IBM公司在2日拉斯維加斯舉行世界夥伴(PartnerWorld)會議時,宣布提倡開放原始碼創新的新措施,包括成立求職應徵者資料庫,以及一項電子學習計畫。這座資料庫預定今年第三季推出,屆時會把具有開放原始碼技術的大學生所投的履歷表一一編列成目錄。想被納入資料庫的資格,包括曾經參加IBM校園人才培訓計畫(Academic Initiative)中級程度以上,並通過IBM開放原始碼專業資格考試的人士。該資料庫提供IBM的企業客戶與商業夥伴檢索。起初,此資料庫只涵蓋北美洲地區,但IBM打算將來擴大推廣到世界其他地區。
該公司也將透過提供IBM校園人才培訓計畫,提供各校所需的中介軟體及硬體,而Hubs計畫本身不打算收費,或只酌收少許費用。第一座這種中心預定春季在德州A&M大學成立。
IBM另外在PartnerWorld宣布,計劃今年與商業夥伴共同成立100座新的「創新中心」( innovation centers)。藍色巨人先前已承諾投資1.5億美元開辦這類中心,讓系統整合業者、獨立軟體公司、附加價值流通業者以及解決方案服務提供者藉此取得IBM的技術與設備,以協助他們測試並最佳化自家產品。其構想是協助這些夥伴加速產品上市,並降低產品開發費用。自2004年推出以來,IBM已在北美和歐洲成立大約40座這種中心。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission)的移動與運輸專員(European Commissioner for Mobility and Transport )Violeta Bulc在2016年11月23日於華沙發表歐盟目前到2019年的無人機發展計畫───U-space管理系統,該計畫希望能使無人機融入歐盟公民日常生活中的一部分。 U-Space為都會區上的空間(Urban-Space),也代表「你的空間」(Your space),範圍為150公尺以下涉及日常生活的空域空間。其在經濟目標上,期望藉由具體的政策,包含全自動化的導航與空中交管系統的建立,可以使一般人可以公平且容易的使用無人機,讓無人機應用在未來的日常生活成為普遍的應用活動,藉以促進整個歐盟無人機產業的發展。因此,進一步在法規管理上,需要在歐盟地區確立有關無人機之註冊、辨識以及衛星輔助設備之要求的全面一體化(Harmonized)系統,以確保該系統下的無人機操作均符合安全和保安的標準且可以達到隱私與環境保護的訴求。 目前看來,U-Space是推動無人機應用的管理系統,法規方面需要歐洲航空安全總署(European Aviation Safety Agency, EASA)於2016年8月22日公布之的初步無人機法規草案(EASA ‘Prototype’ Commission Regulation on Unmanned Aircraft Operations)支持,像是全自動化的導航系統需要的衛星輔助系統(Geo-fencing)就在EASA草案中提及。 而根據歐盟同一天的新聞稿,為達成U-Space之建置有三個面向須努力: 1.新創技術專案之展示:根據U-Space制度涵蓋之項目為運作基礎的展示專案應該評估特定技術的可行性,以讓相關產品服務早日投入應用,具體專案計畫將在2017年上半年推出。 2.產業密切合作:必須在產業相信歐盟執委會的決心以及願意投資無人機科技的前提下,執委會發展相關基礎設施才有意義。 3.設立新的法規標準:即就前述提及之EASA初步無人機法規草案徵詢各界之意見,預計蒐集各界相關意見後,並經由歐盟執委會、歐盟理事會(Council of the European Union)以及歐洲議會(the European Parliament)的三方會議後,在近期內出現更為具體的草案,議題將包含安全、資安、環境以及隱私等。
