2010年,美國聯邦政府展開「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,FedRAMP),在經過2年的研究與整備後,聯邦政府總務管理局於2012年06月06日宣佈FedRAMP正式運作。 FedRAMP是由國土安全部、聯邦政府總務管理局、國防部、國家安全局以及國家科技研究所共同撰寫及建置。該計畫的目的是建立一套全國政府機關可遵循依據,針對雲端服務的風險評估、授權管理的標準作業規範。
根據FedRAMP,雲端服務業者欲通過該計畫的評估,其評估程序可分為提出申請、檔案安全控管、進行安全測試、完成安全評估等四個階段。未來所有雲端產品與服務業者,都必須達到該計畫的標準規範,才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。
對於雲端服務業者的評估,必須經由FedRAMP認證的第三方機構來進行審查,第三方評估機構欲通過認證,除了要符合FedRAMP的需求外,還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等,另外亦同時引進了ISO/IEC17020以及ISO/IEC17011之規定,來驗證檢驗機構的品質與技術能力。目前為止,聯邦政府總務管理局已經公佈十個獲得授權的機構。
聯邦政府總務管理局同時並期待在2012年的年底之前,能夠有三個雲端服務提供者通過審查,然而,由於制度才剛上路不久,是否能夠跟上產業變遷的腳步並順利達成目標,仍有待進一步觀察。
加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」(consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright)進行公眾諮詢,以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化,進而修訂《著作權法》(Copyright Act),本次諮詢文件中討論重點整理如下: 1.文字和資料探勘(Text and Data Mining, TDM):是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法,包含著作權法中合理使用行為(29條)和暫時性重製行為(30.71條)等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解,認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權;然創意產業則多持否定見解,認為不應該為TDM創設例外,否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬:因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞,因此加拿大政府希望可以對此加以澄清,並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議,加拿大政府提出了三種可能的規範模式: (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品; (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人,凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力,即可被視為該作品的作者; (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任:人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品,過程中可能出現侵害他人著作權之情形,而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人(著作人)必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權,且就該他人著作加以重製,但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程,因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見,以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益,卻也可能侵害他人著作權,因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。
美國指控中國兩大電信通訊商威脅國家安全,呼籲各機關及私人企業拒絕向其購買設備及技術美國眾議院情報委員會終於發佈了對中國兩大電信通訊商「中興」(ZTE)和「華為」(Huwei)的調查報告,報告結論指出,「中興」和「華為」確實危及美國的國家安全。 情報委員會呼籲美國政府機關和企業,尤其是政府機關,不應該讓「中興」、「華為」成為資訊系統相關設備或零組件的供應商,因為他們會安裝「後門程式」(backdoor)為中國政府和軍方進行間諜活動和網路攻擊,並敦促美國企業的經營者,應該阻絕未來收購、購併「中興」、「華為」的可能性。情報委員會亦呼籲美國國民不要購買任何由「中興」、「華為」製造的任何電子設備,包括手機、平板電腦、數據機等,否則個人資料將在不知不覺中全數洩漏給中國。 「華為」的建立者任正非(Ren Zengfe),同時也是「華為」執行長,1987年離開中國軍方創立「華為」,情報委員會認為他始終與中國政府和軍方保持密切聯繫,而「華為」拒絕配合情報委員會的調查,「中興」也不願提供完整的內部資料,報告指出:「中興」和「華為」應該讓公司內部架構、組織和財務管理及經營運作更加透明化,盡到美國法制要求的應盡義務」。 但英國政府表明支持「華為」,只是會採取必要的保護措施維護國家安全。「華為」在英國具有相當龐大的影響力,2001年在英國正式營運,投資了一億五千萬英鎊,並創造了650個工作機會,主要提供英國電信業者於寬頻服務的相關硬/軟體設備。另外英國手機營運商EE(Everything Everywhere)所發行英國首套的4G商用網,當中的行動作業系統便是使用「華為」的技術,EE的發言人表示:「我們有一套嚴格的安全檢查程序,確保合作伙伴和合作內容都符合EE的要求和標準,而「華為」是值得信賴和尊敬的伙伴」。 其他國家如加拿大和澳洲,則採取保守態度,評估這兩家電信通訊商的可信度和可用性。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。
何謂「商標名稱通用化」?商標具有表彰商品來源之功能,其設計為配合商品特色而具有識別性。商標註冊後,若不具有識別及表彰商品來源之特徵,而失去商標應有之基本功能,依據商標法第63條第4款,不具識別性之商標,無法主張商標專用之權利。商標名稱通用化,即是指原本具有識別性之商標,通常為著名商標,因為社會大眾消費習慣以及認知的改變,變成商品的通用名稱,此時即認該商標失去識別性,失去法律保護。 商標名稱通用化形成之原因不一,可能是企業經營者設計商標時,有意使用社會大眾熟悉之名稱作為商標,也有可能非商標權利人自己故意造成,特別是著名商標,容易流於通用化。例如,「可樂(cola)」一詞由可口可樂(coca cola)公司率先註冊使用,但於消費者心目中已成為特定碳酸飲料之名稱,則不得由可口可樂公司獨占使用;又如火柴盒玩具汽車,為火柴盒大小包裝之玩具,企業經營者以 matchbox 作為該玩具的文字商標,但美國聯邦最高法院認為matchbox屬於該商品之通用名稱,否認其商標權。 實務上判斷商標名稱通用化,以該商標名稱在一般消費者心目中認識的主要意義為標準。一個經過市場行銷之註冊商標名稱,若在消費者心目中屬於商品通用名稱,而非特定商品來源,則表示該商標名稱已不具備商標功能,不受法律保護。