金融憑證增至22家 網路報稅人次可望締新猷
使用金融憑證網路報稅可簡化繁瑣報稅程序，去年只有8家金融機構提供報稅服務，今年則提高至22家，預估今年透過網路報稅的納稅人，可望衝破歷年人數。包括元富證、元京証、台証證、日盛金控、國泰、新光人壽等22家金融機構，己於
近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
掀起網路自由與版權衝突的另一場戰爭－Megaupload事件概述掀起網路自由與版權衝突的另一場戰爭－Megaupload事件概述 科技法律研究所 法律研究員 劉得正 101年06月25日 Megaupload 是著名的線上網路硬碟服務商，提供用戶上傳檔案、藉此分享資料予他人之網路空間。自2005年3月間上線後，迅速累積用戶至1億8千萬，並一度排名全球網站瀏覽量第11名。然而在2012年1月19日卻遭到美國政府強制關閉，相關負責人（包括創辦人KIM DOTCOM）遭到美國司法部起訴，並透過國際合作逕予逮捕。此舉為網路環境投下前所未有之震撼彈。本文以下便針對此一個案提出簡要說明，釐清美國採取行動之依據及考量。 壹、Megaupload起訴依據 根據本案起訴書[1]，司法部本次起訴KIM DOTCOM等，主要是認為其觸犯以下規定： 一、「共謀實施著作權侵權」[2]、「著作權侵權刑事處罰規定」[3]－ 美國司法部認為Megaupload直接藉由複製、散佈盜版物來賺取利潤，構成對著作權之侵權。因其發現，Megaupload獲利來源主要來自網站上商業廣告之瀏覽量。為了提高廣告瀏覽量，Megaupload規定用戶所上傳文件之存續時間，取決於該文件的下載次數，並鼓勵上傳可長期受到使用者青睞下載的文件。換言之，Megaupload獲利與盜版物之散佈具有直接關連。 其次，司法部發現，Megaupload網站上已使用一種「移除程序」來辨認兒童色情內容，但卻未將此技術應用在移除侵權的內容上，或以其他方式使「移除程式」無法搜尋特定盜版物，顯見Megaupload係故意以散佈盜版物來賺取商業利益，並因此無法適用數位千禧年著作權法案中，對於網路服務提供者之「安全港」條款。 二、「共謀詐欺」[4]與「網路詐欺、教唆及幫助網路詐欺」[5]－ 此外，司法部認為，Megaupload網站運作方式，除了構成著作權侵權外，其以組織運作方式進行犯罪，以及透過網路進行犯罪，此等行為已符合「共謀詐欺」及「網路詐欺」 ( Fraud by Wire ) 。同時，Megaupload使用激勵程序來鼓勵用戶上傳「流行」的文件，亦構成教唆及幫助網路詐欺。 三、洗錢防制規定[6]－ 最後，美國司法部認為KIM DOTCOM等Megaupload之負責人，有針對上述不法所得再進行金融交易之行為，因此亦違反洗錢防制規定。 貳、Megaupload案目前發展情況 如前所述，美國司法部係透過國際合作，逮捕相關負責人。以創辦人KIM DOTCOM而言，目前仍在紐西蘭政府監管之下，不過近期內，將依美國司法部之請求，召開引渡聽證會，討論是否引渡KIM DOTCOM至美國受審。至於在犯罪調查方面，紐西蘭法院已下令允許美國FBI可從Kim Dotcom電腦中拷貝超過150TB的資料，以作為美國司法部指控Megaupload之訴訟證據[7]，相信對於是否得以引渡Kim Dotcom，將帶來一定影響。 參、代結論 Megaupload案之所以造成如此大的風波，主要可從對用戶之影響與對整體網路環境之影響看起。在用戶方面，首要原因在於Megaupload擁有廣大用戶，美國查封Megaupload之結果，造成眾多付費用戶之權益受損，此部分將如何求償，將會是相當大的難題。其次，如前所述，本次紐西蘭法院已容許美國FBI拷貝Megaupload。其中將涉及用戶資料之探知，對此是否有適當的保護措施保障用戶隱私，將是考驗美國政府之另一難題。 至於對整體網路環境面而言，此一事件是首次針對網路平台業者 ( 網路硬碟服務商 ) ，所進行之大規模跨國查緝行動。眾多網民多形容此舉象徵著作權凌駕網路言論自由的時代已經來臨，未來網路服務業者間勢必將出現所謂的寒蟬效益。然而，有待觀察的是，本次美國司法部起訴之主要依據在於，主張Megaupload係故意利用複製、散佈盜版物，以獲取商業利益，對此美國法院是否能接受此一見解，事實上仍是未定之天。因美國司法部需說服法院，Megaupload並無善盡網路服務業者保護著作權之義務。更重要的是，僅是提供平台之Megaupload，能否被解釋侵權行為人，並非毫無疑慮。 [1]USA v Kim DotCom et al, U.S. District Court, Eastern District of Virginia, no. 1:12CR3 [2]18 U.S.C. § 371 - Conspiracy to Commit Copyright Infringement. [3]18 U.S.C. §§ 2,2319;17 U.S.C. § 506 - Criminal Copyright Infringement By Electronic Means & Aiding and Abetting of Criminal Copyright Infringement. [4]18 U.S.C. § 1962(d) - Conspiracy to Commit Racketeering. [5]18 U.S.C. §§2, 1343 - Fraud By Wire & Aiding and Abetting of Fraud by Wire. [6]18 U.S.C. § 1956(h) - Conspiracy to Commit Money Laundering. [7]“FBI told to copy seized Dotcom data”http://www.nzherald.co.nz/technology/news/article.cfm?c_id=5&objectid=10813260 (last visited 2012/06/25)
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。
何謂「合作專利分類」？美國專利商標局(USPTO)與歐洲專利局(EPO)簽署協議，合作開發「以歐洲專利分類系統為基礎，並納入兩局分類實務特點」的共同分類系統：「合作專利分類」(Cooperative Patent Classification, CPC)系統，該系統為全球性的專利文件分類系統。USPTO與EPO為促進專利調合化，積極努力並共同合作建立CPC系統，該系統結合了兩局最好的分類作法，為專利技術文件建立一個共同且為國際間相容的分類系統，供專利審查使用。CPC於2013年1月1日宣布正式啟用，EPO開始使用CPC，不再使用歐洲專利分類(ECLA)；2015年1月1日，USPTO正式宣告成功由美國專利分類(USPC)轉換至CPC。目前已有超過45個專利局與超過 25,000名審查人員使用CPC作為檢索工具，使CPC成為國際性的分類標準。