國家通訊傳播委員會第545次委員會議審議通過「因應數位匯流調整有線電視收費模式規劃」案
英國街頭塗鴉藝術家班克斯（Banksy）曾因不齒資本主義商業行為而說過「著作權是為失敗者而設（copyright is for losers）」，然而近期卻因一場義大利展覽販賣未經其授權之塗鴉藝術週邊商品而提出商標侵權等訴訟。 去（2018）年底負責掌管班克斯智財權事務的Pest Control公司（後稱Pest Control公司）對一家義大利公司提告，該公司於米蘭文化博物館（MUDEC）籌辦名為「The art of Banksy. A visual protest」之展覽，儘管展出中之作品皆為原著或授權印製，然而該展覽紀念品店販售了未經授權之周邊商品，如筆記本、文具及明信片等。今（2019）年一月米蘭法院提出臨時裁決要求該展覽停止販售該些屬於班克斯品牌之重製商品，不過針對展覽擅自利用班克斯圖樣作為廣宣素材這一部分，法院確認為該些圖樣的使用屬於展覽行銷之必要之途，因此並無侵權。 在訴訟中，Pest Control公司主張以「班克斯（Banksy）」為名以及其著名之兩幅著作「手持氣球的女孩（Girl with balloon）」與「擲花者（Flower thrower）」之商標權與品牌，儘管法院認定該些註冊商標之有效性，但班克斯勢必開始透過商品或服務之行銷以持續使用該些商標權，才能維持權利之有效；此外，本訴訟並未主張著作權，其主要考量在於維護藝術家之神秘感─班克斯一直以來隱姓埋名地在街頭塗鴉創作，若Pest Control公司主張著作權，將同時公開班克斯之本名，此將降低班克斯一直以來營造之神祕氛圍而減損其作品之藝術價值。 儘管Pest Control公司為班克斯贏得了本次的訴訟，然而對於一向反對資本操作的班克斯而言，勢必再次評估藝術品牌之經營是否接受並採納市場導向的商業機制，以同時獲得商業智財法律之保護。換句話說，必須持續使用商標權與投入品牌經營以強化相對應之智財權。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
英國寬頻競爭概況為了提高市場競爭，Ofcom於2006年時允許BT集團將旗下網路接取部門獨立為Openreach公司。當時，英國政府希望透過市話迴路細分化(local loop unbundling)，並讓所有寬頻網路提供者得以於無差別待遇取得銅絞線網路(copper phone network)批發價，減少不公平競爭產生。在BT分拆多年後，根據Ofcom今(2013)年的統計，原細分化出租之線路從過去的12萬3千條，提升至900萬條，較過去成長70倍。銅絞線批發價公開、合理，亦促使民眾享有比過往更低的資費與更多元的服務，使社會福利成長。 除此之外，市話迴路細分化不僅促進既有固網市場競爭，使消費者僅用一半的價格取得相同服務，亦間接加速業者投資意願，提高英國「高速寬頻」(superfast broadband，30M)的發展。目前，BT光纖建置速度每星期達10萬用戶可接取，輔以Ofcom2010年要求BT光纖基礎設施開放與虛擬細分化(virtual unbundling)，使英國已有80家以上業者透過光纖提供網路，增加民眾選擇的權力。是故，在高速網路接取率逐步提高下，致使英國在2012年年底時，已有13%的家戶採用高速寬頻，其成長幅度亦是過往兩倍。 雖然，英國高速網路發展逐步進入軌道，但亦仍有發展之隱憂。首先，有別於銅絞傳輸寬頻網路市場競爭，民眾在選擇高速寬頻網路商時，多數僅願意採用BT與Virgin，造成市場競爭失衡。此外，BT取得政府非商業區光纖建設之多數補助，這是否會造成不競爭，仍後續觀察。最後，BT雖允諾開放其於業者租用光纖線路，但已有多家ISP業者申訴BT利用「價格擠壓」的方式，增加市場優勢。 英國為了在2015年能成為全歐洲寬頻發展最為優秀的國家，近期已宣布將重新檢視現有固網接取市場的管制架構，藉由兼顧市場競爭與基礎建設加速投資，促使網路能普及於英國。
歐洲議會通過「關於著作權與生成式人工智慧－機會與挑戰」決議，向執委會提出政策建議歐洲議會於2026年3月10日通過「關於著作權與生成式人工智慧－機會與挑戰」決議（European Parliament resolution on copyright and generative artificial intelligence – opportunities and challenges）。有鑑於生成式 AI 經常發生未經授權在網路上抓取作品、無視權利保留或使用非法來源作品等侵權行為，歐洲議會特別通過本決議，闡明其就生成式 AI 相關著作權議題之立場，並就歐盟未來在此領域之政策方向與法制建構，向執委會提出具體作法建議。其重點摘要如下： 一、保障權利人對 AI 作品利用之完整掌控權 權利人對其作品用於 AI 訓練或後續應用（如推論與 RAG）應擁有完全控制權。執委會應建立保障機制，並針對新聞媒體遭大規模抓取利用之困境，研擬專門的保護措施。 二、推動自願性集體授權協議，衡平權益保障與資料需求 為兼顧權利人獲得公平報酬與 AI 業者取得高品質訓練資料之需求，執委會應推動自願性集體授權協議，平衡雙方利益。 三、落實退出權（opt-out） 執委會應評估可行的技術方案，以識別並尊重權利人拒絕其作品被用於AI訓練的權利保留聲明，並指定歐盟智慧財產局（EUIPO）擔任受信任之中介機構(trusted intermediary)，負責管理相關opt-out事項。 四、完善透明度架構，並導入「可推翻推定」機制強化執行 執委會應建立全面的透明度架構，在溯源管理方面，要求通用 AI 模型和系統業者提供受保護作品清單及來源證明，以及網路爬蟲紀錄，且網路爬蟲需具備可識別性；在內容識別方面，執委會應制定AI生成內容標註行為準則，落實AI生成內容之偵測與告知義務，強化對提供創意內容之平台履行透明度義務狀況之監督。執委會應建立「可推翻推定」（Rebuttable Presumption）機制，相關業者如未遵守上述透明度義務，即推定其已使用受保護作品，權利人於訴訟中勝訴時，訴訟費用將由AI業者承擔。 五、落實著作權授權報酬制度，強化自主授權 歐洲議會反對以「總額支付」（Flat-rate）方式進行全球授權；權利人對授權條件與報酬應擁有自主決定權。執委會應建立相關框架，鼓勵業者尋求合法授權並支付合理報酬；同時，應針對業者「過去」利用受著作權保護作品之行為，研究具體補償方案。 六、完善補充性法律框架以強化監管 歐盟現行著作權法規已不足以應對生成式AI之挑戰，尤其《數位單一市場著作權指令》（CDSM 指令）針對 AI 訓練之規範仍存在模糊地帶，執委會應建立補充性法律框架（Supplementary Legal Framework），明確生成式AI相關著作權授權規則，以有效遏阻AI開發者違規行為。 歐洲議會之決議案並不具法律約束力，然依歐盟立法程序，執委會所提出之立法草案，須經歐洲議會與理事會共同審議通過始能生效，本決議暨已揭示歐洲議會於相關議題上之政策立場與建議，執委會於後續研擬立法草案時，勢必將其納入重要考量，以利後續立法程序之推進。是以，本決議內容實具重要之實務參考價值。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（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。