美國歐巴馬總統於2013年5月9日正式簽署「促進政府資訊開放並利機器讀取」行政命令(Executive Order 13642–Making Open and Machine Readable the New Defaut for Government Information),推崇聯邦政府過去釋出氣候、全球定位系統(GPS)等資訊對於私部門產業創新及新創事業(entrepreneurship and star-up)之正面影響,盼未來所有新增加的政府資料在資訊安全和隱私權雙重確保之前提下,將開放以可供機器可讀取之格式給公共大眾,帶動整體經濟正面循環發展。之前,美國推動聯邦政府資料開放政策,重要者為白宮科學技術政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)於2009年3月份啟動「開放政府倡議」(Open Government Initiative),民眾可透過「Data.gov」入口網站 ,取得高價值、機器可讀取之聯邦政府資料。
近年來,在公部門政府政策鼓勵導引下,不同的產業也逐漸發展出適用於特定產業的共同互通性標準(sectoral interoparability)。以醫療衛生領域為例,從2010年開始,歐巴馬總統乃宣布「藍色按鈕倡議」(Blue Button Initiative),病患得透過特定網頁(web-based)簡易下載其健康資訊(health information),並可供重複利用的格式下;同時,患者也可以選擇將該資訊分享給健康照護提供者(health care provider)、保險公司和信任的第三者(trusted third parties)。該倡議更挑戰軟體開發者(developer)在藍色按鈕的基礎上,開發更多的Apps軟體,使當事人更容易去管理掌控自身健康的狀況。在能源科技領域,近似於藍色按鈕倡議,白宮幕僚科技長Aneesh Chopra於2011年9月,也發起了「綠色按鈕倡議」(green button initaitive),挑戰美國境內大小事業單位(utilities)投入參與該倡議,研發一個機器可讀取之開放格式(a machine-readable open format),使消費者得透過連線網路重複近取之。
有鑒於網際網路開放的特性,且近年來來自外國網路攻擊不斷,於2013年2月份,NIST與國際間重要標準組織,如ISO、IEC和IEEE,首度就感應網絡(sensor networks)、機器對機器(M2M)和智慧聯網(IoT),提出一個跨界面之共通標準計畫(ISO/IEC/IEEE P21451-1-4 XMPP),該共通標準計畫內容包含: 封包傳輸(檢測)、全球獨特辨識、政策控制和加密,此共通標準得確保未來巨量資料領域資料近取之安全性 。
作為鄉村音樂發源地的美國田納西州,有著蓬勃的音樂產業,匯聚來自各路的表演藝術工作者,因而對相關從業者的個人公開權(Right of Publicity)保障尤為重視,早在1984年即制訂《個人權利保護法》(Personal Rights Protection Act),確保該權利不會因權利人死亡而消滅,屬於可由他人繼承之財產權,允許繼承人自由轉讓和授權,包含其姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)之權利主張,但被繼承人之聲音仍不在權利主張的範疇。 惟現今AI深偽仿聲技術所生成之音樂亦可能侵害音樂人及藝術家的智慧財產權,因而於2024年3月21日由州長簽署《確保肖像、聲音和圖像安全法案》(Ensuring Likeness Voice and Image Security Act),簡稱貓王法案(ELVIS Act),該法案於3月7日獲得州議會兩黨一致支持,首度明確將個人公開權得主張之範圍擴及至表演者的聲音(NIL+V),其目的是為了應對AI生成音樂的突破性進展,以保護音樂創作人及表演藝術家之權利免受AI技術侵害,這是全美首部禁止他人未經授權使用或重製權利人的聲音以供訓練AI模型或生成深偽內容所制定的法律(註:加州雖已將聲音作為權利保護客體但非針對AI技術之侵害),明確規定第三人在未得本人之同意下,若意圖利用AI深偽技術生成經仿製、偽造或變造的圖片、影音、聲音等數位檔案,而後續冒用本人名義進行公開發表或公開演出詞曲創作人及表演藝術工作者之聲音或影像的行為,則須承擔相應的民事侵權行為責任,以及構成歸類在微罪的刑事犯罪,刑期最高可處11個月又29天的監禁或2,500美元以下的罰金,該法案預計於今年7月1日生效,且僅適用於在田納西州境內的工作者。 