美國總統歐巴馬簽署通過網路安全資訊分享法案(CISA)
網路安全資訊分享法案（Cybersecurity Information Sharing Act，CISA）於2015年10月27日在「參議院」通過。接著眾議院於12月18日通過1.15兆美元的綜合預算法案，並將網路安全資訊分享法案夾帶在預算案中一併通過，最後美國總統歐巴馬亦在同日簽署通過使該法案生效，讓極具爭議的網路安全資訊分享法案偷渡成功。
網路安全資訊分享法案，建立了一個自願性的網路資訊安全分享之框架，其主要內容，在讓美國民間企業遭受網路攻擊或有相關跡象時，得以分享客戶個人資訊予其他公司或美國國土安全局等相關部門，同時並讓民間企業免除向公務機關洩漏客戶個資隱私等相關之法律責任。該法案目的係期盼藉由提高網路攻擊訊息共享度來改善網路安全問題。
該法案通過引發各界譁然。修正後的網路安全資訊分享法案去掉多數保護隱私權之條款，諸如分享客戶資訊時不用再遮掉無關的個人資訊、不再禁止政府利用這些個人資訊進行監控。
美國媒體批評該法案的通過是政府最可恥荒謬的行為之一。就隱私權層面，批評者認為，該網路安全資訊分享法案仍與監控密切結合，未能解決客戶個人資料被大量外洩的風險。就程序面而言，一個正式的網路安全資訊分享法案似乎不應被包裹在大額綜合預算法案中通過。該法案通過後之執行情形值得繼續觀察。
蔡馥如
法律研究員 編譯整理
CONGRESS.GOV, H.R.2029 - Consolidated Appropriations Act, 2016, https://www.congress.gov/bill/114th-congress/house-bill/2029/text (last visited JAN. 5, 2016).
David J. Bender , Congress Passes the Cybersecurity Act of 2015, http://www.natlawreview.com/article/congress-passes-cybersecurity-act-2015 (last visited JAN. 5, 2016).
Chris Velazco, Budget bill heads to President Obama's desk with CISA intact, http://www.engadget.com/2015/12/18/house-senate-pass-budget-with-cisa/ (last visited JAN. 5, 2016).
CONGRESS.GOV,S.754 - Cybersecurity Information Sharing Act of 2015, https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 (last visited JAN. 5, 2016).
英國在今年10月1日正式實施新的消費者保護法，除了明確規定30天內可以退還瑕疵商品外（舊法並無規定明確的期間），最主要重要變革在於納入數位內容商品消費的相關條款，以促進目前蓬勃發展的數位內容產業。 依照新法的規定，所謂的數位內容係指以數位形式（in digital form）所產製或提供之資料，據此包括了任何可以下載的商品以及串流服務，例如app、音樂、電影、遊戲以及電子書。其中關於消費者之保障如下： 一、在一定要件下有權利要求企業經營者修復或替換有瑕疵之數位內容商品； 二、若數位內容商品之瑕疵無法回復時，得要求企業經營者退還百分之百所支付的款項； 三、除此之外，若是數位內容商品因故而造成消費者的載具損害時，例如因所販售的軟體帶有電腦病毒而使消費者電腦中毒，企業經營者應負損害賠償責任。 根據英國娛樂產業公會（Entertainment Retailers Association），英國在去年(2014)有關數位內容商品（音樂、影片、遊戲）的消費額達到28億英鎊（約897億新台幣），英國舊消費者保護法並未針對數位內容商品有明確的規範，尤以近年數位內容商品的糾紛不斷（尤以遊戲為大宗），此次修法無疑是對常在網路購買數位商品的消費者一大保障。
