德國聯邦網絡管理局將於四月拍賣800 MHz等頻譜供4G使用
德國聯邦網絡管理局（Bundesnetzagentur，BNetzA其職權類似目前我國之交通部）將於2010年4月12日展開針對800 MHz、1.8 GHz、2 GHz及2.6 GHz四大頻段中的部分頻譜拍賣，以供電信服務無線網路接取之用─特別是供4G技術使用；惟競標者僅有既存的四大電信營運商：Deutsche Telekom、Vodafone、KPN’s E-Plus（該公司成立一百分百控股公司獨立參與投標） 以及Telefónica O2，並無新進業者投標，明顯欠缺多樣性(diversity)。
局長Matthias Kurth表示，曾收到兩家業者有意參與競標的訊息，但其中一家營運商並未符合相關投標資格，而無法參與拍賣；另一家則已表明退出競標拍賣程序。
前揭四大頻段原屬軍方或傳統廣播電視業者所使用，屬歐盟所謂之數位紅利(digital dividend)之頻段已清空待價而沽。其中最受矚目者乃電波物理特性極佳的800 MHz頻段，特別適合於4G通訊技術之用，能在偏遠地區與都會遮蔽密度高之地區展現良好的覆蓋率及滲透率。
歐美地區皆已陸續進行廣電數位化（DSO）及數位紅利頻譜拍賣或制訂相關使用規則，以提升無線網路接取的便利性與普及性，強化國內資通訊產業競爭力。惟德國電信產業似乎與我國目前情況類似，為既有電信營運商寡占頻譜使用及相關服務市場，與美國700 MHz拍賣結果大異其趣，商業價值是否亦為德國頻譜釋出之重要考量，後續發展頗值得注意。
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險，保護和行使著作權人權利，於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》，以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的資料為基礎，制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分，第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」，依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的區分方式，分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（業務）使用者（事業利用人）」和「業務外利用者（一般利用人）」四個利害關係人，依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施，以及提供和使用人工智慧系統和服務時，安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人（例如表演人）的權益保護，從權利人的思考角度，建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的（著作權）法律上利用行為[2]。其次，說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制；於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施；最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中，針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係，除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（事業與一般利用人）」，提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍，並提供如何降低風險的對策。同時，從權利人角度提供如何保護權益的指引，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下： 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製，無需獲得權利人的授權，但是，該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容，而進行額外學習；為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現；對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」，這三個情況係同時存有「享受」著作目的，不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷，資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下，未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時，屬於「不當損害著作權人利益」的要求，將不適用（日本）著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料，則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權，人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法，如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下，則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」， 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一，權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性（依拠性）」要件，例如：AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名（標題）或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出，除利用人外，開發或提供者亦有負侵權責任的可能，特別是－－人工智慧頻繁產生侵權結果，或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果，但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時，可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品，甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物，不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態，該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧（AI）科技迎來契機，其生成內容隨著科技發展日新月異，時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售，或是將Chat GPT內容當作補習班教材，均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件，單純機械性的AI自動生成，基本上欠缺「人的創造性」，非著作權保護對象，已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本？賦予AI訓練合法使用既有著作，應有的界限？衡平(賦予)既有著作的著作權人權益？AI服務提供者應負那些共通義務？是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任？AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件？等等諸此進一步的疑義，則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》，我們可以清楚的看出，在樹立成為AI大國的國家發展政策下，其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製，但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任，彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時，做為完善相關法令機制的重要參考。 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） [1] 文化庁著作権課，「AI著作権チェックリスト＆ガイダンス」，令和6年7月31日，https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf，最後閱覽日：2024/08/20。 [2] 詳見前註，頁31。 [3] 詳見前註，頁7。 [4] 詳見前註，頁8。 [5] 詳見前註，頁9。 [6] 詳見前註，頁9。 [7] 詳見前註，頁35。 [8] 詳見前註，頁36。 [9] 詳見前註，頁42。