美國聯邦法院最近判決美國聯邦官員在 2001 年及 2003 年,允許四家企業在夏威夷種植基改作物以生產試驗用藥的行為,違反環境法規。該許可內容涉及許可在夏威夷州 Kauai, Maui, Molokai and Oahu 種植玉米或甘蔗。
本案法官 Michael Seabright 判決中特別指出,鑑於夏威夷州乃是許多瀕臨絕種或受到絕種威脅的生物的棲地-該州計有 329 種罕見生物,占全美瀕臨絕種生物及受到絕種威脅生物種類之四分之一,而美國農業部動植物健康檢疫服務( Department of Agriculture's Animal and Plant Health Inspection Service )在許可種植基改作物前,竟未先進行初步的環境檢視( preliminary environmental reviews ),很明顯地已違反該機關依據瀕臨絕種生物法( Endangered Species Act )及國家環境政策法( National Environmental Policy Act )所應盡之義務。
本案原告 EarthJustice 認為,本案是第一件聯法院就 biofarming 所做之判決。所謂 biopharming 係指研究人員利用基改技術將植物用來作為生產藥品、抗體、疫苗等生技藥物的生物反應器( bioreactors )。由於植物可以大量栽種,因而若 biopharming 技術可行,將可有效解決生技藥物供給短缺的問題,嘉惠更多的病患,因而, biopharming 被視為未來可能顛覆傳統的藥物生產的一種生技藥物製造方式。目前, biopharming 廣泛使用的植物包括玉米、煙草等。
biopharming 的構想可以較低的成本解決部分生技藥物生產的問題,但其構想看似極具吸引力,不過發展 biopharming 並非毫無挑戰,尤其是如何就藥用基改植物予以隔離管理,避免基因污染。反對者一般主張,藥用基改植物 並未通過食用安全性測試,並不適合人體食用或是當作家畜飼料, 如果栽種藥用基改植物的隔離管理未做好把關,難保這些本應受到嚴格管制的治療性植物進入到食物供應鏈,影響民眾的身體安全。
在民眾健康及環境生態安全的考量下,反對推展 Biopharming 的力量也越來越大,本案即是一個明顯的例子。
澳洲法院近來持續在著作權相關案件中強調個人精神智慧投入的重要性,在Primary Health Care Limited v Commissioner of Taxation一案中([2010] FCA 419)再度強調了這樣的趨勢。在本案中,原告Primary Health Care為一信託受益人,透過信託取得醫療與牙醫業務,原告主張相關的醫療記錄文件如:處方籤、健康記錄、轉診信(referral letters)以及諮詢意見都有著作權,而於計算稅基時,應從信託的淨收益中加以扣除。 本案法官則指出,醫療記錄必須要達到語文著作的創作性實質要求,才能主張著作權的存在。針對本案的相關醫療記錄法官分別分析如下: 一、 諮詢記錄 所有的諮詢紀錄中,法官認定只有一份諮詢記錄受到著作權的保護,該份記錄從頭到尾只有一個作者,並以連續記述的方式呈現出個人精神智慧的投入;而本案中其他的諮詢記錄則有多個作者,僅僅標記姓名、醫療狀態、藥物治療以及生理、病理資料,難以呈現出個人精神智慧的表現,僅為病人的診斷與治療資訊,因此法官認定這些記錄無法受到著作權的保護。 二、 處方籤與健康記錄 作為本案證據的處方籤,只有姓名、藥物治療、劑量以及制式醫囑等資訊,而健康記錄則只有一連串的病史與醫療程序。因此,法官認定本案中所有的處方籤與健康記錄都不足以作為著作權的保護的客體。 三、 轉診信 法官認定在本案中的轉診信都有一些個人精神智慧的投入,儘管轉診信都是依循固定的格式,但基於轉診信的目的考量,固定的格式與內容都是合理的,因此本案中的轉診信都可以受到著作權的保護。 在Primary Health Care一案中,法官認定相關的醫療記錄文件並不必然一律受到著作權的保護,必須個別的加以認定。在醫療記錄中,只有當所有作者是能夠被辨識、特別是在只有單一作者的醫療紀錄中,能達到著作權法中語文著作對於個人精神智慧投入的要求時,才會受到著作權的保護。
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。
論數位經濟下研究報告開放近用及著作權例外國際新發展 少年受好萊塢電影影響,網路詐騙超過25萬英謗電影「神鬼交鋒」(Catch Me If You Can)中,李奧納多飾演的法蘭克阿巴內二世,從16歲開始喬裝為飛機副駕駛、醫師及律師等專業人士,並利用偽造的支票,在數年之間詐取了數百萬美元。電影中所描繪的場景,如今卻在網路世界中真實上演。英國一名現年16歲的青少年,從13歲開始透過網路招搖撞騙,三年來得手的金額高達25萬英鎊。在其落網之後,少年表示之所以從事詐騙,正是受到好萊塢電影的影響。 住在英國的16歲少年,13歲時憑藉著母親遺留的16000英鎊,虛設了第一家網路公司,並對外販售遠低於市場行情甚多的電漿電視。由於網友訂單踴躍,少年還進一步在倫敦市區承租辦公室,並聘請了兩名員工處理訂單。然而大批的買家從未收到訂購的電漿電視,少年除一聲不響地捲走了全部的貨款外,還積欠了所有的辦公室租金及員工薪水。 在食髓知味之下,少年緊接著承租第二間辦公室欲再次如法泡製,但在得手後溜之大吉前為房東報警查獲,不可思議的是少年獲得交保後隨即於網路上開設另一家虛擬文具行繼續詐騙,直到最近終於為警方逮捕。總計少年在這些年來詐騙所得超過25萬英鎊,遭其詐騙者,甚至包括了英國知名的哈洛德百貨(Harrods)。目前少年正面臨詐欺及其他罪名的控訴。