日本擬以金融商品交易法對虛擬貨幣之首次代幣發行予以監管由日本金融廳（FSA）與各界相關人士組成的「虛擬貨幣交換產業相關研究會」（仮想通貨交換業等に関する研究会）於2018年11月2日再度召開會議，本次會議主要針對是否需就ICO監管予以討論。 按ICO，乃是指虛擬貨幣之首次代幣發行（Initial Coin Offering），即向社會大眾發行數位代幣（token），並收取主流虛擬貨幣之籌資行為。在過去，日本僅以向金融廳諮詢會報的方式督導，對於虛擬貨幣之交易所僅課予註冊義務，並未對於ICO行為予以規範。而ICO因其大量之籌資行為可能產生之風險如詐欺、非法募資或洗錢，從而日本金融廳研擬將ICO列入「金融商品交易法」規範之。 而就ICO是否有受到金融監管之必要，會議中主要之考量有以下兩點： 使用虛擬貨幣之行為是否具有金錢上融資之功能，會議中對於不具權利性質之虛擬貨幣認為無監管必要； 引入金融監督機制是否符合社會期待。 另外，會議中並就ICO和首次公開募股（Initial Public Offerings，以下簡稱IPO）進行比較，有認為，倘若ICO具有如同IPO籌集資金之經濟功能，並且也可能產生如同IPO之相同風險，理應受到相同之規範。可為之規範例如對於賣家進行最低度審查，避免透過籌資為詐欺之可能；限制權利內容模糊不清之虛擬貨幣流通，並對發行人之財務和業務狀況進行篩選；課予ICO負有如同IPO之揭露義務，並須在網站上公布對於投資人有影響性之資訊；使發行價格更有衡量基準。另外JVCEA（日本仮想通貨交換業協会）作為監管機構，擬對於ICO在銷售開始、銷售結束，甚至銷售結束後仍課予持續的情報提供義務。 而於後續2018年11月26日召開之第十次會議中，表示對於ICO在未來不會採取禁止之態度，仍保持鼓勵之立場，但對於投資人之保護需要更全面予以考量，減少利用ICO詐欺之情形。另外，對於虛擬貨幣交換業者，需要加強對客戶財產之管理和維護，亦可能對其施加信託義務，俾利加強投資人信心。 ICO在日本非常盛行，但也因此詐欺案件頻傳，對於日本將以何種方式監管ICO；對於虛擬貨幣交換業者之規範，對投資人之保護是否足夠；又或是此類規範將形成交換業者反抗，依目前會議頻繁討論之程度應很快會有定論。惟對於此種新創之產業，往往需在監管與鼓勵發展間求取平衡，而日本在虛擬貨幣之發展上，又領先亞洲各國，對於此次監管議題後續發展，實值關注，並得以借鏡我國，作為我國在相同議題上之參考。
歐盟單一數位市場之著作權指令（法案）由於數位環境下，歐盟著作權法架構在著作跨境使用上仍有不明確之處，因此歐執會於2016/09/14公布「歐盟單一數位市場之著作權指令」法案（Proposition de DIRECTIVE DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique）。法案產生背景是因為擬藉由此法案補充現行歐盟著作權規範架構之不足。 此法案涉及三大重點議題，包括：網路著作內容之跨境取得、歐盟著作權規則如何在數位及跨國環境下運作、以及歐盟著作權市場運作。 因應作品新型式數位使用及具跨境使用性質，法案對於科學研究上資料探索（la fouille de textes et de données）、以教育為目的使用及為文化遺產保存使用，於網路跨境使用上，賦予著作權法跨境使用例外。 其次，為便利VOD平台取得影視著作之授權使用，此法案要求會員國設立授權協商機制，由公正第三方，就數位著作授權，提供權利人及平台諮詢業務。又為簡化數位新聞出版品之授權，確保出版者對數位新聞業之投資，法案承認數位新聞出版者為著作鄰接權人。也就是說，針對新聞作品數位使用上，賦予數位新聞出版者重製權及公眾提供權（le droit de mise à disposition）。 另外為確保著作權授權市場運作，明定網路儲存及連接服務業者（ISP）雖可主張第三人免責規定，但仍負有採取適當及合比例性措施來保護網路著作權之義務；同時，要求授權作品（包含權利移轉）之事後使用資訊需透明化，若有權利金與使用收益比例不當之情形，會員國需有補償機制之救濟並提供替代性爭端解決機制，希望藉由促進著作經濟價值的正確評估，加強對著作人及表演人之保護。 簡而言之，指令目的在擴大歐盟內部使用接近（近用）受著作權保護之網路作品機會，促進受著作權保護作品得以跨境使用於教育、研究及文化保存，以確保數位著作權市場運作效益。 法案將依據歐盟立法程序分送歐盟議會及理事會審查。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」