美國加州機動車輛管理局3月10日發布無人駕駛車輛管理方案無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,皆屬自動化載具的一種,具有傳統汽車的運輸能力。而作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。目前無人車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至商用車型,但有關於自駕車逐漸成為現實,已經引起了很多有關於道德與法律上的討論。 無人駕駛車輛若能夠變得商用化,將可能對整體社會造成破壞性創新的重大影響。然而,在商品化之前的實際道路測試是自動駕駛車輛開發過程非常重要的一環,是否允許自動駕駛車輛實際上路測試為各地交通主管機關之職責。因此,為了保障公共安全與推廣創新,為美國加州機動車輛管理局(Department of Motor vehicles ,下稱加州DMV)便自2015年12月公布無人駕駛車輛規範草案後,歷經2016年9月的修正,於2017年3月10日正式公布無人駕駛車輛管理規範。 美國加州申請自動駕駛車輛上路測試規定係依據加州汽車法規 (California Vehicle Code)38750 中之條款 3.7所訂定,依照加州DMV規畫,在社區內和高速公路上進行測試的自動駕駛車,仍需與傳統汽車一樣,具有方向盤與煞車踏板,而且駕駛座上亦需有人隨時待命應付緊急情況發生。此外,無人駕駛車輛尚必須有人進行遠距監控,並且能在緊急情況發生時安全停靠路邊。 截至2017年3月8日,已有27家公司獲得加州DMV許可,在道路上測試無人駕駛車輛,且這些車輛迄今只造成少數事故。加州DMV公布無人駕駛車輛管理規範後,還將於2017年4月24日舉行公聽會持續蒐集意見,研擬規範修改內容,以符合實際需求。 人駕駛車輛是汽車產業未來發展的趨勢之一,我國於不久的將來亦可能面臨有無人駕駛車輛在國內進行實際道路測試的需求。然而,我國地狹人稠,交通狀況複雜,且國人守法觀念尚有加強空間,確也增添無人駕駛車輛在國內道路測試的挑戰性,以及主管機關於受理測試申請之困難度。因此,加州DMV所公布之無人駕駛車輛管理規範之後續發展,值得吾人持續關注。
韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年05月15日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵,但大數據和機器學習技術的快速發展,人工智慧(以下簡稱AI)已成功應用於許多內容生成,大幅推進圖像、影音、文本的識別、處理、分析、甚至生成等創作成本,但從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,均存在可能侵權或被侵權的風險。如何衡平考慮著作權人和使用者立場,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統,已成為各國必須思考因應重要課題。 壹、事件摘要 韓國文化體育觀光部的著作權委員會於2024-01-16發布「生成式人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」[1],這份指引的目的是希望對涉及生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的各方(AI業者、著作權人、AI使用者)提供有關著作權的注意事項。因為韓國文化與著作權主管機關認為,雖然隨著人工智慧技術的迅速發展,在各個領域的應用為經濟和社會利益產生許多助益,但也出現了一個無法預測的環境,影響到著作權產業和創作活動的各個方面;有人將生成式AI用作創作工具,同時也有人擔心生成式AI可能帶來的經濟損失和就業威脅等問題。因此,韓國著作權委員會成立了由學界、法界和技術界專家以及利害關係人組成的「AI-著作權制度改善工作小組」,於2023年2月成立,以審查生成式AI引發的著作權問題並尋找應對方法,並根據該工作小組的討論而編寫提出該指引[2]。 貳、重點說明 該指引從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,聚焦於可能引發法律爭議的數據學習和AI產出物生成部分,從現行著作權法的角度說明AI業者、著作權人和AI使用者需要了解的內容。同時為幫助理解,亦納入介紹目前提供的生成式AI案例以及相關的國內外立法趨勢。