老歌翻唱！手握著作權轉讓證明書便可放心？－簡評智慧財產法院 101 年度民著上字第 9 號判決
劉得正
組長 編譯整理
英國智慧財產局於2017年10月1日修正公布施行智慧財產權不正當威脅法（IP Unjustified Threats Act 2017），使智慧財產權之法規範更具明確及一致性，並協助企業免於昂貴的訴訟費用。 所謂智慧財產權之不正當威脅（unjustified threat）係指無智慧財產權、智慧財產權已過期或無效、或雖未實際發生智慧財產權之侵權事實，卻對他人提起侵權之法律行為或措施，該行為耗費成本、引起市場混亂，致使客戶出走並造成企業合法販售商品或服務之業務停滯，並扼殺智慧財產創新之本質，破壞市場衡平。 因涉及智慧財產侵權之法規範複雜、不明確或不一致，且當有侵權之虞尚未進入司法審判程序前其紛爭難以解決，致使智慧財產權人（特別是擁有智慧財產權之中小企業）不願意實施其權利。因此，修正公布施行智慧財產權不正當威脅法將有助於智慧財產權人或第三人知悉何種行為算是威脅，提供明確之規範框架，鼓勵企業建立商談（talk first）文化，使爭議雙方可交換訊息以解決紛爭，而非興訟。並使企業或個人在智慧財產權爭議中取得公平合理的地位，以保護客戶及供應鏈（包括零售商或供應商），避免企業或個人因不正當威脅、惡性之商業競爭，而遭受損害。再者，智慧財產權之不正當威脅法適用於專利權、商標權及設計權，使智慧財產權法複雜之規範更趨明確且一致。
美國修法通過，未來必要時可強制旅客接受AIT掃描近來美國運輸安全管理局（Transportation Security Administration, TSA）修訂隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章，規定機場安全檢查於必要時，可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描。 美國運輸安全管理局根據航空運輸安全法(Aviation and Transportation Security Act, ATSA) 負責運輸之安全、評估威脅及強制執行安全相關的規定和要求，並且確保機場等交通設備是否有充足的安全措施。 由於國際恐怖攻擊行動頻傳，美國運輸安全管理局於2013年開始採行AIT掃描技術以強化旅客通關之安全檢查，並將會顯示出近乎裸照的3D透視影像全身掃描機器（body scanning machines）淘汰。 所謂的AIT（Advanced Imaging Technology）掃描技術，即係高階圖像技術，可偵測旅客是否有攜帶危險性、威脅性物品，它所顯示出來的影像僅係一個大致輪廓，如有違禁品則會在該部位產生色塊，警告安檢人員應採行進一步檢查措施。 一般而言，雖然旅客可拒絕AIT掃描，選擇讓海關人員進行身體檢查，但是為確保運輸安全，近來運輸安全管理局更新隱私衝擊評估(Privacy Impact Assessment, PIA) 規章，規定於必要時可以針對某些特殊旅客強制進行AIT掃描，旅客不再有拒絕之權利。 此一政策施行，勢必遭受侵害「隱私權」之質疑，運輸安全局表示，AIT掃描係採用「自動目標辨識」 (Automatic Target Recognition , ATR) 軟體，亦即非直接顯示個人影像，僅顯示特殊物體在一般影像上的所在位置，發出警訊後再由安檢人員進行詳細檢查。現今AIT掃描技術已提升，掃描出的人體圖像會被模糊處理，且掃描後機器不會儲存任何可識別個人之資訊，更加確保旅客的隱私權不受侵害。
歐盟提出設立歐洲技術研究院（European Institute of Technology, EIT）之規劃草案歐盟在最新一期的研發剛要計畫（ The Seventh Framework Proposal ）中，除了持續以計畫補助方式推動歐盟的研發能力外，最值得注意者乃有關設立「歐洲技術研究院」（ European Institute of Technology, EIT ）的規劃。最近歐盟執委會已經提出 EIT 設立的法源基礎草案，根據目前規劃， EIT 旨在吸引產學研各界菁英加入，肩負打破產學研界間之藩籬之使命，未來 EIT 除為產學研合作之參考模式外，並將扮演歐洲地區創新、研究與高等教育之菁英領航者（ a flagship for excellence ），期使歐盟得更有效率地面對全球化及知識經濟社會所帶來之挑戰。 就組織面而言， EIT 係整合由上而下及由下而上兩種組織結構： EIT 本身具有獨立之法人格，其內部除設置管理局（ Governing Board , GB ）監督組織運作外，並有約六十位常設之科學及職員人力；另 EIT 將由數個知識及創新社群（ Knowledge and Innovation Communities, KICs ）組成，各 KICs 代表不同區域之大學、研究組織與企業，各 KISs 與 EIT 以契約規範彼此間的權利義務關係；至於各個 KICs 的組織結構，以及其如何達到契約目的，則交由其自治。目前歐盟執委會規劃在 2013 年以前建構約六個 KICs ，預計在此以前， EIT 需要來自公私部門總計約 24 億歐元（ €2.4bn ）的經費資助。 由於 EIT 的設立尚須經過歐洲議會及歐盟理事會同意，若執委會目前所提出的設立規劃草案順利取得前述兩機構同意，預計 EIT 將可能從 2008 年起正式運作，並在 2010 年以前完成兩個 KICs 的設立。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。