亞太經濟合作組織（ＡＰＥＣ）糧食安全政策夥伴關係機制（ＰＰＦＳ）2014年8月14日在北京召開成員會議
亞太經濟合作組織（Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC）糧食安全政策夥伴關係機制（Policy Partnership on Food Security, ＰＰＦＳ）成員國、APEC秘書處、APEC工商諮詢理事會秘書處、糧農組織代表在北京召開全體成員會議，就亞太糧食安全相關議題與糧食安全政策夥伴關係機制（ＰＰＦＳ）建構進行討論。PPFS為政府部門與民間組織、企業溝通對話之平台，係APEC解決亞太糧食安全所建構之機制，茲就本次會議作成之重點分述如下：
1.亞太經濟合作組織（ＡＰＥＣ）糧食安全政策夥伴關係機制（ＰＰＦＳ）全於會中作成3項倡議：第一，加強APEC成員糧農政策對話與交流，協商區域合作的規劃和措施。第二，降低貿易和投資成本，消除貿易壁壘促進糧農貿易。第三，加強各政府、產業與個體農民交流，促進私部門參與糧食安全之商業模式，以利亞太糧食安全之永續。相關糧食安全議題及合作方向包括：糧食生產與技術移轉跨國合作；糧食儲備、供應鏈及降低糧損技術之交流與合作和貿易合作、投資與基礎建設等。
2.本次會議除作成前述宣示性倡議外， 另通過「ＡＰＥＣ減少糧食損失和浪費行動計畫」、「ＡＰＥＣ糧食安全商業計畫」、「ＡＰＥＣ增強糧食標準與質量安全互通行動計畫」、「２０２０糧食安全路線圖」等修訂文件。其中，「２０２０糧食安全路線圖」，提及PPFS將致力於降低亞太區域之糧食農損失，並宣示於2020年降低農損總量１０％之具體目標（以2011-2012年度之農損總量為比較基準）。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王怡婷
法律研究員 編譯整理
Report of PPFS First Management Council Meeting and Government-Business Dialogue Conference on Food Security and Trade, , APEC, Aug. 14, 2014, http://mddb.apec.org/Documents/2014/SOM/SOM1/14_som1_033.pdf(last visited Aug 14).
APEC Policy Partnership on Food Security (PPFS), APEC, Aug. 14, 2014,http://www.apip-apec.com/multi/plan/apec_policy_partnership_on_food_security.html (last visited Aug. 14, 2014).
Policy Partnership on Food Security, APEC, Aug. 14, 2014,http://www.apec.org/Groups/Other-Groups/Policy-Partnership-on-Food-Security.aspx(last visited Aug. 14, 2014).
Disaster-prone APEC economies step up risk-reduction, APEC, Aug. 14, 2014, http://www.apec.org/Press/News-Releases/2014/0814_SDMOF.aspx (last visited Aug. 14, 2014).
據報載，瑞典電信鉅業愛立信公司（Ericsson）已經將超過兩千筆的專利組合出售給Unwired Planet公司，此舉將更有利於Unwired Planet公司在智慧型手機的侵權官司當中繼續爭訟。此外，Unwired Planet公司宣稱Ericsson公司所移轉的2185件專利當中，包括美國及他國之專利權、專利申請案件給Unwired Planet公司，在這些移轉的專利組合當中，多數的技術都是與2G、3G，以及長期演進技術(Long Term Evolution，簡稱LTE)的專業技術領域有關。 Unwired Planet公司成立於1996年，同時宣稱自己為”行動網路的發明家”。透露說為了這次的合作，從公司成立時不久，即開始與授權公司以及Ericsson公司接洽。公司高層並指出，透過與Ericsson公司的合作，事實上已經傳達了高值的社會價值，反映出我們所承諾要保護並展現創新的觀點。 Unwired Planet公司是一間藉由把持專利權，以在各科技公司間興頌，並從中獲得利益的公司，通常被稱為專利蟑螂(patent troll)。
韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年05月15日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵，但大數據和機器學習技術的快速發展，人工智慧（以下簡稱AI）已成功應用於許多內容生成，大幅推進圖像、影音、文本的識別、處理、分析、甚至生成等創作成本，但從實現生成式AI而建立基礎模型開始，到AI產出物的生成，均存在可能侵權或被侵權的風險。如何衡平考慮著作權人和使用者立場，促進人工智慧技術發展和相關產業發展，同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統，已成為各國必須思考因應重要課題。 壹、事件摘要 韓國文化體育觀光部的著作權委員會於2024-01-16發布「生成式人工智慧著作權指引（생성형 AI저작권안내서）」[1]，這份指引的目的是希望對涉及生成式人工智慧（Generative AI）產出過程中的各方（AI業者、著作權人、AI使用者）提供有關著作權的注意事項。因為韓國文化與著作權主管機關認為，雖然隨著人工智慧技術的迅速發展，在各個領域的應用為經濟和社會利益產生許多助益，但也出現了一個無法預測的環境，影響到著作權產業和創作活動的各個方面；有人將生成式AI用作創作工具，同時也有人擔心生成式AI可能帶來的經濟損失和就業威脅等問題。因此，韓國著作權委員會成立了由學界、法界和技術界專家以及利害關係人組成的「AI-著作權制度改善工作小組」，於2023年2月成立，以審查生成式AI引發的著作權問題並尋找應對方法，並根據該工作小組的討論而編寫提出該指引[2]。 貳、重點說明 該指引從實現生成式AI而建立基礎模型開始，到AI產出物的生成，聚焦於可能引發法律爭議的數據學習和AI產出物生成部分，從現行著作權法的角度說明AI業者、著作權人和AI使用者需要了解的內容。同時為幫助理解，亦納入介紹目前提供的生成式AI案例以及相關的國內外立法趨勢。但該指引特別說明其發布並非為提供其國會正在討論的著作權法修訂方向，而是為了在未來通過進一步的討論、研究和意見徵求過程等，制定出合理的解決方案，並透過制定衡平考慮著作權人和使用者立場的著作權法律制度，促進人工智慧技術發展和相關產業發展，同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統[3]。 該指引架構主要分為五大主題[4]，同時提供問答集與附錄參考資料。五大主題分別為： 一、生成式AI技術與著作權（생성형 AI 기술과 저작권）[5]：從著作權角度看生成式AI技術，說明生成式AI技術的意義和應用案例。 二、對AI經營者的指導（AI 사업자에 대한 안내사항）[6]：包括生成式AI的學習階段的風險、AI產出物的生成階段的風險、建議採取防範措施以區別AI產出物與人類創作物。例如人工智慧業務經營者在提供相關服務時，確保不會產生與現有作品相同或相似的人工智慧輸出；該指引並建議參酌韓國2023 年 5 月提出的《內容產業振興法》修正提案（法案編號2122180）[7]規定，於人工智慧產出內容中應標示係採用人工智慧技術製作[8]。 三、對著作權所有人的指導（저작권자에 대한 안내사항）[9]：在AI學習階段應考慮的事項、防止AI產出物侵犯著作權的建議。該指引特別建議如果著作權人不希望其作品用於人工智慧學習，可以透過適當方式表達反對，以防止作品被用於人工智慧學習；即使著作權人後來得知自己的作品被用於人工智慧學習，亦可適當地採取技術手段來防止，以避免放任使用產生默許的問題。包括使用例如“Glaze”、“Photo Guard”等此類新的防止技術。 四、對AI使用者的指導（AI 이용자에 대한 안내사항）[10]：提醒注意生成式AI使用可能涉及的著作權侵犯情況，並說明在研究、教育、創作等領域的倫理和政策考慮。例如，提醒使用者將現有作品原樣輸入提示視窗或輸入誘導創作相同或相似作品的文字，從而創建與現有作品相同或相似的人工智慧輸出，然後將其發佈到平台上的方法，將存有侵權風險。即使是用人工智慧學習歌手聲音而重新創作或產生現有歌手的歌曲，也會涉及重製或輸入侵權資料的疑慮。同時，對學術研究或投稿，該指引特別建議在論文等中引用生成人工智慧撰寫的文章之前檢查其來源，並標註特定段落是以什麼人工智慧工具與指令所生成。 五、AI產出的著作權登記（AI 산출물과 저작권 등록）[11]：與AI產出物相關的著作權爭議、AI產出物是否可以登記著作權、有關AI產出物著作權登記的國內外案例、登記時應注意的事項等。該指引強調對於不能被視為在任何表達行為中做出人類創造性貢獻的人工智慧輸出，不可能進行著作權註冊。但在人類以創意方式進行修改、增加等“額外附加工作”（추가 작업）的情況下，該額外工作的部分才會被認定為具有著作權屬性，可以進行著作權登記。但是，著作權註冊的效果僅限於附加的部分（추가 작업한 부분）[12]。 另該指引在問答集中主要釋疑相關疑義，例如：為什麼AI的學習會涉及著作權問題？