美國第七巡迴上訴法院( U.S. Court of Appeals (7thCir) )最近就 Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案做出判決,本案爭執重點在於 GPL 授權條款與反托拉斯法之間的關係,美國第七巡迴上訴法院認為 GPL 授權條款並不違反反拖拉斯法,法院也同時明確表示,一般而言自由軟體無須擔心會違反反托拉斯法。 本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師,其欲販售由 BSD ( Berkeley Software Distribution )所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本,而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種,想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定,不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用,上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零,涉嫌以掠奪性定價( predatory pricing claim )方式削減作業系統市場之競爭,已違反反托拉斯法。 法院認為,本案並無法主張掠奪性定價,蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格,其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果,且消費者並未因此受到損害。其次,法院也指出,著作權法通常對他人之改作權加以限制,其目的是為了收取授權金,不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金,因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者,將會違反著作權法,即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
資通安全法律案例宣導彙編 第3輯 產業創新與管制革新-日本國家戰略特區制度等之啟示