音樂串流服務網站鼻祖Grooveshark正式關閉

  美國音樂串流服務網站Grooveshark於2015年4月30日在紐約聯邦法院與三家唱片公司(Warner Music Group, Universal Music Group, Sony Music Entertainment)達成和解協議,以避免由陪審團判決(jury verdict)所帶來高達7億3千6佰萬美金的侵權賠償金。Escape Media Group以5千萬美金、公開道歉及關閉經營將近10年的Grooveshark網站為代價結束了這起爭訟多年的著作權訴訟案。

  Grooveshark網站的成立理念爲提供使用者上傳音樂的平臺,樂迷可透過平臺互相分享與檢索音樂,因此網站原本適用於數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)中的避風港原則。惟Grooveshark網站實質上透過員工上傳盜版音樂,此一做法已明顯超出避風港原則的保護範圍。紐約聯邦法院法官於去年秋季的裁定中指出,Escape Media Group透過員工上傳盜版音樂獲取利益為無可爭辯的證據,因此認爲該公司應對著作侵權負責。

  紐約聯邦法院法官於審前會議中指出一旦Escape Media Group的故意侵權罪成立,每首歌曲應賠償15萬美金的侵權賠償金,而網站目前擁有近5千首歌曲,因此侵權賠償金額將高達7億3千6佰萬美金。此裁定成爲了此案達成和解協議的催化劑。對於此次的訴訟結果,美國唱片業協會(The Recording Industry Association of America,)代表三家唱片公司表示此次的和解成功杜絕了侵權音樂的主要來源,對於藝術工作者而言十分可貴。

