2016年1月, 隸屬英國商業、創新和技術部 (Department for Business, Innovation and Skills,BIS)的科學辦公室(Government Office for Science)發布「分佈式分類帳技術:區塊鏈以外(Distributed Ledger Technology:beyond block chain)」研究報告。本篇報告由產官學界合作完成,主要在評估分佈式分類帳技術可以運用在哪一些公私領域,並決定政府以及私人應該採取哪些行動以促進分佈式分類帳技術可被有益運用,並避免可能帶來的傷害。
該份研究報告認為,分佈式分類帳技術可在多個領域協助政府機構,包含徵稅、提供福利、發行護照、土地登記、確保商品供應鏈並且確保政府記錄與服務的完整性。相較於其他網路系統,分佈式分類帳技術較不易受駭客攻擊,而且由於每個参與者都有一份帳簿副本,如果有惡意竄改的狀況,也可以輕易被發現,但這不表示分佈式分類帳技術就不會被駭客攻擊。
數位五國(Digital 5,D5)之一的愛沙尼亞,已多年實驗運用分佈式分類帳技術於公領域服務多年。愛沙尼亞政府透過私人公司運用分佈式分類帳技術建制「免金鑰簽名設施(Keyless Signature Infrastructure,KSI)」,KSI允許愛沙尼亞公民驗證其在政府資料庫資訊的完整性,並避免內部人透過政府網路從事非法活動。KSI確保公民資訊安全以及準確,因而可協助愛沙尼亞政府提供數位化的公司登記以及稅務服務,減少政府以及社會大眾的行政作業負擔。
除此之外,分佈式分類帳技術也有助於確保商品以及智慧財產權的所有以及出處。例如Everledger此一系統可用於確保鑽石的身分,從礦產、切割到銷售,可減少並避免欺詐以及「血鑽石」進入市場。
簡而言之,分佈式分類帳技術提供政府可減少詐欺、腐敗、錯誤以及紙上作業成本的框架,並透過資訊分享、公開透明以及信任,具有可重新定義政府與公民關係的潛力。對於私領域而言也具有同樣可能性,報告特別提出可透過分佈式分類帳技術發展「智慧契約」,可增加信任度並提高效率。據此,本報告針對政府部門提出八大建議:
(1) 應成立專責部門,並與產業、學界緊密合作,並應考慮成立臨時性的專家諮詢團隊。
(2) 英國的研究社群應該要投入研究確保分佈式分類帳技術具備可即性、安全性以及內容準確性。
(3) 政府應支持為地方政府成立分佈式分類帳技術實地教學者,匯聚所有測試技術以及其運用的所需元素。
(4) 政府需要思考如何為分佈式分類帳技術建立妥適的法制框架。法規需要配合新科技應用技術的發展而進步。
(5) 政府應該與產學合作確保相關標準可以符合分佈式分類帳技術及其內容完整性、安全性以及隱私的需求。
(6) 政府應與產學合作確保最有效率以及最可用的身分認證網路協議可為個人及組織所使用,這項工作應與國際標準的發展與執行緊密連結。
(7) 政府應對分佈式分類帳技術進行試驗,以評估該項技術在公領域的可行性。
(8) 建議成立跨部門的利益群體,結合分析以及政策群體,以生成並發展潛在使用案例,並且在公民服務中提供具備知識的專家人員。
除了八大建議,管理與法制上,本報告指出分佈式分類帳技術具有兩種管理規範:法律規範以及技術規範。法律規範是「外部」規範,法律規範可能會被違反,緊接著面臨違法處罰的問題。技術規範是「內部」規範,假如違反技術規範,「錯誤(error)」產生無法運作,因此「規範」本身就可以確保會被遵循。換句話說,技術規範可以節省法律規範的執法成本。另外一方面,分佈式分類帳技術為去中心化技術,如果要以法制管理,也只能在参與者身上施加法律義務,例如Bitcoin,只能對於提供Bitcoin交易服務的平台施加法律義務。美國紐約州金融服務部所發行的比特幣交易執照BitLicnese即為一例。因此,基於去中心化的特性,報告建議政府單位應該要儘量参與技術標準的制定,並且配合技術標準制定相關法律,法律規範與技術規範兩者應該要交互影響。
今(2021)年一月中旬在美國總統就職典禮中,由法新社(Agence France-Presse, AFP)攝影記者Brendan Smialowski捕捉到參議員桑德斯(Senator Bernie Sanders)戴著連指手套、雙手環胸在場邊靜候的攝影作品,意外受到網友關注並製作成各式梗圖迷因(meme) 而爆紅。然而,在這些成千上萬的梗圖創作中,除非獲得原創作者的允許或落在著作權法的合理使用範圍,否則皆潛在隱藏了著作權侵權之可能性。 檢視本事件,將該攝影著作去背以取得「寧靜而坐的桑德斯圖像」,而將該去背圖像合成於各式情境場景,甚至架設梗圖產生器網站供其他網友上傳照片以製作更多衍生梗圖。多數在網路上分享之創意梗圖為博取網友一笑為目的,尚屬於著作權合理使用之範圍,然而當藉由該去背圖像或衍生梗圖進行廣告或促銷之用途,如將該去背圖像或衍生梗圖成為商品行銷元素、多次使用於廠商的社群媒體貼文中,將可能落入商業使用之爭議。桑德斯本人便將該去背圖像製作成運動衫進行慈善募款,儘管所得為慈善用途,但仍屬於商業使用;此外,該去背圖像未將原創進行任何轉化而直接轉印在衣服上,亦無法主張合理使用。儘管存有侵權疑慮,現階段攝影師似乎樂見其攝影作品成為各式梗圖而瘋傳,不過當開始有人藉由其攝影著作賺取金錢,情境可能就有所不同,攝影師將可能進行追究。 回顧過去類似將網路梗圖迷因進行商業使用,而產生著作權侵權爭議之案件。