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。
新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
美國消費者金融保護局擬納管一般性數位支付應用程式2023年11月7日美國消費者金融保護局(Consumer Financial Protection Bureau, CFPB)發布擬議規則制定通知(notice of proposed rulemaking),計劃將一般性數位支付應用程式提供者的「較大參與者」(larger participants)納入監管,基於非銀行支付市場對消費者的日常金融生活日益重要,考量相關消費者保護風險,而有必要將此類支付公司納入《消費者金融保護法》(Consumer Financial Protection Act, CFPA)的監管範圍。 根據擬議規則,「提供一般性數位支付應用程式」是指消費者藉由應用程式的資金轉帳功能和數位錢包功能,進行「一般性」數位支付交易的應用程式。申言之,該數位支付應用程式係用於一般性產品或服務的消費,而非特定供應商所提供,且僅限用於支付其所提供商品或服務之數位交易手段。 此外,「較大參與者」之定義為透過行動通訊或網路應用程式提供數位錢包或個人對個人(person-to-person, P2P)支付的非銀行機構,並每年完成超過500萬筆支付交易,且該機構不屬於《小型企業法》(Small Business Act, SBA)所定義的小型企業(small business),根據CFPB估計,擬議規則將擴大監管於現行17家非銀行支付機構,其全年交易金額將近130億美元。 有鑑於消費者資訊貨幣化(Monetization)之資料治理議題,及數位支付領域的大型科技公司因持續發展而產生市場壟斷疑慮,CFPB擬藉由此項擬議規則擴大監管措施,將美國大型數位支付科技公司納入監管,要求其遵守CFPA的規範,使數位支付領域的非銀行機構及存款機構同步受到監管,一方面維持數位支付市場之公平競爭環境,並同時確保消費者受到CFPA的保障,降低消費者在使用數位支付時的交易風險。 近年我國因疫情的零接觸政策及數位經濟時代來臨,數位支付應用因而蓬勃發展,我國於2023年11月21日三讀通過《金融消費者保護法》修正案,將電子支付業納入金融服務業,逐步加強金融消費者權益保護,我國應持續追蹤外國金融消費者保障動態,在金融消費者保障上持續前進。
新加坡發布《無形資產揭露框架》,鼓勵企業主動揭露「無形資產」現況,以創造更高的價值新加坡政府於2023年9月4日發布《無形資產揭露框架》(Intangibles Disclosure Framework, IDF),鼓勵企業以系統化的方式,主動對外揭露所持有之「無形資產」(如品牌價值、專利等),使利害關係人(如投資者、合作夥伴等)能進一步瞭解其「無形資產」現況,藉此創造「無形資產」更高的價值。本框架是在「新加坡智慧財產局」(Intellectual Property Office of Singapore, IPOS)及「會計與企業管理局」(Accounting and Corporate Regulatory Authority, ACRA)主導下,由產業代表組成的工作小組歷時2年討論後制定發布。 框架中指出,過去20年間,全球「無形資產」的投資和所創造之價值逐步超過「有形資產」。然而,傳統會計準則往往無法完全真實反映企業所持有之「無形資產」價值,亦即「無形資產」價值往往被低估。因此,本框架鼓勵企業主動揭露,並建議可將「無形資產」現況納入公司年報(Annual Report)中,亦可獨立成一份報告,與公司財報(financial statements)一同發布。 此外,企業在揭露「無形資產」時可依循以下四項原則(簡稱「SIMM原則」): 1.策略(Strategy): 企業應揭露「無形資產」與其商業經營策略的關聯性、佈局狀況、貢獻度,使利害關係人瞭解企業是如何利用「無形資產」維持其競爭優勢及替投資者創造更多的收益。 2.識別(Identification): 本框架指出「無形資產」不用侷限於傳統會計準則的定義,企業應揭露「無形資產」的性質和特徵(包含如何取得),並建議可將「無形資產」分類,如:(1)行銷類;(2)顧客類;(3)契約類;(4)藝術類;(5)技術類;(6)人力資源類。 3.衡量(Measurement): 企業應揭露其評估(assess)「無形資產」價值的績效指標與驅動因子,並以量化方式呈現。如針對商標等「行銷類」之「無形資產」,企業得以顧客滿意度、國際品牌排名作為評估之績效指標。企業亦可選擇揭露「無形資產」的貨幣價值(monetary value),其評價應依照國際評價準則(International Valuation Standards , IVS)進行。 