IE壟斷瀏覽器市場遭歐盟裁罰，股東狀告微軟公司
針對2013年微軟因Internet Explorer瀏覽器壟斷問題遭歐盟裁罰，微軟股東Kim Barovic於2014年4月11日向美國華盛頓西區聯邦地區法院（U.S. District Court, Western District of Washington）提出告訴，控告包括微軟公司創辦人Bill Gates與前任CEO Steve Ballmer等高層在整起事件中決策失誤、處理不當，致使公司承受鉅額罰款，蒙受重大損失，且董事會亦未善盡職責，徹查事件發生之原因。
2013年3月，身為歐盟反壟斷監管機構的歐盟執委會（European Commission），以微軟公司自2011年5月至2012年7月間發布的Windows 7 Service Pack系統更新，未提供超過1500萬用戶除了預設IE瀏覽器以外其他上網程式的選擇，顯然未履行該公司於2009年對歐盟做出的具有法律拘束力的承諾（即確保歐洲地區的消費者有選擇網路瀏覽器的自由）為由，對該公司之義務違反處以7億3100萬美元的天價裁罰，這也是歐盟執委會首次對違反此項義務的公司開罰。
本起訴訟是自2013年事件發生以來，首次有股東向微軟公司提告。原告Kim Barovic在訴訟中要求徹查決策錯誤的發生原因並懲處管理階層的相關失職人員。她說，董事會表示：「經調查，無證據顯示有任何現任或前任主管或經理人違反受託人義務。」微軟則於11日發布聲明：「Barovic請董事會調查其要求，還對董事會與公司管理階層提告。董事會已經完整地考量過其要求，但找不到官司成立的根據。」
2016年1月， 隸屬英國商業、創新和技術部 (Department for Business, Innovation and Skills，BIS)的科學辦公室(Government Office for Science)發布「分佈式分類帳技術：區塊鏈以外(Distributed Ledger Technology：beyond block chain)」研究報告。本篇報告由產官學界合作完成，主要在評估分佈式分類帳技術可以運用在哪一些公私領域，並決定政府以及私人應該採取哪些行動以促進分佈式分類帳技術可被有益運用，並避免可能帶來的傷害。 該份研究報告認為，分佈式分類帳技術可在多個領域協助政府機構，包含徵稅、提供福利、發行護照、土地登記、確保商品供應鏈並且確保政府記錄與服務的完整性。相較於其他網路系統，分佈式分類帳技術較不易受駭客攻擊，而且由於每個参與者都有一份帳簿副本，如果有惡意竄改的狀況，也可以輕易被發現，但這不表示分佈式分類帳技術就不會被駭客攻擊。 數位五國(Digital 5，D5)之一的愛沙尼亞，已多年實驗運用分佈式分類帳技術於公領域服務多年。愛沙尼亞政府透過私人公司運用分佈式分類帳技術建制「免金鑰簽名設施(Keyless Signature Infrastructure，KSI)」，KSI允許愛沙尼亞公民驗證其在政府資料庫資訊的完整性，並避免內部人透過政府網路從事非法活動。KSI確保公民資訊安全以及準確，因而可協助愛沙尼亞政府提供數位化的公司登記以及稅務服務，減少政府以及社會大眾的行政作業負擔。 除此之外，分佈式分類帳技術也有助於確保商品以及智慧財產權的所有以及出處。例如Everledger此一系統可用於確保鑽石的身分，從礦產、切割到銷售，可減少並避免欺詐以及「血鑽石」進入市場。 簡而言之，分佈式分類帳技術提供政府可減少詐欺、腐敗、錯誤以及紙上作業成本的框架，並透過資訊分享、公開透明以及信任，具有可重新定義政府與公民關係的潛力。對於私領域而言也具有同樣可能性，報告特別提出可透過分佈式分類帳技術發展「智慧契約」，可增加信任度並提高效率。據此，本報告針對政府部門提出八大建議： (1) 應成立專責部門，並與產業、學界緊密合作，並應考慮成立臨時性的專家諮詢團隊。 (2) 英國的研究社群應該要投入研究確保分佈式分類帳技術具備可即性、安全性以及內容準確性。 (3) 政府應支持為地方政府成立分佈式分類帳技術實地教學者，匯聚所有測試技術以及其運用的所需元素。 (4) 政府需要思考如何為分佈式分類帳技術建立妥適的法制框架。法規需要配合新科技應用技術的發展而進步。 (5) 政府應該與產學合作確保相關標準可以符合分佈式分類帳技術及其內容完整性、安全性以及隱私的需求。 (6) 政府應與產學合作確保最有效率以及最可用的身分認證網路協議可為個人及組織所使用，這項工作應與國際標準的發展與執行緊密連結。 (7) 政府應對分佈式分類帳技術進行試驗，以評估該項技術在公領域的可行性。 (8) 建議成立跨部門的利益群體，結合分析以及政策群體，以生成並發展潛在使用案例，並且在公民服務中提供具備知識的專家人員。 除了八大建議，管理與法制上，本報告指出分佈式分類帳技術具有兩種管理規範：法律規範以及技術規範。法律規範是「外部」規範，法律規範可能會被違反，緊接著面臨違法處罰的問題。技術規範是「內部」規範，假如違反技術規範，「錯誤(error)」產生無法運作，因此「規範」本身就可以確保會被遵循。換句話說，技術規範可以節省法律規範的執法成本。另外一方面，分佈式分類帳技術為去中心化技術，如果要以法制管理，也只能在参與者身上施加法律義務，例如Bitcoin，只能對於提供Bitcoin交易服務的平台施加法律義務。美國紐約州金融服務部所發行的比特幣交易執照BitLicnese即為一例。因此，基於去中心化的特性，報告建議政府單位應該要儘量参與技術標準的制定，並且配合技術標準制定相關法律，法律規範與技術規範兩者應該要交互影響。
生物遺傳資源歸屬之國際規範分析 美國化學營業秘密哪些必須揭露?哪些可以保密?為因應有害化學物質所產生之公安事件，2015年6月8號美國職業安全管理局(Occupational Safety and Health Administration,簡稱(OSHA))發佈一項措施，針對具危險性化學物質之運輸過程，規範處理程序，包括製造商須提供物質安全數據表，以及可能具有風險的有害物質說明書等。 為此，OSHA考量到此將影響化學製造商營業秘密保護，遂提出判斷準則，以釐清對於化學製造商而言，何種情況將構成營業秘密，包括：(1)在一定的程度內該資訊是否已被外界所知；(2)在一定程度內，該資訊對於員工或其他參與者是否已知；(3)是否有一定程度對於該資訊內容進行保護措施；(4)該資訊對於競爭對手是否有價值；(5)是否投入大量時間和金錢開發該資訊；(6)該資訊對企業而言是否得被他人簡易取得與複製。 進而在符合上述營業祕密要件時，企業即無須對一般員工(非研發工程師)揭露化學公式等內容，其中包括一般操作人員或者運輸人員等。然而考量到此等人員接觸化學物質情況頻繁，倘若操作人員或者運輸人員工作過程中，因有害但屬營業祕密之化學物質造成意外傷害，為平衡公眾安全與營業秘密之保障，OSHA要求化學製造商必須立即提供醫護人員有害化學物質方程式等內容，但可要求醫護人員簽訂保密協議，藉此兼顧公安與營業秘密之保障。