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印度政府發布監管數位市場法案 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月25日 印度數位競爭法委員會(Committee on Digital Competition Law, CDCL)於2024年3月12日發布數位競爭法委員會報告,建議制定單獨法律規範數位市場競爭,同時發布《數位競爭法》草案(Draft Digital Competition Bill,下稱本草案),使印度競爭委員會(Competition Commission of India, CCI,下稱委員會)能夠在反競爭行為發生前介入調查,草案發布後公開徵求公眾意見至2024年5月15日,將參考公眾意見後再行發布本草案後續發展。 壹、緣起 印度企業事務部(Ministry of Corporate Affairs, MCA)於2023年2月6日成立數位競爭法委員會,主要由產業商會、政府機關以及學者組成,目的是檢視現行印度2002年《競爭法》是否足以解決數位經濟成長衍伸的問題。爾後於2024年3月發布數位競爭法委員會報告,數位競爭法委員會認為應有新的事前管制補充現行競爭法的事後管制模式,在動態的數位市場中於必要時進行事前干預,防止反競爭行為發生。 在數位競爭法委員會報告[1]中提出9項反競爭行為態樣,包含反導向(Anti-steering)、自我偏好(Self preferencing)、綑綁及搭售(Bundling and tying)、非公開資訊使用(use of non-public data)、掠奪性定價(Predatory pricing)、排他性協議(Exclusive tie-ups)、搜尋及排名偏好(Search and ranking preferencing)、限制第三方應用程式(Restricting third party applications)、以及廣告市場整合(Advertising consolidation)等,將以上述反競爭行為為核心制定事前管制措施。 貳、本草案介紹 基於上述建立事前管制的報告結論,數位競爭法委員會連同報告一併提出本草案以回應反競爭行為的事前管制方向,本草案主要有四項重點以下整理。 一、適用範圍與對象 本草案適用於所有在印度境內提供核心數位服務的所有企業,包含延伸到印度境外且對本草案所規定義務有影響的行為,核心數位服務包含線上搜尋引擎、線上社交網路服務、影片分享平台服務、人際通訊服務、作業系統、網路瀏覽器、雲端服務、廣告服務、以及線上中介服務等。 二、對具有系統重要性數位企業之定義 具有系統重要性數位企業(Systemically Significant Digital Enterprise, SSDE,下稱重要企業)需要符合兩項標準,分別是財務標準及用戶標準,如果企業屬於集團則數值以集團整體計算: (一)財務標準 財務標準是在三個財政年度中達成以下任一項: 1. 印度境內營業額高於400億印度盧比; 2. 全球營業額高於300億美元; 3. 印度的商品總價值高於1600億印度盧比; 4. 全球市值高於750億美元。 (二)用戶標準 用戶標準是在三個財政年度中達成以下任一項: 1. 在印度提供的核心數位服務達到1000萬終端用戶; 2. 在印度提供的核心數位服務達到1萬企業用戶。 三、對重要企業及關係企業之指定 (一)符合條件企業之通報義務 當企業的核心數位服務達到前述雙門檻後90天內應通知委員會,如該企業有所屬集團應一併向委員會揭露該所屬集團有直接或間接參與該核心數位服務的其他企業,委員會得透過行政命令指定該企業為重要企業,有直接或間接參與的其他企業得指定為關聯數位企業(Associate Digital Enterprise, ADE)。 委員會可要求未主動提供相關資訊的企業提供必要資訊,如符合上述門檻則指定為重要企業。 委員會在確定企業符合雙門檻後應通知企業給予陳述意見機會,說明不符合系統重要性之理由。企業若未提供必要資訊或提供不完整或錯誤資訊,仍得在聽取企業意見後指定,企業不得有規避指定之行為。 (二)指定未達門檻企業之權力 除指定前述符合雙門檻之企業外,對於在核心數位服務領域有重要影響力但未符合雙門檻的企業,委員會得參酌企業營業額、企業規模與資源、企業市場力量、網路效應、市場結構、社會義務等要素直接指定,效期為三年。 四、重要企業之義務 重要企業被指定後應建立透明有效的投訴處理及法遵機制,並定期向委員會報告履行下列義務與相關規定所採取之措施。 (一)禁止反競爭行為義務 不得有自我偏好、限制第三方應用程式使用、反導向、搭售或綑綁等反競爭行為,並以公平和透明交易的態度與用戶合作。 (二)資訊使用義務 不得使用企業用戶的非公開資訊與之競爭,且不得未經用戶同意混合或交叉使用,或允許第三方使用不同服務所蒐集的用戶資訊,並實現資訊可攜性。 參、本草案評析 數位競爭委員會報告及本草案的發布宣示委員會將監管大型科技公司的反競爭行為,本草案參考了歐盟數位市場法(Digital Markets Act, DMA)對於守門人(gatekeepers)的規定及義務,對於重要企業賦予禁止反競爭行為的義務,雖然本草案仍在意見蒐集階段,是否施行仍須追蹤觀察。 本草案參考DMA規定監管大型科技公司代表印度政府認為數位市場的事前管制是必要的,擔心市場失靈的風險存在,但包含資訊科技與創新基金會[2](Information Technology and Innovation Foundation, ITIF)、市場真相[3](Truth on the Market)、網路自由基金會[4](Internet Freedom Foundation)等單位對於本草案都提出質疑,認為本草案會阻礙數位市場創新,且印度的數位市場尚未成熟,貿然實施會損害印度的數位競爭力,阻礙對印度的數位投資。 40家印度新創公司發表聲明[5]支持本草案的推動,認為事前管制可以遏止Big Tech的反競爭行為,解決新創公司所擔心的發展問題,為新創環境提供空間。同時新創公司擔心門檻過低,阻礙非重要企業的發展,應提高門檻針對佔據主導地位的企業。 我國的數位市場政策仍有立法空間,該傾向管制市場或是鼓勵創新投資需要考量我國數位市場成熟度、規模、影響力等要素,印度已經跨出數位市場治理第一步,我國應持續追蹤各國法制政策,以滾動調整、擬定適合我國的數位市場政策。 [1] MINISTRY OF CORPORATE AFFAIRS, Report of the Committee on Digital Competition Law 27 (2024). [2] Comments to the Indian Ministry of Corporate Affairs Regarding Digital Competition Law, INFORMATION TECHNOLOGY & INNOVATION FOUNDATION, https://itif.org/publications/2024/05/15/comments-to-the-indian-ministry-of-corporate-affairs-regarding-digital-competition-law/ (last visited June 25, 2024). [3] India Should Question Europe’s Digital-Regulation Strategy, Truth on the Market, https://truthonthemarket.com/2024/04/12/india-should-question-europes-digital-regulation-strategy/?_gl=1*1mrmph7*_ga*MTI0MTU5NTkwMS4xNzE4MzM2OTUz*_ga_R1FRMJTK15*MTcxODMzNjk1Mi4xLjAuMTcxODMzNjk2MS4wLjAuMA. (last visited June 25, 2024). [4] Summary of IFF’s submission on the draft Digital Competition Bill, Internet Freedom Foundation, https://internetfreedom.in/iffs-submission-on-the-digital-competition-bill/ (last visited June 25, 2024). [5] 40 Indian Startups urge MCA to move forward with Digital Competition Bill; 'not give in to delaying tactics by Big Tech', STORYBOARD18, May 16, 2024, https://www.storyboard18.com/digital/40-indian-startups-urge-mca-to-move-forward-with-digital-competition-bill-not-give-in-to-delaying-tactics-by-big-tech-31771.htm (last visited June 25, 2024).

情理法難兼顧,人工生殖法再掀波瀾

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  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現

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