但該指引特別說明其發布並非為提供其國會正在討論的著作權法修訂方向,而是為了在未來通過進一步的討論、研究和意見徵求過程等,制定出合理的解決方案,並透過制定衡平考慮著作權人和使用者立場的著作權法律制度,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統[3]。 該指引架構主要分為五大主題[4],同時提供問答集與附錄參考資料。五大主題分別為: 一、生成式AI技術與著作權(생성형 AI 기술과 저작권)[5]:從著作權角度看生成式AI技術,說明生成式AI技術的意義和應用案例。 二、對AI經營者的指導(AI 사업자에 대한 안내사항)[6]:包括生成式AI的學習階段的風險、AI產出物的生成階段的風險、建議採取防範措施以區別AI產出物與人類創作物。例如人工智慧業務經營者在提供相關服務時,確保不會產生與現有作品相同或相似的人工智慧輸出;該指引並建議參酌韓國2023 年 5 月提出的《內容產業振興法》修正提案(法案編號2122180)[7]規定,於人工智慧產出內容中應標示係採用人工智慧技術製作[8]。 三、對著作權所有人的指導(저작권자에 대한 안내사항)[9]:在AI學習階段應考慮的事項、防止AI產出物侵犯著作權的建議。該指引特別建議如果著作權人不希望其作品用於人工智慧學習,可以透過適當方式表達反對,以防止作品被用於人工智慧學習;即使著作權人後來得知自己的作品被用於人工智慧學習,亦可適當地採取技術手段來防止,以避免放任使用產生默許的問題。包括使用例如“Glaze”、“Photo Guard”等此類新的防止技術。 四、對AI使用者的指導(AI 이용자에 대한 안내사항)[10]:提醒注意生成式AI使用可能涉及的著作權侵犯情況,並說明在研究、教育、創作等領域的倫理和政策考慮。例如,提醒使用者將現有作品原樣輸入提示視窗或輸入誘導創作相同或相似作品的文字,從而創建與現有作品相同或相似的人工智慧輸出,然後將其發佈到平台上的方法,將存有侵權風險。即使是用人工智慧學習歌手聲音而重新創作或產生現有歌手的歌曲,也會涉及重製或輸入侵權資料的疑慮。同時,對學術研究或投稿,該指引特別建議在論文等中引用生成人工智慧撰寫的文章之前檢查其來源,並標註特定段落是以什麼人工智慧工具與指令所生成。 五、AI產出的著作權登記(AI 산출물과 저작권 등록)[11]:與AI產出物相關的著作權爭議、AI產出物是否可以登記著作權、有關AI產出物著作權登記的國內外案例、登記時應注意的事項等。該指引強調對於不能被視為在任何表達行為中做出人類創造性貢獻的人工智慧輸出,不可能進行著作權註冊。但在人類以創意方式進行修改、增加等“額外附加工作”(추가 작업)的情況下,該額外工作的部分才會被認定為具有著作權屬性,可以進行著作權登記。但是,著作權註冊的效果僅限於附加的部分(추가 작업한 부분)[12]。 另該指引在問答集中主要釋疑相關疑義,例如:為什麼AI的學習會涉及著作權問題?如果無法確定AI學習所使用的作品的權利人,AI業者如何獲得合法使用權?個別提示用於製作AI產出物也受著作權保護嗎?AI產出物是否無法受到著作權法保護?等等韓國文化與著作權主管機關認為常見或已出現爭議的案例,並依其現行法令或見解趨勢,提供主管機關的看法或解答。 此外,為協助其讀者更深入了解人工智慧的原理、爭議與國際發展趨勢,該指引並精要的整理出下述主題,包括:使用人工神經網絡進行學習的過程、生成式AI相關訴訟和著作權爭議、國內外AI相關應對情況、國內廣播公司和新聞機構有關AI學習資料取得的政策條款等補充明,做為該手冊的附錄資料。特別是其所整理之政策條款,顯示韓國新聞媒體已著手因應被用於AI訓練、學習與內容產生的風險。 參、事件評析 綜觀韓國文化體育觀光部的著作權委員會發布「生成式人工智慧著作權指引」可以看出,韓國認為生成式人工智慧在文創領域的議題,目前較為迫切需要處理的是創作人的著作權於AI訓練時被侵權,與創作時運用AI的侵害他人權利的風險,以及AI生成內容的識別與可保護範圍的界定,但促進人工智慧技術發展和相關產業發展,均為韓國關切議題;AI在未來如何衡平考慮著作權人和使用者立場尚待研析建立共識並透過國會立法修正著作權法律制度。 