早如2009年美聯社(Associated Press)記者所拍攝前美國總統歐巴馬競選活動之肖像特寫,遭到前衛街頭塗鴉藝術家費爾雷(Shepard Fairey)在未經授權使用之前提下,將該攝影著作改作名為《希望(Hope)》之海報與各式商品並進行販售,美聯社因而對費爾雷提出侵權訴訟,儘管最後雙方和解,但兩者在過程中皆投入不少訴訟資源。其他案例如2019年體育流行文化媒體Barstool Sports與社群媒體Jerry Media等,皆因藉由擷取網路梗圖吸引網路社群觸及以進行消費等商業行為,遭到原創者檢舉而被迫刪除歷年貼文。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟電子通訊市場之事前管制與界定 美國羅德島州通過《羅德島資料透明度與隱私保護法》,保護個人資料不被濫用,該法案將於2026年1月1日生效隨著網路蓬勃發展,個人資料之蒐集、處理及利用越來越普遍,同時也造成資料洩漏和濫用的問題日益嚴重,進而對隱私和個人資料構成侵害與威脅,為保障人民隱私和增強資料透明度,羅德島州州議會於2024年通過了一項具有里程碑意義的法律—《羅德島資料透明度與隱私保護法》(Rhode Island Data Transparency and Privacy Protection Act)。其核心內容包括以下幾個方面: 一、 適用對象:於羅德島州州內經營商業之營利組織(下簡稱企業),或主要生產製造商品、提供服務予該州居民之企業,且: 1. 在前一年度控制或處理超過三萬五千筆個人資料(personally identifiable information)者,但單純為完成付款交易之資料除外。 2. 控制或處理超過一萬筆個人資料,且總營收超過百分之二十係源自於銷售個人資料者。 二、 資料蒐集企業與資料當事人權利義務: 1. 選擇同意與退出權:前開適用對象應賦予資料當事人即消費者就其個人資料之蒐集、處理,行使選擇同意權(opt in)與退出權(opt out)。 2. 資料蒐集與利用透明度:要求企業蒐集個資前,須明確告知資料當事人蒐集目的、利用範圍以及可能的資料共享對象,並取得其同意。 3. 控制權:資料當事人有權向企業請求查詢、修改及刪除自己的資料,企業在接到請求後,必須即時處理該請求,並於45天之法定期限內准駁其請求;必要時得於通知當事人合理事由後,展延一次。 4. 安全維護措施:企業必須採取適當之安全維護措施來保護個人資料不受未經授權的近用、洩漏、竄改或毀損。前述措施,包括但不限於資料加密、權限管控等技術上管控措施。 5. 資料保護評估:企業須就「對消費者傷害風險較高」活動進行評估並保存文件化紀錄,包括: (1) 為精準行銷之目的(Targeted Advertising); (2) 銷售個人資料; (3) 為資料剖析之目的處理個人資料,且具合理可預見的風險將可能對消費者之財務、身體或名譽造成不公平或欺騙性的待遇,或非法的衝擊影響。 《羅德島資料透明度與隱私保護法》強化企業對資料隱私保護之責任,並督促其遵守法律要求。預計施行後將能加強對資料主體個人資料知情權、控制權、透明度及資料安全之保障。
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案,更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟人工智慧辦公室(European AI Office)於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice)草案,針對《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)當中有關通用人工智慧(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI)之部分,更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分,分別簡介如下: (1)緒論:描述本守則之4個基本目標,包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈(value chain)、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險(systemic risks)。 (2)GPAI模型提供者:有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要,此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件,亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面,則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」(Directive 2019/790/EC)之規定。 (3)系統性風險分類法(taxonomy):此部分定義GPAI模型之多種風險類別,諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 (4)高風險GPAI模型提供者:為防範系統性風險之危害,針對高風險GPAI模型提供者,本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週,近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論,透過參考此等回饋意見,預計將於2025年5月確定最終版本。