德國聯邦內閣提出安全數位通訊及醫療應用法（E-Health-Gesetz）草案
德國聯邦內閣於2015年5月27日提出安全數位通訊及醫療應用法（Entwurf eines Gesetzes für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, E-Health-Gesetz）草案。
德國聯邦衛生部部長說明因草案的形成一直有所爭議，以致過程冗長。而為了保證大量數據的資料維護及安全，德國資料保護及資訊流通之主管機關聯邦資料保護官（Bundesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI）及聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI），從一開始即密切參與其中合作。針對電子健保卡（die elektronische Gesundheitskarte）的資訊安全要求，德國聯邦衛生部將關注科技發展，持續更新相關規定。
本法案包括高安全標準之數位設施的建置期程，以及產生病人具體應用效益的時間規劃表，重要規定如下：
1.主檔資料管理（Stammdatenmanagement）：被保險人主檔資料（Versichertenstammdaten）的測試及更新，自2016年7月1日起，於兩年內針對全國區域進行大範圍測試。
2.結合病人的緊急資訊（Notfalldaten）：醫生能立即取得所有重要資訊，如過敏或過去病史等資料。當病人有該等需求之意願時，自2018年起健保卡即應包含緊急資訊。
3.藥物治療計畫（Medikationsplan）：包含病人使用藥物治療的所有資訊，藥物治療計畫能於治療過程中使病人更加安全。而同時最少使用三種藥物的被保險人，自2016年起應採行藥物治療計畫。之後應可於電子健保卡取得藥物治療計畫相關資訊。
4.以電子方式發送醫療診斷報告（Arztbriefe）：因目前為止醫療診斷報告仍係透過郵寄，然而為求重要資訊立即呈現，於2016年及2017年醫生以電子方式安全寄送診斷報告者，每份報告應收取55歐分的費用。
5.遠距醫療（Telemedizin）：為推動遠距醫療的利用，自2017年4月1日起遠端傳輸X光照（Röntgenaufnahmen）的醫療診斷結果將收取費用。
6.醫療資訊系統的互通性：建立互通性指引（Interoperabilitätsverzeichnis）應可使醫療方面各類資訊系統所採行的標準透明化，且可使其規範更加標準化。而該指引應包含遠距醫療應用資料入口網站（Informationsportal）。
7.本法案所提期程，特別係針對實施的代表性自治組織（Organisationen der Selbstverwaltung），德國聯邦法定健康保險總會（GKV-Spitzenverband）、聯邦特約醫師協會（Kassenärztliche Bundesvereinigung）及聯邦特約牙醫協會（Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung）適用。
美國總統歐巴馬於2011年12月發布備忘錄（Presidential Memorandum），要求美國聯邦政府應加強「導入節能績效保證專案（Implementation of Energy Savings Projects and Performance-Based Contracting for Energy Savings）」，並宣布未來24個月內最少將投入20億（billion）美元經費，推動聯邦機構採購實施節能績效保證專案，以改善建築物能源效率。基於政策指示，美國能源部（Department of Energy）下屬聯邦能源管理推動機構（Federal Energy Management Program，以下簡稱FEMP），研議規劃配套機制，協助導入「節能績效保證專案（Energy Savings Performance Contract，以下簡稱ESPC）」，更精簡、效率、低成本之實施模式，並助益美國能源技術服務產業（Energy Service Companies，以下簡稱ESCO）發展。 美國FEMP於2012年2月公告ESPC採購關於「資金（Financing）」部分之「資訊徵求意見書（Request for Information，RFI）」，廣詢實務各界意見，希望能繼而落實於政府採購規範及契約範本之研議，並協助ESCO業者能更順利取得資金，並協助ESCO業者能更順利取得資金，及降低資金取得成本，如此亦可有利益於所採購導入之聯邦機構。 FEMP主要係規劃探討關於ESPC融資資金，最合理且有吸引力之利率，所應考慮各項要件及利率定價模式，並且規劃建立資金協助者之優先名單（Preferred Financiers），以利配套選用。再者FEMP為推動整合，特別探討ESPC跨專案（Project Aggregation (Combining)）時，可能影響資金協助者之融資與財務評估，例如數ESPC專案、數ESCO業者、由同一資金協助者承接，或是數ESPC專案、數實施地點、同一ESCO業者，同一資金協助者，亦或者數ESPC專案、數實施地點、數ESCO業者、但同一政府機構、且同一資金協助者，研析相關影響要件。 以及，FEMP並探討ESPC實施「量測驗證（Measurement and Verification），對於取得融資評估過程是否增加複雜影響因素，以及資金協助者對於量測驗證機制，是否認為將增加風險並致更高融資利率，均為重要探討議題。此項意見徵求書，未來將落實於聯邦機構政府採購之實務規範上，相關內容再持續觀察追蹤。
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。
德國首例因Twitter超連結的裁定出爐根據德國法蘭克福地方法院日前於4月20日的一則假處分裁定（Beschluss vom 20.04.2010, Az. 3-08 O 46/10），禁止被告以超連結方式，讓點取該鏈結的人，得以連結到刊登有損害原告商業信譽的文章頁面。 本件事實起源於一名匿名的網友在不同的網路論壇中，發表刊登有侵害原告商業信譽的言論，而曾經與原告有商業上往來的被告，利用自己Twiiter帳戶，發表超連結，並在鏈結網址下加上「十分有趣」的文字，讓看到該訊息的朋友，都可以點選鏈結連接到這些不利於原告商業信譽的文章、言論。原告因而向法院申請假處分裁定，禁止被告以超連結方式繼續為有損原告商業信譽的行為。 法蘭克福地方法院的這起裁定，被視為是德國國內第一起法院對Twitter等社群網站的警告，德國輿論各界也普遍認為，法院透過裁定對外明白宣示社群網站使用者往往誤認網路社群空間為「半私人場域（須加入好友才得以分享資訊、留言等）」，在自己的帳戶上發表心得、感想、分享文章等行為，還是有構成侵權責任的可能性。 該裁定出爐後，德國各界則開始討論被告設定超連結的行為是否構成網路侵權責任，持贊成意見者認為，即使該違法言論非被告本人所發表，被告設定超連結的行為，也讓自己與該違法言論「合而為一（zueigen gemacht）」，也就是，讓外界以為該違法言論就是被告本人所撰寫刊登；根據德國電信服務法（Telemediengesetz, TMG）第7條規定，內容提供者須為「自己」的言論負擔法律責任。 反對者則拿其他超連結的案例舉出，法院認定被告是否構成網路內容提供者的侵權責任，通常會檢視被告對於該違法言論的內容是否知悉、被告是否違背其檢查監督義務（Überprüfungspflicht），例如被告須為一定行為藉以與原撰文者劃清界線等。但因各該檢驗標準都係由法院依據個案加以認定，讓人無所適從，產生網路侵權行為的判斷標準過於浮動之疑慮，德國國會也因此著手進行電信服務法的修法。