因此,該手冊除提供AI的技術背景說明外,並強調該指引並非修法政策的官方說明,同時以如何降低風險與維護權益的角度,提醒生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的AI經營者、著作權人、AI使用者,提供有關著作權的注意事項與例如防制技術運用、標註AI生成等預防措施。同時為再進一步幫助理解,除風險說明外並以問答方式強化重點提示,並舉相關媒體的AI訓練資料提供政策實例供參考,內容本身精要但附錄細節說明詳盡,但對於未必了解著作權法令的文創領域從業人員而言,內容簡明且建議措施直接具體,值得我國主管機關訂定相關指引之參考。 [1]「生成型人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」,檔案下載https://www.copyright.or.kr/information-materials/publication/research-report/view.do?brdctsno=52591#(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [2]詳前註指引之前言,頁6~7。 [3]同前註。 [4]其中尚有第六主題說明未來的法令整備規劃,此部分較屬政策措施方向,較非指引重點,故本文此處未予列入說明重點。 [5]同前註指引,頁7。 [6]同前註指引,頁15。 [7]去年5月,國會文化體育觀光委員會委員長李相憲提出了《內容產業振興法》的部分修正案,其中包括對人工智慧製作的內容強制貼上人工智慧標籤。該修正案目前正在國民議會審議中。https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2056520,(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [8]同前註1指引,頁21。 [9]同前註1指引,頁23。 [10] 同前註1指引,頁29。 [11]同前註1指引,頁39。 [12]同前註1指引,頁41。
全球Open Data成功及挑戰之關鍵報告根據全球資訊網基金會(World Wide Web Foundation)及英國開放資料協會(Open Data Institute)指出,全球77個國家正進行Open Data政府開放資料政策,但實際運作上,各國政府提供公眾近用之資料集佔不到全世界政府資料的10%,呈現各國Open Data政策實行還有很大進步空間。 全球資訊網基金會與英國開放資料協會所合作的網絡平台-政府開放資料研究網絡(Open Data Research Network),針對各國政府開放資料執行狀況進行評比並提出Open Data Barometer研究報告。此報告指出,英國政府開放資料執行及成效排名第一,其次排名陸續為美國、瑞典、紐西蘭、丹麥、挪威。除此之外,專以倡導開放知識、資料、內容的國際非政府組織,開放知識基金會(Open Knowledge Foundation),則提出基於Open Data可用性及近用性進行70個國家的排名,英國仍是第一名,其次為美國、丹麥、挪威、荷蘭。從上述兩項研究報告中,英國在Open Data政策落實的成效受到高度肯定,而歐美地區仍在Open Data政策實行上領先世界其他地區的國家。 Open Data Barometer研究報告指出,目前各國政府傾向不提供具潛在爭議性的政府資料,但此類資料往往具再利用價值,例如政府財政預算及交易資料、公司登記、土地登記等相關資料。全球資訊網創始人Berners Lee表示,政府及企業不應考量提供資料集而無法收取費用,或有意掩蓋政治敏感之資料來保護政治利益,而對於公布會造就人民生活的重大進步但具爭議性之資料集,感到卻步。 目前多數國家開放資料之機器可讀性資料與資料集之免費授權(Open License)皆少於7%,報告中說明全球資料集實際可用性仍偏低,亦發現各國提供資料之收費不僅沒有效率,資料再利用授權關係也不明確,使得企業及使用者處在法律不確定之風險中。 全球面對開放資料的進展雖已有初步成效,但成功經驗仍集中在歐美國家,世界上其他國家在開放資料的可用性及近用性,仍與歐美國家有顯著差距,為能促進全球人民生活福祉及活絡商機,各國政府應更積極地執行開放資料政策,並持續改進。