美商藝電EA(Electronic Arts)於今年八月初在舊金山地方法院控告以社群遊戲著稱的Zynga於六月在Facebook所推出的遊戲《The Ville》抄襲EA於2011年八月推出的「模擬市民(The Sims Social)」,侵犯EA的著作權。EA表示,The Ville中的設計選項、動畫、畫面處理、角色的活動及動作都原封不動地抄襲自EA的「模擬市民(The Sims Social)」。EA聲稱,Zynga抄襲了「模擬市民(The Sims Social)」原始並特殊的表達要素(original and distinctive expressive elements),明顯違反美國的著作權法。EA並表示,Zynga任用了三位自EA離職的員工而獲取了「模擬市民(The Sims Social)」的商業機密。Zynga則反譏EA欠缺對於著作權原則的了解,並表示《The Ville》是Zynga小鎮遊戲(Ville-game)系列的延續,過去曾推出的系列遊戲包含《YoVille》、《CityVille》以及《Castile Ville》,EA的指控毫無根據。 雖然《The Ville》與「模擬市民(The Sims Social)」兩者在遊戲的角色設定以及角色圖樣跟背景有諸多相似,但是Zynga在細節上做了許多與EA不同的設定。本案如果有效成立,將對於遊戲產業造成顯著影響。 美國法下,遊戲產業的智慧財產權議題中,一個重要的法律關鍵在於「思想/表達二分法(idea/expression dichotomy) ,「思想(idea)」並非著作權的保護客體,僅想法的表達方式(expression)是著作權的保護客體。舉例而言,你可以再寫一本有關於魔法學校的書,但是你不可以把書中的主要角色命名為哈利波特。 1994年時,快打旋風二(Street Fighter II)的發行商嘉富康(Capcom)控告DECO(Data East Corporation)的格鬥列傳(Fighter’s History)抄襲,但是法院認為嘉富康遊戲的角色是植基於既存典型角色以及武術原則,DECO的相似性並不侵犯快打旋風的著作權。 九月中,Zynga對EA提出反訴,控訴EA採取不正競爭(anticompetitive)以及不法(unlawfully)商業行為,違反反托拉斯法(anti-trust law)。Zynga指出,EA試圖以法律訴訟以及恐嚇離職員工的方式,非法阻止Zynga雇用EA的離職員工。Zynga指稱EA威脅Zynga將提出訴訟,要求Zynga與之簽訂「不任用協議(no-hire agreement)」,依照該協議EA將不對Zynga提出關於雇用員工的告訴以做為簽約對價。但是EA在今年八月對Zynga的著作權告訴已經打破該協議。事實上依照加州法,禁止離職員工去競爭公司任職是違法的。矽谷這類因為員工到競爭對手任職而引發的法律案件還有蘋果(Apple)以及谷歌(Google)一案,這兩家公司過去曾因為簽訂不挖角協議而遭美國司法部起訴,後來與美國司法部達成和解。EA則表示離職員工抄襲其它EA設計師,Zynga此舉意圖轉移社會及法庭注意力。除了否認EA抄襲的指控,Zynga更表示,沒有任何根據可以說明EA是虛擬人生遊戲的創始者,Zynga的《YoVille》推出時間甚至早於EA的「模擬市民(The Sims Social)」三年。 本案因為矽谷遊戲產業人才的流動性而增加了案件的複雜性,跳脫一般的著作權侵權訴訟,既然離職後到競爭對手任職是可被允許的,那麼產出類似的遊戲產品就更加難以避免,不論是基於自身的創意或者模仿過去共事同仁的創意,「學習」以及「抄襲」之間的界線總是難以劃分,如果本案成立著作權侵權,矽谷遊戲人才在開發設計遊戲時必然需要更加小心謹慎。 圖片來源: Tech Crunch
SWIFT與金融業者攜手合作發展區塊鏈電子投票環球銀行金融電信協會(Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication, SWIFT)於今年3月宣布將與德意志銀行、星展銀行、匯豐銀行、渣打銀行、證券軟體供應商SLIB與新加坡交易所(Singapore Exchange,SGX)聯合於亞太地區展開建構於分散式帳簿技術(Distributed Ledger Technology ,DLT)之電子投票概念性驗證(Proof-of-Concept, PoC),探究分散式帳簿技術是否能有效簡化股東權利之行使,以提高市場參與者效率。 