本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
iPod的成功,塑造了網路數位內容傳播的新商業模式,但對著作人權利保護團體來說,新科技與新產品對著作權人的權利會造成怎樣的影響,則是他們所高度關心的。 目前,著作權權利團體包括「美國唱片協會」(RIAA)與「美國電影協會」(MPAA)正在美國推動一項立法,希望透過法律的規定,限制未來數位媒體接收設備的若干科技發展。依法案推動者目前的構想,任何設備如能對於從數位網路上接收或下載的數位內容做任意的修改,便可能構成違法。共和黨籍參議員史密斯(Senator Gordon Smith)已表明支持此項立法。 此一立法運動,已引起各界高度的關注,包括科技廠商及民間組織在內,也表示質疑的態度。如何在保護著作權人權利與促進新科技發展之間,取得一個適當的平衡點,會是一個愈來愈重要的議題。
德國提出「新冠肺炎及新型冠狀病毒預防接種法」草案,以利疫苗分配之政策規劃及法制基礎德國聯邦健康部(Bundesministerium für Gesundheit, BMG)於2020年12月15日提出「新冠肺炎及新型冠狀病毒預防接種法」(Gesetzes zur Priorisierung bei der Schutzimpfung gegen das Corona-virus SARS-CoV-2, Coronavirus-Impfgesetz)草案,現進入聯邦參議院審議階段。該草案之立法目的在於,確認新冠肺炎及新型冠狀病毒(Coronavirus SARS-CoV-2)疫苗分配的公平性,並藉此降低嚴重疾病與死亡人數。 原則上凡屬於法定健康保險的被保險人,或於德意志聯邦共和國內有住所或長期居留者,得依據新冠肺炎及新型冠狀病毒預防接種法規定,具有接種新冠肺炎及新型冠狀病毒疫苗之權利。然而,由於疫苗的分配涉及基本法第2條第2項第1句生命及身體安全的基本權利(Grundrecht auf Leben und körperliche Unversehrtheit),以及衡酌疫苗資源的有限性問題,該法第3條依據風險群體(Risikogruppen)及適應症群體(Indikationsgruppen)共區分六級的接種優先順序,如違反接種優先順序者,將可能面臨最高三萬元的罰鍰,意圖營利者則將可能面臨一年至五年的有期徒刑。
英國修正公布施行「2017年智慧財產權不正當威脅法」,使智慧財產權之法規範更具明確性英國智慧財產局於2017年10月1日修正公布施行智慧財產權不正當威脅法(IP Unjustified Threats Act 2017),使智慧財產權之法規範更具明確及一致性,並協助企業免於昂貴的訴訟費用。 所謂智慧財產權之不正當威脅(unjustified threat)係指無智慧財產權、智慧財產權已過期或無效、或雖未實際發生智慧財產權之侵權事實,卻對他人提起侵權之法律行為或措施,該行為耗費成本、引起市場混亂,致使客戶出走並造成企業合法販售商品或服務之業務停滯,並扼殺智慧財產創新之本質,破壞市場衡平。 因涉及智慧財產侵權之法規範複雜、不明確或不一致,且當有侵權之虞尚未進入司法審判程序前其紛爭難以解決,致使智慧財產權人(特別是擁有智慧財產權之中小企業)不願意實施其權利。因此,修正公布施行智慧財產權不正當威脅法將有助於智慧財產權人或第三人知悉何種行為算是威脅,提供明確之規範框架,鼓勵企業建立商談(talk first)文化,使爭議雙方可交換訊息以解決紛爭,而非興訟。並使企業或個人在智慧財產權爭議中取得公平合理的地位,以保護客戶及供應鏈(包括零售商或供應商),避免企業或個人因不正當威脅、惡性之商業競爭,而遭受損害。再者,智慧財產權之不正當威脅法適用於專利權、商標權及設計權,使智慧財產權法複雜之規範更趨明確且一致。
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。