防關鍵基礎設施之安全與資安風險、制定關鍵基礎設施之AI使用指引、以及成立AI安全與資安委員會（AI Safety and Security Board, AISSB），彙集產官學研各界專家意見。 （3） 透過擴大AI國際合作來引領AI發展（Continue to Lead in AI Through Strong, Cohesive Partnerships）：將透過與產官學研各界合作，擴大AI的國際合作，並持續與公眾進行意見交流與分享，推廣AI政策或相關行動措施；DHS亦將持續與參眾議院及其他主管機關匯報AI相關之工作進度與未來規劃，以提升部門AI的透明度，並建立公眾對AI的信任。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
Ofcom公佈「2014年通訊基礎建設報告」英國電信管制機關Ofcom於2014年12月8日提出第二版通訊基礎建設報告(Infrastructure Report 2014)。依據英國2003年通訊法(Communications Act 2003)規定，Ofcom必須每三年向英國文化、媒體與體育大臣(Secretary of State for Culture, Media and Sport)提出英國電子通訊網路及服務檢討報告，此次報告是在2011年11月第一版通訊基礎建設報告之後，對於英國現有政策施行情況再進行檢討，重點在於檢視目前整體基礎設施建設情形，內容大致可區分為：1. 網路及服務的覆蓋率、成效以及範圍、2. 頻譜使用、3. 基礎設施共享、4. 安全性與彈性。 在未來整體的規劃上，報告指出以下三項是未來決策者可能會面臨的挑戰，在政策推行與改善時應該一併考量。 一、寬頻普及服務義務：在固網寬頻部分，2009年英國政府推行寬頻普及義務(Universal Service Commitment for Broadband)，目前英國超過2Mbit/s的寬頻覆蓋率已達97%，超過10Mbit/s的寬頻覆蓋率則達到85%。在高速寬頻方面，目前已達75%覆蓋率，家戶可接取寬頻速度至少有30Mbit/s。英國政府希望能在2017年使95%可達接取24Mbit/s以上之寬頻。 在行動網路覆蓋率部分，目前英國政府投注一億五仟萬英鎊在新的基礎建設上，希望將行動網路覆蓋率普及於未有服務的家戶，並配合其他政策增加覆蓋率，例如以漫遊、靜態基礎設施共享或MVNO業者來完成。 二、新科技廣泛運用於市場：目前，手機營運商積極推展4G服務，希望終端用戶能達98%之覆蓋率。但在推行之際，尚需要政府的補助，以及法規政策的調整。 三、檢視未來基礎建設的發展：為促進不同科技產業的發展，對固網與行動寬頻速度不斷地進行改善仍為現階段重要的推行項目。因此，應定期依據市場的供需，持續進行政策上的調整。 此外，報告指出，將來在前述三項主要政策推行目標上，除了考量基礎建設應達成的網路速度以外，符合民眾需求的品質經驗等因素亦應一併在政策施行之時納入考量。Ofcom提出之報告重點在於能提供目前英國通訊基礎建設政策推行時之參考指標，此在後續我國的通訊基礎建設方面，亦能做為參酌，以因應物聯網或其他新興科技的迅速發展。