目前實務上召集股東會耗費大量人力與時間成本,紙本投票流程繁雜且費時,股東表決權也經常因代理行使錯誤導致無法及時反應股東真意,因此業界希望可以透過將區塊鏈分散式帳簿技術應用於電子投票系統,改善股東會之透明度與自動化程度,提升股東會之效能及股東參與度。 SWIFT表示區塊鏈電子投票概念性驗證將於2019年上半年展開, 旨在體現四大目標: 測試與發行人和證券存託機構(Central Securities Depository)建立的投票解決方案,同時該方案係以許可制的私有鏈(private blockchain)儲存與管理數據資訊。 展現基於ISO 20022所為之混合解決方案之可行性,將訊息之傳遞與分散式帳簿技術結合,促進互通性並避免市場分裂。 電子投票的概念驗證將會在沙盒環境中測試SWIFT的應用程式代管(host)能力。 確認使用ISO 20022作為應用程式介面標準化之基礎,透過應用程式介面將儲存於分散式帳簿節點間資料分享給分類帳。 期望透過區塊鏈技術之應用,以金融創新的解決方案改善傳統上股東會礙於書面投票或代理流程繁瑣之不便利,將區塊鏈技術與ISO標準相互結合,建立系統化之創新電子投票解決方案,促進市場發行者與參與者密切合作。 我國金融監督管理委員會為強化股東權益之保護,落實電子投票制度,於 106年1月18日發布金管證交字第1060000381號函釋:「依據公司法第一百七十七條之一第一項規定,上市(櫃)公司召開股東會時,應將電子方式列為表決權行使管道之一」;又隨著智慧型手機與行動網路普及,電子投票可能成為未來股東會股東表決權行使趨勢之一,此次SWIFT與業界共同提出之區塊鏈電子投票發展或可作為未來我國電子投票實務運作之參考。
Regolith的試煉:太空物質私有化美國國家航空暨太空總署(National Aeronautics and Space Administration,NASA)向企業購買月球Regolith(岩屑層)與岩石物質,並於2020年9月提出《月球Regolith採購工作績效聲明》(Lunar Regolith Purchase Request Performance Work Statement)。惟月球的物質,是否可以開採? 依據《各國探索與應用外太空、月球暨其他天體之活動管理原則條約》(Treaty on Principles Governing the Activities of States in the Exploration and Use of Outer Space, Including the Moon and Other Celestial Bodies)第2條,外太空、月球與其他星體,非任何國家可藉由使用、占領與其他方式,或應用國家經費,而宣稱擁有主權。針對NASA的月球物質採購計畫,是否合乎該條約?NASA署長Jim Bridenstine指出,Artemis計畫增加商業參與,要求企業蒐集小型的月球「塵埃」(dirt),或月球表面的岩石。Jim Bridenstine並認為此項提案,充分遵守該條約與其他國際義務。申言之,NASA認為月球之物質,具有私有化之可能性。 為採購企業蒐集之月球物質,NASA擬定《月球Regolith採購工作績效聲明》,規範企業的義務為:1、自月球表面蒐集50克至500克的Regolith或岩石物質;2、提供NASA蒐集與物質的影像,該資料足以識別蒐集地點為月球表面;3、就地(in-place)移轉NASA蒐集物質的所有權,此些物質並將成為NASA得以使用的私有財產(sole property)。企業得以決定在月球表面的任何地點蒐集,且無須評估蒐集的材料;NASA係採購蒐集狀態(“as-collected” condition),並有權利獨立確認企業蒐集物質的聲明。亦即企業的任務為採購物質,並提出證明;對月球物質的評估,則由NASA為之。 企業對NASA採購月球物質之履行,須於2024年以前完成;NASA對契約的獎勵,並不以月球物質蒐集的數量為基準。NASA對企業採購月球物質的支付依據:10%來自於企業完成NASA概念審查的提案;10%係企業為此蒐集任務,而由企業系統發射航空器至太空;80%為達成移轉NASA太空物質的所有權。另外,機器人登陸器(robotic lander)的設計與建構,並非屬NASA向企業徵集太空物質之內容。換言之,NASA之採購計畫並非強調太空物質之蒐集數量,而係著重於太空物質所有權之移轉。 綜上所論,NASA向企業採購月球Regolith與岩石物質,並以所有權之移轉為主,開啟太空物質私有化的可能性。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。