4.管理(Management): 企業應揭露其如何識別、評估、管理與各類「無形資產」相關之風險與機會,以及如何將這些程序整合至企業整體風險管理策略中,以協助利害關係人瞭解企業「無形資產」所面臨之風險和機會。譬如企業應明確揭露監控相關風險之頻率、定期更新風險管理政策和程序等。 新加坡總理公署部長(Minister of Prime Minister's Office)Indranee Rajah表示,本框架是「新加坡智慧財產戰略」(Singapore IP Strategy 2030, SIPS 2030)的重要推動措施之一,企業若能主動揭露「無形資產」現況,將有助於將其「無形資產」商業化、吸引更多的投資、增進風險管理、提升企業競爭力,持續強化新加坡作為全球智財活動及交易樞紐的地位。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年05月15日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵,但大數據和機器學習技術的快速發展,人工智慧(以下簡稱AI)已成功應用於許多內容生成,大幅推進圖像、影音、文本的識別、處理、分析、甚至生成等創作成本,但從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,均存在可能侵權或被侵權的風險。如何衡平考慮著作權人和使用者立場,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統,已成為各國必須思考因應重要課題。 壹、事件摘要 韓國文化體育觀光部的著作權委員會於2024-01-16發布「生成式人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」[1],這份指引的目的是希望對涉及生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的各方(AI業者、著作權人、AI使用者)提供有關著作權的注意事項。因為韓國文化與著作權主管機關認為,雖然隨著人工智慧技術的迅速發展,在各個領域的應用為經濟和社會利益產生許多助益,但也出現了一個無法預測的環境,影響到著作權產業和創作活動的各個方面;有人將生成式AI用作創作工具,同時也有人擔心生成式AI可能帶來的經濟損失和就業威脅等問題。因此,韓國著作權委員會成立了由學界、法界和技術界專家以及利害關係人組成的「AI-著作權制度改善工作小組」,於2023年2月成立,以審查生成式AI引發的著作權問題並尋找應對方法,並根據該工作小組的討論而編寫提出該指引[2]。 貳、重點說明 該指引從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,聚焦於可能引發法律爭議的數據學習和AI產出物生成部分,從現行著作權法的角度說明AI業者、著作權人和AI使用者需要了解的內容。同時為幫助理解,亦納入介紹目前提供的生成式AI案例以及相關的國內外立法趨勢。但該指引特別說明其發布並非為提供其國會正在討論的著作權法修訂方向,而是為了在未來通過進一步的討論、研究和意見徵求過程等,制定出合理的解決方案,並透過制定衡平考慮著作權人和使用者立場的著作權法律制度,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統[3]。 該指引架構主要分為五大主題[4],同時提供問答集與附錄參考資料。五大主題分別為: 一、生成式AI技術與著作權(생성형 AI 기술과 저작권)[5]:從著作權角度看生成式AI技術,說明生成式AI技術的意義和應用案例。 二、對AI經營者的指導(AI 사업자에 대한 안내사항)[6]:包括生成式AI的學習階段的風險、AI產出物的生成階段的風險、建議採取防範措施以區別AI產出物與人類創作物。例如人工智慧業務經營者在提供相關服務時,確保不會產生與現有作品相同或相似的人工智慧輸出;該指引並建議參酌韓國2023 年 5 月提出的《內容產業振興法》修正提案(法案編號2122180)[7]規定,於人工智慧產出內容中應標示係採用人工智慧技術製作[8]。 三、對著作權所有人的指導(저작권자에 대한 안내사항)[9]:在AI學習階段應考慮的事項、防止AI產出物侵犯著作權的建議。該指引特別建議如果著作權人不希望其作品用於人工智慧學習,可以透過適當方式表達反對,以防止作品被用於人工智慧學習;即使著作權人後來得知自己的作品被用於人工智慧學習,亦可適當地採取技術手段來防止,以避免放任使用產生默許的問題。