Rightscorp, Inc.成立於2011年,總部位於美國洛杉磯,該公司與網際網路服務提供者合作(Internet Service Provider, ISP),監控以P2P方式所進行之非法下載行為,並依數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)之規定,代理權利人與當事人和解(下載一非法檔案的和解金額是20美元)或透過訴訟以保護權利人之智慧財產權,近年越來越多大學甚至是華納兄弟(Warner Bros.)、唱片公司BMG使用Rightscorp這樣第三方公司的服務來監控非法網路活動。
年初(2015)在喬治亞州(City of Monroe, Georgia),該公司因未得消費者同意以電話留言或者發送簡訊、email的方式威嚇消費者達成非法著作權下載之和解,被控訴違反「電話消費者保護法」(Telephone Consumer Protection Act),原告Brown和Ben Jenkin主張針對每一筆非法之通訊連絡請求損害賠償,總額估算可能會超過千元美元。
去年(2014),Rightscorp在加州聯邦法院(California federal court)面臨之集體訴訟仍在進行中,原告方指出Rightscorp並未提供非法下載之債務有效證明且濫用美國千禧年著作權法(DMCA)的通知機制,控訴該公司違反「電話消費者保護法」(TCPA)、「公平債務催收行為法案」(Fair Debt Collection Practice Act )和「濫用訴訟權利」(Abuse of Process)。
Rightscorp的商業模式,對權利人來說,確實可以有效追蹤侵權行為人,某種程度上可適當地遏止非法下載行為,但手段上也影響到當事人的權利,妥適性有待商榷。惟可預見的是,後續判決結果將可能影響類似公司在防範網路非法下載時的相關反制措施。
經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後,美國國家衛生研究院(NIH)於今年8月底,公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫(genotype-phenotype datasets)之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下,協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助,並具有龐大的潛在公共利益,然而,提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究,涉及個人隱私與秘密之保護,故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此,NIH在訂定這項方針時,為了搜集各方意見,首先於去年5月,宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策,後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見,次又依據所蒐集之各方意見,於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論,根據這些討論所形成之共識,併同NIH內部討論之結果,最後形成此項分享政策。 方針中指出,如何在促進科學研究之目的,與保護相關參與人的權利間取得平衡,是相當重要的議題,故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說,本方針要求欲近用資料庫的研究人員,提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料;另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理,使該項資訊無法再以技術判別,並使用隨機方法加密,以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示,此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範,但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
歐盟提出人工智慧法律框架草案歐盟執委會於2020年2月公布《人工智慧白皮書》(AI White Paper)後,持續蒐集各方意見並提出新的人工智慧規範與行動。2021年4月針對人工智慧法律框架提出規範草案(Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence),透過規範確保人民與企業運用人工智慧時之安全及基本權利,藉以強化歐盟對人工智慧之應用、投資與創新。 新的人工智慧法律框架未來預計將統一適用於歐盟各成員國,而基於風險規範方法將人工智慧系統主要分為「不可接受之風險」、「高風險」、「有限風險」及「最小風險」四個等級。「不可接受之風險」因為對人類安全、生活及基本權利構成明顯威脅,故將被禁止使用,例如:政府進行大規模的公民評分系統;「高風險」則是透過正面例舉方式提出,包括:可能使公民生命或健康處於危險之中的關鍵基礎設施、教育或職業培訓、產品安全、勞工與就業、基本之私人或公共服務、可能會干擾基本權之司法應用、移民與庇護等面向,而高風險之人工智慧在進入市場之前須要先行遵守嚴格之義務,並進行適當風險評估及緩解措施等。「有限風險」則是指部分人工智慧應有透明度之義務,例如當用戶在與該人工智慧系統交流時,需要告知並使用戶意識到其正與人工智慧系統交流。最後則是「最小風險」,大部分人工智慧應屬此類型,因對公民造成很小或零風險,各草案並未規範此類人工智慧。 未來在人工智慧之治理方面,歐盟執委會建議各國現有管理市場之主管機關督導新規範之執行,且將成立歐洲人工智慧委員會(European Artificial Intelligence Board),推動人工智慧相關規範、標準及準則之發展,也將提出法規沙盒以促進可信賴及負責任之人工智慧。
地方創生「地方創生」之概念源於2014年日本安倍內閣所提出的地方治理新模式,又稱「激勵地方小經濟圈再生」政策(ちほうそうせい),其施政重點主要為解決三大問題:人口高齡化和負成長造成的勞動力人口的減少、人口過度集中都會區(尤其是東京)以及地方人口外流以致人力資源不足而使地方經濟發展面臨困境之情形。 自2008年以來,日本人口開始加劇下降,導致消費和經濟實力下降,成為日本經濟和社會的沉重負擔。為解決該情況,國家與地方合作對地區發展持續落實、檢討、修正相關政策。政策原則為自立性、未來性、區域性、直接性、結果導向;政策內容亦稱為地方創生三支箭(地方創生版・三本の矢),包含: 資訊支援(情報支援):推廣區域經濟分析系統(Regional Economy Society Analyzing System, RESAS),使各地區能對產業、人口、社會進行必要的數據分析,並能依據分析結果解決地方問題。 人才支援:維持地方生活在地化、就學在地化、服務在地化,並派駐國家公務員至小規模的地方政府機關,輔佐地方機關首長。 財政支援:補助地方創生政策執行、補助地方基礎建設、施行地方稅制改革。 地方創生之目標,在於鼓勵日本國民維持在當地工作,為地區創造新人潮,並使地方年輕人能在家鄉安心結婚育兒,此外,讓各地結合地理及人文特色,發展出最適合地方的產業,中央和地方持續合作以實現地方政府的永續發展目標。
論智慧科技裝置之法律問題—美國資訊隱私法制變革與發展