美國聯邦通信委員會(FCC)批准,有線電視業者可對其基本電視服務進行完全加密,有線電視用戶將需要向有線電視業者租用機上盒或使用CableCARD的技術,以繼續收看有線電視。在本項新規則發布之前,有線電視業者被禁止在基本服務加密,有線電視用戶不需租用額外設備便能收看基本電視服務內容。業界人士表示,據估計目前約有近5%非法盜接的服務,造成每年約5億美元的收入損失,此一新規則有助於對抗訊號盜接的問題。
同時隨著數位有線電視普及程度的提高,大多數有線電視用戶已經透過機上盒或CableCARD技術收看有線電視,僅少部份用戶可透過特殊裝置接收數位電視基本服務,但因為此種接收方式無須加密,因此存在有盜接的問題,因此有線電視業者希望FCC能夠放寬規定,使業者可將整個有線電視系統均加密傳輸,避免訊號盜接的問題。
然而相對的,一些第三方公司所生產的設備將因為有線電視系統業者的加密,而無法提供低成本的替代裝置,有線電視用戶將必須向有線電視公司租用機上盒,部份第三方公司生產的機上盒具有DVR功能,如果系統業者完全加密他們的內容,這些第三方設備的生產將必須花費額外的成本與時間與系統業者協商。有線電視業者如Comcast自然是抱持樂觀其成的看法,全系統加密使業者可在遠端管理電視訊號之播送,而無須至消費者家戶進行,可節省人力與成本。
網球選手「丹麥甜心」Caroline Wozniacki在2019年底於社群媒體Instagram發布退休文章並附上一張其青少年職業賽之發球特寫照片,該爭議照片為丹麥攝影師 Michael Barrett Boesen(後稱Boesen)所拍攝,爾後聯合體育出版社United Sports Publications(後稱USP)以嵌入含有該爭議照片之發文截圖報導該選手退休的新聞並刊載於長島網球雜誌(Long Island Tennis Magazine)之網站上,然而USP並未獲得Boesen之允許或授權使用,因此Boesen於2020年3月對USP提出著作權侵權訴訟。 美國紐約東區聯邦地區法院法官根據美國著作權法第107條(17 U.S.C. § 107)之合理使用原則:(1)使用的目的和性質、(2)受著作權保護作品的性質、(3)實質使用原始作品的比例、以及(4)該著作權物的使用對市場的影響等四項判斷要素,逐一檢視本爭議。 針對要素一,法官參酌相似前案,認為USP之新聞並非單純使用Boesen的照片,而是嵌入該爭議照片之發文截圖,且未針對該爭議照片內容描述該選手之青少年網球生涯,已賦予既有著作新的或不同元素或有其他使用目的,而非替代既有著作之原始用途,而認定USP充分地轉化該攝影著作、屬合理使用;而要素二,法官認為該爭議照片同時具資訊性與創造性元素,而該爭議照片除了在網球選手發文中公開之外,Boesen亦已公開於其社群媒體與網站中,使該爭議照片之資訊性成份相對較高、其合理使用範圍較大;至於要素三,USP之新聞係嵌入網球選手之退休發文,且保留選手頭像簡介、發文內容等社群媒體之所有標記,並未直接對該爭議照片進行編輯,因此使用該攝影著作之比例相對低;最後要素四,USP之報導非單獨呈現該爭議照片而係連同網球選手退休發文一同展現,此外該爭議照片係經過裁切且解析度低,實質上難以取代原始攝影著作之市場價值。綜上所述,法官最終於同年11月初作出判決,認定USP嵌入具Boesen攝影著作發文之報導屬合理使用。
日本政府發布2024年版「實現數位社會重點計畫」.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 日本於2024年6月21日內閣決議更新「實現數位社會重點計畫」(デジタル社会の実現に向けた重点計画),作為日本最新數位與資料治理革新之上位政策,以達成實現Society5.0以及整合並協調各機關數位政策之目標,力求克服日本近年面臨人口減少、勞動力不足、產業競爭力下降、災害風險等之課題。 「實現數位社會重點計畫」自2021年發布第一版起,即以六項願景整合相關政策,分別為: 1. 數位化實現成長:數位轉型推動整體社會的生產力與競爭力; 2. 重要領域數位化:資料串連推動醫療、教育、防災、兒童等領域的安全發展; 3. 數位化實現區域振興:數位工具活化各區域特色; 4. 沒有人落後的數位社會:使所有人都可以體驗數位化服務; 5. 開發與保護數位人力:建立持續培養數位人力的社會; 6. 推動國際資料流通:實現資料可信任的跨國自由流通。 2024年「實現數位社會重點計畫」以六項願景分述各機關計劃推動的320個相關政策,如有醫院急救時共享醫療資訊、電子母子健康手冊、兒童資料串接、減少長者數位障礙、女性數位人才培育,以及推動資料可信任自由流通(Data Free Flow with Trust)等。 此外,本次更新之計畫新增「業務、系統、制度三位一體」作為推動架構。其中業務指結合資料與數位應用的行政服務;系統則是指適合於業務運作的軟、硬體;制度則指透過包含資料標準、指引或法令等方式形成之規範。日本藉此推動架構評估資料與數位之政策從起草、規劃到執行等階段中業務、系統與制度之間的協調性,為政策的制定者、使用者提供便利與高品質的數位體驗。 由2024年實現數位社會重點計畫的更新可知,日本強調在數位轉型階段中社會整體革新的企圖,加強政策在業務、系統、制度三個層面的一致性,以在邁向數位社會的同時克服社會轉型的挑戰。
美國政府於2014年初提出幾點重要聲明,加強改善國家專利品質美國總統歐巴馬於2014年初對於美國專利改革及產業創新的規範做進一步的聲明。美國近年來針對專利法改革有許多大規模的法案實施,目的希望能提升整體美國產業,包括2011年通過的美國發明法案(Leahy-Smith America invents Act, AIA),目的希望能讓美國專利系統更加完善,保護專利權人及促進產業創新等目的。然許多專利仍被NPE或是專利蟑螂控訴侵權,反而讓專利權被用來當做專利訴訟的一個工具,花費更多的經費在訴訟及和解上,有違當初白宮要進行專利改革的初衷。 因此歐巴馬在年初為了能鼓勵創新及增加專利系統的品質而發布幾點執行聲明(executive actions): 1、著重prior art的檢索:USPTO開始著重prior art的搜尋,幫助專利審查能更詳盡。 2、增進專利審查人的技術訓練:提供教育專業訓練,讓專利審查人能隨時更新最新的技術,能在審查過程中對於技術上的認知能更專業。 3、Pro brono幫助:USPTO提供pro brono的幫助。許多發明人對於如何申請專利及如何使其專利被妥善保護等規範較缺乏相關資訊、或沒有資金聘請顧問協助此方面保護,因此USPTO會提供教育及實務訓練,讓這些較小的公司或資源較缺乏之發明人的專利得以獲得保護。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)