尹官石(Youn, Kwan-Suk)等11位韓國國會議員於2013年7月16日提出著作權法修正案,修法內容包括「導入著作權專門士及資格考試等制度」、「增訂著作權保護院設立之法源依據及相關業務規定」、「著作權保護院之審議委員會之組成」、「審議及發出糾正命令之主體變更為著作權保護院」。
韓國國會議員尹官石指出,雖然韓國著作權產業規模逐漸擴大,但據統計,著作權專業人才僅1萬3533位,專業人才明顯仍然不足。再者,著作權小規模訴訟也不斷增加。另外,現在雖有營運核發著作權相關資格證書業務之民間業者,但卻存在廣告誇大、課程內容不實,缺乏事後管理機制等問題,而造成市場混亂。為解決上述問題,韓國著作權法擬導入著作權專業人員之國家資格證照制度,希望藉以有效培育著作權專業人才,讓著作權產業得以健全發展。
另一方面,影視內容和電腦軟體為韓國著作權產業之核心,其所創造之附加價值及就業機會均呈現增加的趨勢,但相對來說,韓國音樂、電影、電視劇等內容常被非法重製,而這樣的非法重製行為造成3兆9758億韓圜之生產利益損失,減少3萬6千個就業機會。對此,為更有效推動著作權保護,並使著作權保護業務推動一元化,藉以促進文化內容產業發展,著作權法擬修法整併現有的著作權保護中心和韓國著作權委員會之功能,改設著作權保護院,以統合著作權保護業務。
在此一著作權法修正案之後,韓國文化體育觀光部及其它議員亦對其它著作權議題,如擴大著作權保護及合理使用範圍等,提出修正案,因此後續韓國著作權法的修法動態,值得持續關注。
世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
優質網路社會基本法之推動芻議 日本研創「指靜脈」之個人生物身分辨識技術日本日立公司歷經多年研發「指靜脈認證」技術,這個研創的掃描器「靜紋J200」,可掃描判讀個人右手中指的靜脈紋路。依據該技術研創召集人中村道治博士的說法,每個人手指血管紋路是獨一無二,可作為個人生物身分辨識,希望能夠藉此安全防偽技術,杜絕盜領等事件發生。 日本長崎的「十八銀行」率先在提款機試用「靜紋J200」中指靜脈認證技術,該辨識裝置乃是以紅外線掃描取得中指血管影像,和金融卡資料及銀行生物身分資料庫比對。而為防止歹徒截斷受害人手指企圖通過辨識盜用身分提款,日立公司特別加上額外的防偽技術,只有血管內有溫暖血液流動的手指才能通過認證,斷指無法過關。
歐盟透過生態創新(Eco-innovation)減少小客車之二氧化碳排放量小客車(passenger car)排放之二氧化碳(CO2)約佔全歐洲排放總量之12%。為落實歐盟第443/2009號規則(Regulation (EC)No 443/2009)關於減少輕型交通工具CO2排放所設定之新小客車排放表現標準,歐盟執委會於今年(2011)7月25日通過執委員會第725/2011號規則(Commission Regulation(EU)No 725/2011,以下簡稱執委會規則),就汽車製造商對CO2減排所為之生態創新(eco-innovation)科技之評鑑、核准及驗證給予更明確之規範,亦提供更多誘因。 於執委會規則下所認定之生態創新,係指就車輛本質之運輸功能及整體能源消耗有重大改善,且該創新技術(特別是在動力技術方面)於市場上屬未廣泛應用者。此外之附帶目的或旨在提升駕駛或乘客乘坐舒適度之技術,則不在其認定之範圍內(如胎壓監測系統、輪胎轉動阻力、排檔指示、使用生質燃料等,皆不得認定為生態創新)。 汽車製造商及供應商皆得提交申請書,該申請書應有足以證明其符合各項標準之必要證據,包括測定該項創新科技對CO2減排之方法。在證明其CO2減排之成效方面,應就相同車輛使用該技術與否進行比較且其測試方法應屬可供驗證、可得重覆且可資比較者。執委會規則要求CO2減排成效最低應達1gCO2/km。關於驗證,執委會規則要求由獨立驗證機構為之。驗證單位被要求於驗證報告中提供相關證據以證明其與申請者間之獨立關係,以確保其獨立性。歐盟執委會本身亦得於有證據顯示實際驗證之減排量與經認可之生態創新技術之減排量不符之情況下,再次驗證個別車輛之總減排量,但其應提供製造商一定期間以證明認可之價值屬正確者。 早在2007年歐盟所提議之立法中,即對於小客車設定了排放效能之標準,該項立法亦於2009被歐洲議會及歐盟理事會所採納,可謂歐盟試圖改善汽車燃料之經濟性及確保歐盟小客車之平均CO2排放不超過130 gCO2/km之基石。實則於今年(2011)初,歐盟執委會亦設下於2050年前,減少導致地球暖化之交通排放氣體達1990年之60%之計畫。至於上述執委會規則中所取得之碳權,皆將納入歐盟碳排放交易計畫中,新綠色科技最高可抵7gCO2/km之排放,預計將就新車平均排放量於2015年前達到130gCO2/km之目標,執委會規則也預計於同年進行檢視,其實際運作情形及後續發展皆值得予以觀察。