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險，保護和行使著作權人權利，於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》，以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的資料為基礎，制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分，第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」，依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的區分方式，分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（業務）使用者（事業利用人）」和「業務外利用者（一般利用人）」四個利害關係人，依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施，以及提供和使用人工智慧系統和服務時，安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人（例如表演人）的權益保護，從權利人的思考角度，建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的（著作權）法律上利用行為[2]。其次，說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制；於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施；最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中，針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係，除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（事業與一般利用人）」，提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍，並提供如何降低風險的對策。同時，從權利人角度提供如何保護權益的指引，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下： 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製，無需獲得權利人的授權，但是，該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容，而進行額外學習；為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現；對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」，這三個情況係同時存有「享受」著作目的，不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷，資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下，未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時，屬於「不當損害著作權人利益」的要求，將不適用（日本）著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料，則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權，人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法，如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下，則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」， 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一，權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性（依拠性）」要件，例如：AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名（標題）或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出，除利用人外，開發或提供者亦有負侵權責任的可能，特別是－－人工智慧頻繁產生侵權結果，或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果，但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時，可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品，甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物，不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態，該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧（AI）科技迎來契機，其生成內容隨著科技發展日新月異，時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售，或是將Chat GPT內容當作補習班教材，均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件，單純機械性的AI自動生成，基本上欠缺「人的創造性」，非著作權保護對象，已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本？賦予AI訓練合法使用既有著作，應有的界限？衡平(賦予)既有著作的著作權人權益？AI服務提供者應負那些共通義務？是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任？AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件？等等諸此進一步的疑義，則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》，我們可以清楚的看出，在樹立成為AI大國的國家發展政策下，其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製，但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任，彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時，做為完善相關法令機制的重要參考。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1] 文化庁著作権課，「AI著作権チェックリスト＆ガイダンス」，令和6年7月31日，https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf，最後閱覽日：2024/08/20。 [2] 詳見前註，頁31。 [3] 詳見前註，頁7。 [4] 詳見前註，頁8。 [5] 詳見前註，頁9。 [6] 詳見前註，頁9。 [7] 詳見前註，頁35。 [8] 詳見前註，頁36。 [9] 詳見前註，頁42。