在西班牙下載音樂無罪？！
即便，檢察官辦公室及音樂工會呼籲應對此下載音樂並且在郵件及聊天室提供音樂之被告，處以兩年有期徒刑，然而，在此案當中，卻無直接證據證明被告於銷售音樂之過程中獲利。
此判決震驚了音樂工會，如此一來，西班牙一千六百萬的網路使用者將可透過網路交換音樂而不會受到處罰。西班牙唱片工會聯盟 Promusicae 表示，他將對此項判決提起上訴。
由於歐洲不同的法律規定，關於分享檔案的訴訟也會因不同國家而有極大的差異。然而，大多數的歐洲國家傾向對此處以較高的刑罰。就同為歐盟成員的芬蘭而言，上週便有 22 人因為非法分享電影、音樂遊戲及軟體而被處以 427,000 歐元。
至於西班牙此項為個人用途而下載音樂之行為，據其司法院院長指出，則有待立法修正解決。
2021年7月14日歐盟普通法院裁定時尚品牌GUERLAIN法國嬌蘭（簡稱嬌蘭）口紅外盒形狀可註冊為商標。 嬌蘭於2018年針對其口紅外盒設計向歐盟智慧財產局（簡稱EUIPO）提出商標申請，EUIPO審查認為申請的商標缺乏識別性特徵並駁回申請；嬌蘭進而向EUIPO提出上訴，其上訴委員會維持該決定，理由為口紅立體形狀外盒設計與時尚產業領域的其他產品沒有“顯著差異”。 在上訴中，歐盟普通法院裁定EUIPO上訴委員會的決定無效。法院將嬌蘭的口紅設計與最常見的圓柱口紅形狀、平行六面體形狀進行比較，並指出嬌蘭申請的口紅外盒設計與市面上其他品牌之口紅外觀設計有明顯不同，認為該口紅外盒設計具有顯著特徵。 最終，歐盟普通法院說明判斷商標是否具有顯著性，不應該以商標在相關商品和服務所屬領域具有獨創性或未使用為依據；此外，僅僅立體形狀的新穎性和美觀特徵為主觀看法，不足以得出具有獨特性的結論，因為決定性的標準是該立體形狀可顯現出商品或服務來源的能力。同時，歐盟普通法院重申相關判定標準是嬌蘭口紅外盒立體設計方式以類似於船、搖籃或倒置金條的獨特形狀組成，明顯與時尚產業固有的口紅外盒的圓柱、平行六面體形狀設計規範和習慣大相徑庭，並且相關形狀特徵設計足以讓相關消費者藉以區辨服務來源。 在時尚品牌產業，商標本身通常不能成為區分品牌產品的唯一方式，尤其是當一個品牌提供多樣化的產品時更是難以認定具有獨特性。本案普通法院對立體形狀商標顯著特徵的認可無疑將為希望可保護其產品顯著設計元素的時尚品牌帶來曙光。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
德國公佈聯邦政府人工智慧戰略要點德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」（Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence），係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部，與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針，並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下： 1. 研究能量：必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處：各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎：資料是人工智慧發展的重要關鍵，德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施：人工智慧中重要的技術「深度學習」，不僅需要大量資料，同時還需要強大的計算能力，德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用：德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術，尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制：人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題，德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作：德國作為歐盟會員國之一，未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言，德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統，並強調人與機器之間的合作關係，為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略，並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
歐盟發布「2021年數位經濟與社會指數」，指出數位轉型持續但不均歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」（Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021），指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型，但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大，為了達成「歐洲數位十年：2030數位轉型目標」（Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030），各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。 DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間，因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響，需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示，56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能，而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人，相較前一年的780萬人有顯著成長，但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。 在連線能力方面，歐盟推動「超高容量網路」（very high-capacity network, VHCN）的成果使家戶普及比例來到59%，相較前一年的50%亦有明顯增長，但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距；在鄉村VHCN的布建上，則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面，完成頻譜分配的國家從16個成長至25個，其中有13個國家已經啟動5G商轉。 在數位科技整合方面，運用雲端技術的公司比例出現顯著成長，由2018年的16%成長至2020年的26%，大型企業持續擴大數位科技應用，包含運用企業資源規劃（Enterprise Resource Planning, ERP）進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進，但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距，有賴各國的合作與努力。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）