歐盟對於跨國的著作權交易提供建議
歐盟電信媒體委員會Viviane Reding委員和消費者團體委員會Meglena Kuneva委員針對歐盟國家線上數位內容著作權提出新的授權建議，統一歐盟國家的線上數位內容授權費用，來解決數位音樂、數位遊戲、數位影音的跨國銷售問題。
目前各國關於著作權的法令和費用是複雜且多樣的，因為各國擁有不同的著作權的規定，所收取的費用也不同，線上銷售商被此項原因限制，大多在自己的所在國銷售數位內容和傳統型態的影音，而半官方著作權仲介團體(collecting societies)負責徵收所在國之著作權授權費用，線上銷售商不願意處理歐盟27個國家複雜的著作權規定，因此歐盟國家跨國線上銷售商業交易很少，且線上銷售商通常會要求顧客使用該國核發的信用卡，以避免跨國的交易問題。
根據新的提案，統一歐盟的著作權授權費用，可迫使歐盟各國的半官方著作權仲介團體想更具吸引顧客的商業方式，以避免喪失收取著作權授權的費用。歐盟電子零售業組織執行長Marcel Avargues表示，此舉可以促使市場競爭，進而降低消費者付的費用，可在歐盟的27個國家以較低的價格付費。現在各國用不同的消費者保護方式和授權的法律來保護國內公司和消費者，但降低人為的商業限制是零售業一致的期望。
陳依婷
法務專員 編譯整理
DigitalMediaWire，2009年05月05日，http://www.dmwmedia.com/news/2009/05/05/eu-consider-proposal-pan-european-copyright-license，最後瀏覽日；2009年5月13日
2024年9月23日起，美國加州洛杉磯高等法院於康普頓（Compton）與比佛利山莊（Beverly Hills）法院試行數位證據系統，旨於簡化小額訴訟程序，使訴訟當事人透過數位證據系統平臺進行數位證據開示，節省郵寄實體證據副本所花費的時間、人力、物力。洛杉磯高等法院為全美最大之一審法院，法院轄區人數逾1千萬人，其所推動之數位證據系統具參考價值。 以下說明數位證據系統的重點： 1.數位證據系統適用的案件範圍 適用於「小額訴訟當事人於聽證會前之證據開示程序」。 關於證據開示程序，訴訟當事人應至少於訴訟聽證會前10 日完成證據開示。證據開示程序的傳統做法為當事人將證據副本「郵寄」給對造，而數位證據系統允許訴訟兩造於聽證會前，以「電子方式」交換證據。 依加州法規定，小額訴訟指原告向被告（個人、企業或政府單位）請求給付的金額在1.25萬美元以下。 2.數位證據系統可上傳的數位證據類型 訴訟當事人輸入「案號、聽證會具體日期、個人資訊（電子信箱或手機號碼）及6位數字金鑰」以驗證身分、註冊數位證據系統帳號後，可於數位證據系統分批上傳多種文件格式，包含時戳證據（Time stamp evidence）、圖片、影片、文字檔（如Word、OpenOffice）、PDF檔案、HTML檔案、簡報檔案等。並勾選上傳資料之當事人身分（原告或被告），確認上傳證據。 當事人應於確認上傳之每筆證據的註解中，簡述（briefly）該證據資訊。 經當事人確認、成功上傳至數位證據系統的每筆證據，都會擁有其唯一的（unique）證據編號（Exhibit Number）。 該系統最終會製作出一份「涵蓋該案件所有數位證據資訊的證據清單（Exhibit List）」PDF檔案，包含：案號、數位證據編號、證據縮圖及證據之簡述資訊等資訊，以便當事人依證據清單，參考（refer to）證據編號進行證據開示。 3.數位證據系統的檔案權限控管之設定 (1)上傳、編輯、刪除權限 訴訟當事人可上傳數位證據。 於系統上傳、未確認送出數位證據的階段，當事人則可編輯、刪除數位證據。 (2)線上瀏覽權限 上傳證據之當事人、司法人員擁有線上瀏覽「所有經當事人確認上傳之數位證據」的權限。 於系統確認數位證據後，上傳證據之當事人可於系統「勾選欲共享之數位證據」後，輸入對造之姓名、電子信箱，與對造共享其指定之數位證據。 (3)下載權限 訴訟期間至結案後60日內，訴訟兩造均可於數位證據系統下載數位證據。 4.證據於數位證據系統的保存期限 於小額訴訟結案後60日內，系統將自動刪除該案上傳之數位證據。 美國加州推動數位證據平臺，使當事人於平臺驗證身分、上傳時戳等數位證據，由平臺產出涵蓋案號、證據編號及證據資訊之證據清單，透過系統之權限控管加強證據管理，以數位證據開示減輕傳統證據開示程序之負擔。關於司法資料交換，參照我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局於2024年4月正式啟用之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，以「b-JADE證明標章」作為數位資料管理之標準，透過數位資料歷程管理與資料存證機制，鞏固證物保管機制。 上述之國內外趨勢之資料管理之作法可被資策會科法所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（下稱EDGS）》所涵蓋，美國加州數位證據系統，透過管理證據生命週期之各階段，首先由當事人上傳、確認證物資訊及建置清單；其次設有不同程度的檔案使用權限；並訂有證據資料之保存期限，以便進行證據管理、加速司法訴訟之證據開示程序。而為方便資料管理者控管數位資料，EDGS同樣強調資料之生命週期管理，由「檔案標題或檔案的相關資訊，需要能對應特定的數位資料」，輔以建立「資料清單」有助於盤點多筆資料。並透過「控管資料權限」等保護措施，搭配「評估資料的維護期限」，以達到管理資料歷程的目標。建議企業將EDGS納入資料管理規劃，確保資料管控有方。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點日本農林水產省（以下簡稱農水省）從2021年起於補助計畫要點中規定，農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料，且為系統服務業者取得、保管的情況下，須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序（下稱GL合規）。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST，自行向律師、專利師等諮詢，評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會，條列出須GL合規之補助計畫清單，且相關計畫規定預計於2021年生效（2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定）。 前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」，其中與「農業資料利用」相關實施項目為：利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約，應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神，保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料，於2020年制定農業領域AI資料契約指引，做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴，透過規制改革實施計畫，將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點，可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。
歐盟執委會委員要求行動通訊業者調降數據漫遊費用2008年全球行動通訊大會(Mobile World Congress)於2月11日在西班牙巴塞隆納展開，歐盟執委會負責資訊社會與媒體領域之委員 (EU commissioner for information society and media)Viviane Reding 出席大會並發表演講。在其演講中，Reding 要求歐洲之行動通訊業者降低數據漫遊之批發與零售價格，使消費者得以低廉的價格在漫遊時傳送文字簡訊或下載數據資料。Reding表示，儘管數據漫遊市場正在發展中，管制者不宜介入太深，但是，若行動通訊業者未能在7月1日前自願性地降低數據漫遊費率，則歐盟不排除採取管制措施。 此一演講內容引起正反兩極反應，行動通訊業者組成之GSM協會(GSM Association)發表聲明稿指出，行動數據漫遊市場正快速發展中，且業者正致力於發展各種創新服務，此時並非管制之成熟時機，若歐盟強行管制行動數據漫遊費率，則可能會扼殺各種創新服務之發展；不過消費者團體則認為，正由於其費率不受管制，業者往往向消費者收取不合理之漫遊費用，因此消費者團體支持歐盟採取管制措施。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).