美國國會圖書館(Library of Congress)依據著作權法(Digital Millennium Copyright Act,簡稱DMCA)第1201(a)(1)條授權,於2015年10月28日發布著作權法相關之例外規則(final regulations),明定10項與使用者權益相關的行為屬於著作權法保障之例外情況,將納入合理使用(fair use)範圍,不再視為侵害原著作權人之權利。上述合法的科技使用行為包含:
1.為了教育及其他非商業用途之目的,對視聽媒體所為之重製行為。
2.為了讓視覺或其他功能障礙者使用,對已購買之電子書所為之破解或形式轉換行為。
3.為了連結其他電信公司之網絡,針對手機及其他行動裝置之應用程式,所為之解鎖行為(unlocking)。
4.智慧型手機及其他行動裝置之越獄(jailbreaking)行為。使用者得利用外部工具取得系統最高權限,且不受原系統限制而安裝或解除安裝合法軟體。
5.智慧型電視之越獄行為。使用者得利用外部工具取得系統最高權限,不受原系統限制而安裝或解除安裝合法軟體。
6.汽車軟體之診斷、修理或改裝行為。車主或修車廠等人員得自行診斷、修理或改裝汽車軟體,不限於僅有汽車原廠得檢測或變更軟體。
7.為了促進電腦軟體的安全性,針對個人擁有之消費性家電、車輛及醫療裝置所為之軟體相關安全研究與測試行為。
8.某些需要透過與官方伺服器連線方能正常運作之遊戲軟體,於官方永久結束營運之後,使用者可自行建立伺服器,供擁有合法軟體的使用者繼續使用,但此項條款不包含主要內容儲存於官方伺服器之遊戲。
9.使用者可修改軟體程式,並使用其他的3D列印原料,不限於原廠預設之原料。
10.病人取得自身醫療裝置或監視系統數據之行為。本例外規則通過後,病人可合法取得自身醫療裝置之數據,而不違反著作權法之科技保護措施,不再受限於原先僅有醫院或醫療裝置公司可取得植入式醫療裝置之數據。
美國著作權法授權國會圖書館每三年發布一次例外規則,用以改善著作權法之「科技保護措施」的負面影響,並維護公眾接觸資訊之公共利益。上述第6至10項為本次新增之項目,但本次例外規則並未通過視聽著作空間轉換(space-shifting)及格式轉換(format-shifting)之行為、電子書專用閱讀器之越獄行為、或遊戲機(Video Game Consoles)之越獄行為。
針對開放汽車軟體之破解,某些汽車製造業者基於安全理由表示反對,但消費者方面,表達贊成意見人數明顯多於反對意見者。尤其是福斯汽車(Volkswagen)設計作弊程式通過廢棄排放檢驗的事件發生後,開放消費者得自行診斷、修理或改裝汽車軟體,將能降低此類弊端發生之機率,讓具有汽車軟體相關知識的消費者有機會能檢測汽車本身軟體是否符合法令規範或有任何異常。
所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。 而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。 德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。 故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。 修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。
歐洲議會近日通過《數位營運韌性法案》,堅守數位金融市場安全為因應金融產業數位化及鼓勵金融業創新,並在打造歐盟金融業競爭之同時,確保消費者之保護及金融市場之穩定,歐盟執委會於2020年9月間通過「數位金融整體計畫」(Digital Finance Package),該計劃包含之項目十分廣泛,建構了歐盟未來對於數位金融市場之整體性立法框架。 而2022年11月甫通過之「數位營運韌性法案」 (Digital Operational Resilience Act, DORA)便是數位金融整體計畫中之一分支,該法案預計將於2025年生效。有鑑於過去歐盟會員國各自對資通安全事件行動效果有限,且國家措施之不同調導致重疊、不一致、重複之要求而產生高昂之行政和法遵成本,此情況分裂了單一市場,破壞了歐盟金融機構之穩定性和完整性,並危及消費者和投資者保護,遂有本法案之誕生。 本法案主要之訂定目的在於建立資通安全事件之要求標準及通報流程機制以加強銀行、保險業、投信投顧等金融業者之資通安全,使其面臨網路攻擊時,能保有韌性及恢復力,並維持正常之營運狀態。具體而言,本法案為促金融業者達成高度數位經營韌性之統一要求,遂要求金融業者採取以下手段: (一)資通風險管理監控 (二)資通事件之報告及建立於自願基礎上之重大網路威脅通報 (三)向主管機關通報重大營運或支付安全有關之事件 (四)數位營運韌性檢測 (五)有關網路威脅或漏洞有關之資訊情報共享 (六)健全控管對第三方資通技術供應者之機制。 總地而論,本法案透過建立歐盟統一之資通安全事件通報原則及營運韌性檢測標準等方式加強歐盟之眾金融機構在受網路攻擊之應對能力,且將可避免過去各國間無法取得共識,金融機構於發生資通安全事件時手足無措之窘境,值得讚許,或可為我國未來借鏡採納。
數位創作透過非同質化代幣(NFT)交易之智財侵權風險數位創作藉由區塊鏈轉化為具獨特性之加密貨幣─非同質化代幣(non-fungible token,後稱NFT),仿佛數位創作者對創作成品簽名落款或標示出處來源,NFT也因此解決數位創作成品之來源與真偽驗證等問題,使其有如傳統的藝術作品更具收藏價值也更有利於在市場中交易,然而在此數位創作成為新型態數位收藏標的之同時,潛藏的智慧財產議題也衍生而出。 儘管NFT解決數位創作之產出來源等驗證問題,卻無法確保該NFT交易標的是否抄襲其他擁有著作權保護之創作。當收藏者轉售購入之數位創作時,便有可能構成販售侵權作品,根據美國著作權法第504條(c)項所列之賠償金額在750美元以上至3萬美元以下,甚至故意侵權賠償15萬美元。因此,如同一般傳統藝術交易,在NFT投資或收藏交易前,建議先對創作者或藝術家進行相關調查,甚至可諮詢法律顧問以確保交易標的智財狀況;此外,當交易標的屬戲謔創作時,則建議評估相對應之投資風險。 而數位創作之形式相當多元,除了數位影像、數位相片外,也含括社群媒體產出之網路迷因(meme)、虛擬圖片影像等,過去因為易於大量複製流傳而無法追溯原始創作者,如今在區塊鏈技術轉化下使前述類型之數位創作產出皆可能成為NFT交易標的。例如,今(2021)年三月美國數位藝術家Beeple於佳士得拍賣透過NFT將其作品〈每天:最初的五千天〉(Everydays: The First 5000 Days)以超過6,900萬美元的價格售出;Twitter共同創辦人Jack Dorsey以290萬美元透過NFT售出其第一則推文;此外,2011年在Youtube爆紅的像素影片〈彩虹貓〉(Nyan Cat)與2007年的英國小兄弟生活紀錄〈查理咬我的手指〉(Charlie Bit My Finger)等也透過NFT分別以超過50萬美元與超過76萬美元的金額售出。此外,根據比特幣交易所CoinDesk統計,NFT銷售額在今年上半年達到24.7億美元,反觀去年同期的1,370萬美元,NFT成了難以忽視的活絡產業。
NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針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。