該法案所保護之主體除音樂創作人及表演藝術家外,亦包含動畫配音員及串流媒體盛行下廣播與網路節目的播音員(俗稱播客),以確保這類主要仰賴聲音維生的工作者能免於AI仿聲技術而減損其專業價值;另外若有與詞曲創作人或表演藝術工作者締結專屬合約之唱片公司或經紀公司亦為訴訟程序的適格當事人,可代理公司旗下的工作者尋求救濟管道;最後,若利用權利人的姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)或聲音(Voice)屬於法案中列舉的合理使用行為,如基於公益目的、新聞播報、轉化性使用、偶然入鏡或著作之附帶性利用等,則應屬美國憲法第一修正案之保障範圍而非在該法案的規範射程。 除田納西州之外,美國尚有其他39個州提出或正在推動相似的法案,但全美目前仍欠缺統一性的立法;聯邦政府仍尚在研擬如何保護表演藝術工作者個人公開權的階段,日前在田納西州政府今年1月時提出貓王法案的草案後不久,由美國眾議院議員組成的跨黨派小組曾公佈《禁止人工智慧偽造和未經授權的重製法案》(或稱為《禁止人工智慧詐欺法案》),旨在推動建立聯邦層級的框架性立法,以確保個人的聲音或肖像權屬美國憲法第一修正案的保障範圍,而該提案據稱是針對美國參議院去年10月提出的《鼓勵原創、培育藝術和維繫安全娛樂法案》(或稱為《禁止仿冒法案》)的更新及補充,以維護公共利益,創造具有原創性、正當性及安全性的休閒娛樂環境。
美國合夥團體近期發展報告—由近10年有限合夥等團體資產與數量走勢談起美國合夥團體近期發展報告—由近10年有限合夥等團體資產與數量走勢談起 科技法律研究所 法律研究員 劉得正 101年4月26日 壹、前言 根據美國最新 (2011) 公布「國內稅收收入統計報告書」 (Internal Revenue Service Statistics of Income Bulletin Fall 2011 Washington, D.C. )[1]顯示,2000年至2009年間,美國有限合夥(Limited Partnership,LP)等合夥團體在數量與資產分佈上,有重大改變,簡要分析說明如下。 貳、美國有限合夥發展現況 一、各類合夥團體[2]總體數量呈現穩定成長 查美國國稅局最新 (2011) 發表之統計資料發現,至目前為止合夥團體仍就受到投資者的青睞。至2009年為止,以合夥身分報稅之企業,共計[3]3,168,728家,合夥人總數達21,141,979人,其申報擁有之總資產 (assets) 則達到約18.8兆美元。相對於2008年[4],合夥團體數量成長約2萬餘家,成長幅度0.7%;合夥人總數增加184萬餘人,成長幅度9.5%。值得注意的是,這是在2008年次級房貸風暴發生後,第二年成長幅度在1%左右,在2000年至2007年間,合夥數量成長幅度在3.6%-8.5%間。 數據顯示資產在1億美元以上的合夥團體,共有1萬8千餘家,占合夥團體申報資產72.3%,表示在美國合夥團體絕非僅受中小企業的偏愛。另外,若從行業別來看[5],金融保險業之合夥團體申報資產占全體54.4%,位居第一;其次為不動產相關業,占全體之23.7%。 二、有限合夥數量持平而獲利維持優勢 在所有以合夥身分報稅之團體中,有限合夥LP此種合夥形式,仍表現十分亮眼。在盈利 (Profits) 表現上,有限合夥2009年盈利金額[6]約達1393億美元,占全部合夥團體盈利34%。事實上自2000年起,有限合夥LP盈利金額占合夥團體總獲利比例,始終維持在31%-39%間。 至於在數量上,有限合夥LP則表現持平。2000年至2005年間,有限合夥數量以和緩幅度上升,2006年起則略微下降;以2008年至2009年間為計[7],有限合夥LP數量別為411,698家與396,611家,占總數12.5%。 三、有限責任公司(Limited Liability Company, LLC)數量大幅成長 相對於有限合夥LP在盈利上的表現,有限責任公司LLC則在數量上有驚人表現。2009年間有限責任公司LLC數量達到1,969,446家,占合夥團體總數62.2%[8]。與2008年相比,成長幅度達到3.8%[9],遠高於合夥團體總成長幅度0.7%。事實上自1995年起,有限責任公司LLC的數量每年皆有大幅度成長。2009年與1995年相比,有限責任公司LLC數量成長達15倍以上。且自2002年起,有限責任公司LLC數量便占合夥團體總數量50%以上[10]。 至於在盈利 (Profits) 方面,有限責任公司2009年則達到約889億美元。