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許，美國亞利桑那州（Arizona，下稱Arizona）一名49歲的婦人，遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1]，在運行自動領航模式（Autopilot）下撞擊，雖然該婦人立即送往醫院，但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後，Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外，同年12月11日晚間10時許，在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla，疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況，導致車禍發生，雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事，有待進一步釐清。[3] 綜上，不論測試或道路駕駛，現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛，然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛（下稱自駕車）的同時，若不幸發生類似前開新聞之（車禍）事故時，相關肇事責任究應如何釐清，隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用，更愈顯重要，為解決前開肇事相關疑慮，本文擬針對民事上之「過失」本質，反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任，是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上，面對自駕車相關科技與應用的世界洪流，若發生車禍等交通事故時，當事人相關之損害賠償請求，仍大多以民法上之侵權行為作為基礎，雖事故肇因種類眾多，亦常見各類的肇因共同造成事故發生，但本文考量相關議題繁複，以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思： 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生，若涉及駕駛人之行為者，受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者，無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定（即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定），請求駕駛自駕車之人賠償，前提均為駕駛人具有過失，差別僅在舉證責任是否由請求權人（受有損害之人）負擔。 承上，既然前開侵權行為之重要成立要件為過失，其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度，然在我國民事過失責任之架構上，有不同程度上之區分，即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之，抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務；具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者；重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此，實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準，應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失，倘否，則應負擔過失之賠償責任，是以，就此脈絡推論，自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害，即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會（Society of Automotive Engineers International，下稱SAE）所分類之自動化駕駛等級，區分為等級0至等級5（共6個等級），而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身，而駕駛人僅在特殊條件下，方須接管駕駛車輛，更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛，不過在等級2前之等級，環境監控之任務大多在駕駛人身上，自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而，自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任，誠如前述，係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提，而過失之本質，則係雖非故意，但按其情節，（1）行為人（駕駛自駕車之人）應或能注意，卻不注意，或（2）雖可預見侵權行為（車禍肇事）之事實發生，但確信不發生[8]，就此，在SAE分類等級2以前之自駕車，因監控環境之任務仍由駕駛人負擔，則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人，負擔相同侵權行為之注意義務內容（或程度），但等級3至等級5自駕車之各式應用情境，車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管，則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生，仍具有可預見性，或得注意並防免之，則不無疑慮。 參、事件評析 綜上，本文所提不同等級自駕車，是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失，實有相當程度上之衝突，蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時，實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能，或在遇見後積極防免結果發生，倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任，或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人，卻必須就非因己誤之結果負責，某程度上似有違過失責任之本質，而質變成為無過失之擔保責任。 據此，本文認為，若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題，或可（1）透過保險、基金等方式填補損害，或（2）具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務，如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態，使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理（3）與商品責任間進行相關的調和等，然而無論如何，對於此等問題或疑慮，究竟應採何方向或多方進行，甚或以其他方式解決，則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報，〈台灣首例！特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉，2018/12/12，https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ （最後瀏覽日：2019/03/21）。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑，《侵權行為法》，自版，頁308-309（2011）。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
以色列政府採購之創新實踐 如何規範通聯紀錄的詐取及販售行為，成為美方關注的焦點美國第四大無線通訊業者T-Mobile於1月24日依據華盛頓州暴利罪法（criminal profiteering laws）向該州高等法院提出申請，要求法院對Data Find Solutions公司、1st Source Information Specialists公司及其他有關的公司與個人發出禁制令（injunction），以防止上述公司透過詐欺手段獲取及販售T-Mobile客戶的通聯紀錄（call records）。 目前包括了州議員、州檢察總長及聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission），均積極探求相關的法律規定，如果Data Find Solutions等公司非法獲取及販售通聯紀錄的情況屬實，將依法予以定罪。 無獨有偶，在一週之前伊利諾州檢察總長也對1st Source Information Specialists公司提出了訴訟，控告該公司非法取得及販售通聯紀錄。數位眾議員及參議員，已經公布了相關立法計畫，未來凡以欺詐的手段獲取及出售通聯紀錄都將被視為違法行為。參議院多數黨領袖Bill Frist議員即表示，「詐取客戶通聯紀錄並透過網路出售是一錯誤的行為，必須加以制止。」