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。
法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL)自2020年5月起陸續收到民眾對臉部辨識軟體公司Clearview AI的投訴,並展開調查。嗣後,CNIL於2021年12月16公布調查結果,認為Clearview AI公司蒐集及使用生物特徵識別資料(biometric data)的行為,違反《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation,GDPR)的規定,分別為: 非法處理個人資料:個人資料的處理必須符合GDPR第6條所列舉之任一法律依據,始得合法。Clearview AI公司從社群網路蒐集大量全球公民的照片與影音資料,並用於臉部辨識軟體的開發,其過程皆未取得當事人之同意,故缺乏個人資料處理的合法性依據。 欠缺保障個資主體的權利:Clearview AI公司未考慮到GDPR第12條、第15條及第17條個資主體權利之行使,特別是資料查閱權,並且忽視當事人的個資刪除請求。 因此,CNIL要求Clearview AI公司必須於兩個月內改善上述違法狀態,包括:(1)在沒有法律依據的情況下,停止蒐集及使用法國人民的個資;(2)促進個資主體行使其權利,並落實個資刪除之請求。若Clearview AI公司未能於此期限內向CNIL提交法令遵循之證明,則CNIL可依據GDPR進行裁罰,可處以最高 2000萬歐元的罰鍰,或公司全球年收入的4%。
歐盟科技倫理委員會公布和成生物學ELSI意見歐盟科學與新科技倫理委員會(European Group on Ethics in Science and New Technologies, EGE)在今(2009)年11月18日公布合成生物學(Synthetic Biology)公布相關之倫理、法制與社會議題之意見,其中指出合成生物學具有可大幅降低生技藥品生產成本的極大潛力,但也可能帶來的風險,故應予注意。 對很多人來說,合成生物學是一個相當新穎的概念,經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development , OECD)在其所公布的2030生物經濟發展議程中,將其列為最具有發展潛力的新興生物技術之一,近來更被歐美先進國家視為生物技術產業的未來重點發展方向。 根據OECD的定義,所謂合成生物學,是以工程方法為基礎,以改進微生物的新興領域,此技術使設計與建構新生物元件(part)、裝置(device)及系統(system),及對於既存的自然生物系統,使其更具有使用性。合成生物學的目的,在於藉由設計細胞系統,使其具備特定功能,從而消除浪費細胞能量之非期待的產物,以增進生物效率。目前合成生物學與市場較為接近的案例,乃一種將青蒿(sweet wormwood herb)、細菌與酵素等基因、分子路徑(molecular pathway)作結合,製造出可以生產治療瘧疾(malaria)的青蒿酸之細菌,此項開發成功突破過去僅能透過植物青蒿獲得,並產量有限的瓶頸。 正由於看好和成生物學的發展潛力,美國、英國與歐盟都開始對此項技術可能帶來的倫理、法制與社會爭議進行評估,歐盟EGE更公布意見以作為未來訂定法規範時的參考。EGE在意見中表示合成生物學使用於能源技術、生物製藥、化學工業或材料科學等都深具前景,故建議歐盟執委會應對此技術發展給予支持,並在歐盟架構計畫下,以產業利用為前提,給予經費的支持;然也必須重視其ELSI問題,包括使用合成生物產品的安全性、對環境的長期影響、惡意使用之防免、專利與公共財的爭議等,為了解決此等問題,其也要求各會員國必須針對合成生物學的各種議題,加強與民眾、利害關係人及社會的對話。由於我國一直將生技產業視為發展重點,合成生物學關係著生技產業未來發展,其未來發展實不容為我國所忽略。
日本「未來投資戰略2017」日本內閣官房下設之未來投資會議於2017年6月9日,以構築「Society5.0」為目標,提出《未來投資戰略2017》,宣佈未來施政將以「延長健康壽命」、「實現移動革命」、「供應鍊的次世代化」、「街道活性化」以及「Fintech」等5大領域為中心。 在實現移動革命部份,《未來投資戰略2017》計畫藉由無人自動駕駛移動服務、小型無人機和自動駕駛船隻等,提高物流效率與實現高度化移動服務,以減少交通事故和解決人力不足等問題。 與此同時,日本亦將自2018年起展開卡車列隊行駛公路實驗,以期在2022年前達成卡車列隊行駛商業化之目標;此外,亦將於2018年起在山間地帶展開以小型無人機運輸貨物之實驗。除上述自動駕駛技術之實驗外,日本亦將朝向擴大駕駛資料收集和利用,主導制定資料傳輸規格等方向努力,並計畫於2017年底擬定高度自動駕駛系統商業化相關法規及制度之整備大綱。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局(Office for National Statistics)轄下之政府資料品質中心(Government Data Quality Hub)為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)發布之《國家資料戰略》(National Data Strategy),於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》(The Government Data Quality Framework),以達成國家資料戰略中「資料基礎(Data Foundation)」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」(Data quality principles),旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點: 一、確保資料品質:機關內部應建立有效的資料治理機制,例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求:機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質:機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質,並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質:機關應持續與使用者交流資料品質現況,提供使用者有效的文件及中繼資料(metadata)。 五、了解造成資料品質低落的主因:分析造成資料品質低落的根本原因,從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則,提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力,以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料,釋放資料價值並促進社會經濟發展。