包括使用例如“Glaze”、“Photo Guard”等此類新的防止技術。 四、對AI使用者的指導(AI 이용자에 대한 안내사항)[10]:提醒注意生成式AI使用可能涉及的著作權侵犯情況,並說明在研究、教育、創作等領域的倫理和政策考慮。例如,提醒使用者將現有作品原樣輸入提示視窗或輸入誘導創作相同或相似作品的文字,從而創建與現有作品相同或相似的人工智慧輸出,然後將其發佈到平台上的方法,將存有侵權風險。即使是用人工智慧學習歌手聲音而重新創作或產生現有歌手的歌曲,也會涉及重製或輸入侵權資料的疑慮。同時,對學術研究或投稿,該指引特別建議在論文等中引用生成人工智慧撰寫的文章之前檢查其來源,並標註特定段落是以什麼人工智慧工具與指令所生成。 五、AI產出的著作權登記(AI 산출물과 저작권 등록)[11]:與AI產出物相關的著作權爭議、AI產出物是否可以登記著作權、有關AI產出物著作權登記的國內外案例、登記時應注意的事項等。該指引強調對於不能被視為在任何表達行為中做出人類創造性貢獻的人工智慧輸出,不可能進行著作權註冊。但在人類以創意方式進行修改、增加等“額外附加工作”(추가 작업)的情況下,該額外工作的部分才會被認定為具有著作權屬性,可以進行著作權登記。但是,著作權註冊的效果僅限於附加的部分(추가 작업한 부분)[12]。 另該指引在問答集中主要釋疑相關疑義,例如:為什麼AI的學習會涉及著作權問題?如果無法確定AI學習所使用的作品的權利人,AI業者如何獲得合法使用權?個別提示用於製作AI產出物也受著作權保護嗎?AI產出物是否無法受到著作權法保護?等等韓國文化與著作權主管機關認為常見或已出現爭議的案例,並依其現行法令或見解趨勢,提供主管機關的看法或解答。 此外,為協助其讀者更深入了解人工智慧的原理、爭議與國際發展趨勢,該指引並精要的整理出下述主題,包括:使用人工神經網絡進行學習的過程、生成式AI相關訴訟和著作權爭議、國內外AI相關應對情況、國內廣播公司和新聞機構有關AI學習資料取得的政策條款等補充明,做為該手冊的附錄資料。特別是其所整理之政策條款,顯示韓國新聞媒體已著手因應被用於AI訓練、學習與內容產生的風險。 參、事件評析 綜觀韓國文化體育觀光部的著作權委員會發布「生成式人工智慧著作權指引」可以看出,韓國認為生成式人工智慧在文創領域的議題,目前較為迫切需要處理的是創作人的著作權於AI訓練時被侵權,與創作時運用AI的侵害他人權利的風險,以及AI生成內容的識別與可保護範圍的界定,但促進人工智慧技術發展和相關產業發展,均為韓國關切議題;AI在未來如何衡平考慮著作權人和使用者立場尚待研析建立共識並透過國會立法修正著作權法律制度。 因此,該手冊除提供AI的技術背景說明外,並強調該指引並非修法政策的官方說明,同時以如何降低風險與維護權益的角度,提醒生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的AI經營者、著作權人、AI使用者,提供有關著作權的注意事項與例如防制技術運用、標註AI生成等預防措施。同時為再進一步幫助理解,除風險說明外並以問答方式強化重點提示,並舉相關媒體的AI訓練資料提供政策實例供參考,內容本身精要但附錄細節說明詳盡,但對於未必了解著作權法令的文創領域從業人員而言,內容簡明且建議措施直接具體,值得我國主管機關訂定相關指引之參考。 [1]「生成型人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」,檔案下載https://www.copyright.or.kr/information-materials/publication/research-report/view.do?brdctsno=52591#(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [2]詳前註指引之前言,頁6~7。 [3]同前註。 [4]其中尚有第六主題說明未來的法令整備規劃,此部分較屬政策措施方向,較非指引重點,故本文此處未予列入說明重點。 [5]同前註指引,頁7。 [6]同前註指引,頁15。 [7]去年5月,國會文化體育觀光委員會委員長李相憲提出了《內容產業振興法》的部分修正案,其中包括對人工智慧製作的內容強制貼上人工智慧標籤。該修正案目前正在國民議會審議中。https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2056520,(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [8]同前註1指引,頁21。 [9]同前註1指引,頁23。 [10] 同前註1指引,頁29。 [11]同前註1指引,頁39。 [12]同前註1指引,頁41。