相較於有限責任公司LLC在數量上占總數62.2%,獲利量則僅占所有合夥團體21.6%[11],主要原因為其損失比例過高所致[12]。惟值得注意的是,在2008年發生次級房貸風暴前,有限責任公司LLC盈利占全體合夥團體比例亦約在3成左右,與有限合夥相近。但在2008年有限責任公司盈利則下降為11%左右[13]。 四、普通合夥( General Partnership, GP)數量快速萎縮 另一項常見的合夥團體,為全體合夥人負無限責任之普通合夥GP。觀察本次統計發現,在2009年間,普通合夥GP數量為624,086家,相較於2008年669,601家,下降6.8%。且與1995年1,167,036家相比,更下降53.5%。顯見普通合夥GP在數量上呈現快速萎縮之趨勢,而逐漸不受到美國投資者的青睞[14]。至於在盈利表現上,除2009年約為621億美元外,2000年至2009年間皆在700-900億美元間起伏。 參、趨勢分析 針對上述針對美國近期合夥團體發展之歸納,本文提出下列看法: 一、稅制改變造成有限責任公司LLC數量成長 依據美國稅法規定,一般公司(Corporation)與合夥團體最大的差異在於,一般公司(Corporation)具備課稅主體地位,而公司在課稅後 尚須就股東個人所得再次課稅,形成雙重課稅(Double Taxation)。反之,合夥團體採單層課稅(Pass Through Taxation)方式[15],多半情況下納稅價額較低。因此,有限合夥LP等相關合夥組織過去十分受到投資人喜愛。 相較下,有限責任公司(LLC)之定位究竟屬於一般公司法人(C corporation)或是合夥,在發展初期並不明確,而未受到投資者廣泛運用。但此情況在1996年改採「勾選原則」(Check The Box Rule)後有了改變。在勾選原則下,除權益得公開交易之企業必須以一般公司法人(C corporation)方式課稅外,容許非公司型組織(unincorporated entities)可以自由選擇稅制[16]。此稅制上的改變,使得有限責任公司LLC得排除雙重課稅的不利,而享有合夥團體單層課稅之優惠。本文推測,1996年起有限責任公司 LLC 在數量上大幅度的成長,應係與此有關。 二、有限合夥LP在金融投資相關行業的運用未受影響 從數據上看來,相較於有限責任公司LLC數量的大幅提升,有限合夥LP則未出現明顯的排擠效益。有限合夥LP數量持續維持在40萬家左右。且如前述所提,有限合夥LP擁有相當高的獲利能力 ( 高達1393億美元 ) ,而深入觀察可發現,當中包括創業投資等「其他金融投資活動」 (Other financial investment activities)[17]獲利高達716億美元[18]。顯見 有限合夥LP在金融投資相關產業仍具有關鍵重要性。 從本次美國所提出的稅收統計報告可以發現,毋論是有限合夥LP抑或是有限責任公司LLC之組織形態,在未來都將具有相當重要性。面對如此之發展,我國實應思考立法開放此等新型態商業組織之可能。因唯有商業組織多元化的發展,才有機會使更多投資者找到符合其個人需求之投資模式,將資金投入市場,進而促進資金的流通與經濟的發展。在面對全球化的今日,各國間無不為吸引資金進入,爭相採取不同開放手段的此刻,謹慎而適度地開放商業組織政策,將能為國家競爭力帶來深遠的助益。 [1]Nina Shumofsky & Lauren Lee, Partnership Returns, 2009 , Internal Revenue Service Statistics of Income Bulletin Fall 2011 Washington, D.C. 68 (2011). [2]此處合夥團體是指依據美國國內稅法 (Internal Revenue Code, IRC) Subchapter K納稅之企業。依據IRC規定,商業團體報稅時,需依據其組織性質不同,分別按Subchapter C、Subchapter S、Subchapter K進行報稅。原則上一般公司 (Corporation) 應依據Subchapter C申報;符合Subchapter S條件之公司 (Corporation) 則可依Subchapter S申報,亦即俗稱之S公司;至於其他非公司 (Corporation) 之企業,則可依據「勾選原則」(Check The Box Rule)選擇依Subchapter C 或 Subchapter K進行報稅,包括有限合夥、普通合夥、有限責任公司、有限責任合夥、有限責任有限合夥。