如果無法確定AI學習所使用的作品的權利人，AI業者如何獲得合法使用權？個別提示用於製作AI產出物也受著作權保護嗎？AI產出物是否無法受到著作權法保護？等等韓國文化與著作權主管機關認為常見或已出現爭議的案例，並依其現行法令或見解趨勢，提供主管機關的看法或解答。 此外，為協助其讀者更深入了解人工智慧的原理、爭議與國際發展趨勢，該指引並精要的整理出下述主題，包括：使用人工神經網絡進行學習的過程、生成式AI相關訴訟和著作權爭議、國內外AI相關應對情況、國內廣播公司和新聞機構有關AI學習資料取得的政策條款等補充明，做為該手冊的附錄資料。特別是其所整理之政策條款，顯示韓國新聞媒體已著手因應被用於AI訓練、學習與內容產生的風險。 參、事件評析 綜觀韓國文化體育觀光部的著作權委員會發布「生成式人工智慧著作權指引」可以看出，韓國認為生成式人工智慧在文創領域的議題，目前較為迫切需要處理的是創作人的著作權於AI訓練時被侵權，與創作時運用AI的侵害他人權利的風險，以及AI生成內容的識別與可保護範圍的界定，但促進人工智慧技術發展和相關產業發展，均為韓國關切議題；AI在未來如何衡平考慮著作權人和使用者立場尚待研析建立共識並透過國會立法修正著作權法律制度。 因此，該手冊除提供AI的技術背景說明外，並強調該指引並非修法政策的官方說明，同時以如何降低風險與維護權益的角度，提醒生成式人工智慧（Generative AI）產出過程中的AI經營者、著作權人、AI使用者，提供有關著作權的注意事項與例如防制技術運用、標註AI生成等預防措施。同時為再進一步幫助理解，除風險說明外並以問答方式強化重點提示，並舉相關媒體的AI訓練資料提供政策實例供參考，內容本身精要但附錄細節說明詳盡，但對於未必了解著作權法令的文創領域從業人員而言，內容簡明且建議措施直接具體，值得我國主管機關訂定相關指引之參考。 [1]「生成型人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」，檔案下載https://www.copyright.or.kr/information-materials/publication/research-report/view.do?brdctsno=52591#(最後瀏覽日：2024/05/25）。 [2]詳前註指引之前言，頁6~7。 [3]同前註。 [4]其中尚有第六主題說明未來的法令整備規劃，此部分較屬政策措施方向，較非指引重點，故本文此處未予列入說明重點。 [5]同前註指引，頁7。 [6]同前註指引，頁15。 [7]去年5月，國會文化體育觀光委員會委員長李相憲提出了《內容產業振興法》的部分修正案，其中包括對人工智慧製作的內容強制貼上人工智慧標籤。該修正案目前正在國民議會審議中。https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2056520，(最後瀏覽日：2024/05/25）。 [8]同前註1指引，頁21。 [9]同前註1指引，頁23。 [10] 同前註1指引，頁29。 [11]同前註1指引，頁39。 [12]同前註1指引，頁41。
美國及其他CRI成員共同發布國際反勒索軟體倡議聯合聲明，說明其關鍵成果與未來展望美國及其他參與國際反勒索軟體倡議（International Counter Ransomware Initiative, CRI）之50個成員（含國家及國際組織），於2023年10月31日至11月1日召開第三次大會，並且發布聲明表示：應積極建立對抗勒索軟體之集體韌性（collective resilience）、共同合作降低勒索軟體之散布能力、追究相關行為人之法律責任、制裁非法資助勒索軟體之組織、與私部門合力防止勒索軟體攻擊。 CRI於2023年之關鍵成果主要可分以下三個面向： 一、加強資安管理能力 對CRI新成員提供指導及戰術培訓，例如由以色列督導約旦，以確保新成員之資通安全。此外，亦發起利用人工智慧打擊勒索軟體之計畫。 二、促進資訊共享 設立可即時更新之資訊共享平台，使CRI成員得以迅速分享資安威脅指標。如立陶宛之惡意軟體資訊共享計畫（Malware Information Sharing Project, MISP）、以色列及阿拉伯聯合大公國之水晶球平台（Crystal Ball platforms）。 三、反制勒索軟體使用人 CRI發布前所未有之共同政策聲明，闡明成員不應支付贖金，且創設成員間共享之加密貨幣錢包黑名單（blacklist of wallets），以便揭露勒索軟體使用人之非法帳戶，並公開與犯罪組織之金流紀錄。另，CRI於2024年起將持續致力發展前述聲明提及之目標，並優先向潛在成員進行宣導，透過提供量身訂做之資安應變能力培訓，滿足潛在成員之需求。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。