外掛程式開發公司Bossland GmbH指控暴雪娛樂竊取外掛程式的原始碼
曾開發「暴雪英霸」、「暗黑破壞神」、「魔獸世界」等多款人氣電玩遊戲的暴雪娛樂公司(Blizzard Entertainment, Inc.)素來對遊戲中的作弊外掛程式採取嚴厲的打擊手段。暴雪娛樂日前對於「暴雪英霸」遊戲中的外掛全自動機器人程式(cheating bot)採取行動，對外掛程式開發公司德商Bossland GmbH的開發者James Enright及數名匿名工程師提出著作權侵權訴訟，並指控其外掛程式讓玩家在遊戲中作弊，影響遊戲的公平性及其他玩家的娛樂，而且損及暴雪娛樂公司的獲益。James Enright最後與暴雪娛樂達成協議，交出外掛程式的原始碼。
隨後，Bossland GmbH公司控訴暴雪娛樂公司偷走他們的原始碼。Bossland GmbH的執行長Zwetan Leschew表示，James Enright所交出外掛程式原始碼的智慧財產權屬於Bossland GmbH公司，James Enright是Bossland GmbH公司的自由程式開發者，暴雪娛樂公司已經於德國參與了數個對自動機器人程式開發者的訴訟，對於James Enright與Bossland GmbH之間的關係應有所了解。從暴雪娛樂公司和James Enright的協議可以看出，暴雪娛樂公司要求James Enright將程式原始碼交出，以換取訴訟的停止。
暴雪娛樂公司發布聲明表示，暴雪娛樂已在德國贏得了多起與Bossland GmbH公司的訴訟，儘管他們利用策略手段來拖延正在進行的訴訟程序，仍堅信法院制度會繼續證實我們的主張，而且最終會阻止作弊全自動機器人程式的散布。
- Tyler Lee , Botmaker Accuses Blizzard Of Stealing Their Code, Ubergizmo, November 20, 2015
- Mike Minotti, Blizzard defends itself against cheating bot-maker’s claim of IP infringement,VentureBeat, November 20, 2015
- Ernesto , Blizzard Sues Bot Maker Alleging Copyright Infringement Blizzard “Stole” our source code, bot maker says, TF, November 19, 2015
- Tyler Lee , Blizzard Sues Bot Maker Alleging Copyright Infringement, Ubergizmo, November 12, 2015
陳依婷
法務專員 編譯整理
Tyler Lee , Blizzard Sues Bot Maker Alleging Copyright Infringement, Ubergizmo, November 12, 2015, http://www.ubergizmo.com/2015/11/blizzard-sues-bot-maker-alleging-copyright-infringement/ (last visited November 23, 2015)
Ernesto , Blizzard Sues Bot Maker Alleging Copyright Infringement Blizzard “Stole” our source code, bot maker says, TF, November 19, 2015, https://torrentfreak.com/blizzard-stole-our-source-code-bot-maker-says-151119/ (last visited November 23, 2015)
Mike Minotti, Blizzard defends itself against cheating bot-maker’s claim of IP infringement,VentureBeat, November 20, 2015, http://venturebeat.com/2015/11/20/blizzard-defends-itself-against-cheating-bot-makers-claim-of-ip-infringement/ (last visited November 23, 2015)
Tyler Lee , Botmaker Accuses Blizzard Of Stealing Their Code, Ubergizmo, November 20, 2015, http://www.ubergizmo.com/2015/11/botmaker-blizzard-steal-code/ (last visited November 23, 2015)
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。
美國擬制訂私人通聯記錄保護法案美國國會能源及商業委員會（ Energy and Commerce Committee ）於 2006 年 3 月 8 日 透過匿名表決的方式，通過「防止詐欺取得通聯記錄法」草案（ Prevention of Fraudulent Access to Phone Records Act ），希望透過立法的方式保障消費者之隱私權，並要求電信公司加強保護消費者之通聯記錄。由於各黨派對本法案已有共識，故預計於近期排入國會議程後，順利完成立法。 根據美國國會議員 Joe Barton 表示，美國目前對於電話通聯記錄的取得並未進行規範，任何人均可輕易的透過網路購得相關資料。由於通聯記錄中往往包含許多個人之隱私或是敏感性資料，部分不肖之徒（如身份竊盜者、非法的個人資料販賣商）會藉此故意取得個人通聯記錄，以窺探隱私，甚或以此進行犯罪行為。 有鑑於此，美國計畫透過本法案，嚴格禁止以詐騙方式取得電話記錄的情形，並賦予聯邦公平交易委員會（ Federal Trade Commission ）有權對違反本法規定者進行民事處罰。此外，本法案亦要求電信業者必須符合本法規定之資料安全保護的要求，若違反本法之規定而造成損害，單一案件得處以最高 30 萬元之罰鍰，若為多重案件，則得處以 10 萬元以上 300 萬元以下之罰鍰。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。