其中有限責任合夥是指在普通合夥基礎下,使普通合夥人無需為其他合夥人不當或過失行為負責之組織;如是在有限合夥基礎下,賦予普通合夥人此有限責任範圍,則為有限責任有限合夥。 See Internal Revenue Code, 26 U.S.C. §§ 1-9834. (2012) [3]Nina Shumofsky & Lauren Lee ,supra note 1, at 84. [4]id., at 70. [5]id., at 72. [6]惟其金額卻由2008年約1782億美元,下降為1393億美元,Id., at 156-7. [7]Id., at 156-7. [8]Id., at 73. [9]Id., at 68. [10]Id., at 73. [11]Id., at 75. [12]Id., at 151. [13]Id., See Figure I, at 75. [14]至於以普通合夥為基礎所衍生的有限責任合夥,在數量上至2009年間僅達到117,660家,並未因普通合夥下降而大幅提升。See id ., at 157. [15]參見羅怡德,〈美國「有限合夥」之介紹與討論〉,《社經法制論叢》,第6期,頁193以下(1990)。 [16]Robert W. Hamilton著,齊東祥譯,《美國公司法(The Law of Corporations)》,法律出版社,第5版,頁26-27 (2007)。 [17]依據北美行業分類系統 (The North American Industry Classification System, NAICS) 定義,「其他金融投資活動」 (Other financial investment activities) 係指:1.除銀行、證券商、商業契約經銷商外,其他買賣金融契約之主體;2.除證券商、商業契約經紀人外,其他買賣金融契約之代理人或經理人;3.除證券商或商業契約經銷商外,提供其他投資服務,包括投資組合管理、投資諮詢、信託、保管服務等。available at http://www.census.gov/cgi-bin/sssd/naics/naicsrch?code=5239&search=2007%20NAICS%20Search (last visited 04/18,2012) [18]supra note 1, at 156.
美國通過最新的電子醫療紀錄之隱私與安全標準美國衛生部隸屬之醫療資訊科技標準委員會(Health IT Standards Committee)為了因應「2009年經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act, “ARRA”)的通過,制定了新的電子醫療紀錄的隱私、安全標準,以擴大保護電子醫療紀錄的使用安全。 這次制定的電子醫療紀錄的隱私、安全標準,將透過具有足夠防護能力的醫療資訊科技系統標準,來保護電子醫療紀錄的交換,並且擴大適用範圍到醫療照護廠商與提供者,要求其必須在2011年前達到幾項資訊的使用控制標準,包括「醫療保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act, “HIPAA”)與「加密促進標準」(Advanced Encryption Standard)之相關規定,以完備個人電子醫療資訊的保護網。 在此次訂立的標準之下,任何人員或是應用程式欲使用與接近電子醫療紀錄,應符合法律所授予的接近與使用之要件。同時,處理個人醫療資訊的系統,也必須具備對個人醫療資訊加密與解密的能力,以保障個人醫療資訊的安全與完整。除了以上的要求,這些標準也要求相關的適用機構,必須在2013年以前完成符合病歷交換格式(HL7)的使用接近控制、安全宣示標記語言(Security Assertion Mark-up Language, “SAML”)、網路服務認證(Web Service Trust, “WS-Trust”)以及促進資訊標準建置組織(Organization for the Advancement of Structured Information Standards, “OASIS”)的機制,以保障醫療資訊的安全。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.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} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。