鑑於社會態度轉變與經濟面的需求,特別是隨著稅法和智慧財產權問題日益複雜,日本企業領袖紛紛延攬龐大的律師團,以借助其專長規劃並解決相關問題,以至法律專業人才需求更甚於以往。為此,日本改變壓低律師人數以及不鼓勵興訟的政策,大刀闊斧推動二次世界大戰以來最大的司法制度改革。本次司法制度大改革廣開職業考試大門,以便有足夠的律師、檢察官與法官,能在日益好訟的日本社會處理龐大民、刑事案件。 為填補需求缺口,日本政府決定將包括律師、檢察官和法官在內的法律專業人士的人數提高一倍以上,在 2018 年以前增至五萬人。同時,重大刑案將在 2009 年引進陪審團制度,以減輕法官負擔。在政府鼓勵下,日本第一所美式法學院於 2004 年成立,現在全國已有七十二所類似的法學院。過去日本大學法律系通常著重法律的學術或理論面,而新式法學院的重心則以實務訓練為主。這些法學院的畢業生不必考舊律師考試,只考專為他們設計的筆試。 我國法學教育改革研議已有幾十年,總統府人權諮詢小組在討論人權問題時,亦有專題涉及法律人養成與司法制度改革,因而研議全盤改革相關制度;行政院經建會在重要人才培育與運用的政策中,亦研擬自去( 94 )年開始推動法律專業學院制度。
日本著作權法修正促進人工智慧開發2018年5月18日,於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案,並於5月25日公布,預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展,對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中,增加第47條之7規定,原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作),只要在必要限度內,不分是否有營利,皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為,也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型,甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此,才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中,增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為,其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為,也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」,亦可被認為不違反著作權法,因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是,所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制,不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效,未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響,值得繼續觀察。
如何規範通聯紀錄的詐取及販售行為,成為美方關注的焦點美國第四大無線通訊業者T-Mobile於1月24日依據華盛頓州暴利罪法(criminal profiteering laws)向該州高等法院提出申請,要求法院對Data Find Solutions公司、1st Source Information Specialists公司及其他有關的公司與個人發出禁制令(injunction),以防止上述公司透過詐欺手段獲取及販售T-Mobile客戶的通聯紀錄(call records)。 目前包括了州議員、州檢察總長及聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission),均積極探求相關的法律規定,如果Data Find Solutions等公司非法獲取及販售通聯紀錄的情況屬實,將依法予以定罪。 無獨有偶,在一週之前伊利諾州檢察總長也對1st Source Information Specialists公司提出了訴訟,控告該公司非法取得及販售通聯紀錄。數位眾議員及參議員,已經公布了相關立法計畫,未來凡以欺詐的手段獲取及出售通聯紀錄都將被視為違法行為。參議院多數黨領袖Bill Frist議員即表示,「詐取客戶通聯紀錄並透過網路出售是一錯誤的行為,必須加以制止。」
新加坡律政部向國會提交著作權法新法草案新加坡律政部(Ministry of Law)於2021年7月6日向國會提出新的《著作權法》(Copyright Bill),以廢止和取代現行法令(Copyright Act)。新法修正了舊法關於創作、散布和使用方式的規定,讓法令更與時俱進以完善新加坡的著作權保護。此外,新法簡化法條用語,使其更容易理解。 新法的特點有: 1.為創作者引入新的權利和救濟措施,以確保著作權能夠繼續鼓勵創作並激發創造力。例如: (1) 使用者應取得創作者或表演者的許可,始可公開地利用或在網路散布創作者或表演者的資料。此規定係賦予創作者或表演者的身分識別權,有助於個人創作者和表演者建立起自己的聲譽。 (2) 除合約另有規定,受託製作攝影、肖像、版畫、錄音和影片的著作權歸屬於創作者,此規定迥異於目前乃委託者擁有著作權。新法的規定,使創作者有更好的條件與委託者談判,並可將其作品商業化。 2.對著作權人之權利制定「允許使用」(permitted uses)的例外,擴大著作的使用權,以利著作造福社會並且支持創新。例如: (1) 倘係合法取得著作(如未規避付費牆paywall),則可將該著作用於資料計算分析(computational data analysis),如情感分析、文本和資料探勘(text and data mining),或訓練機器學習,而無需向每個著作權人取得許可,新規定對研究和創新將有助益。 (2) 教師和學生如果確認資料來源為合法時,可以在教育活動中(如居家學習)使用免費的網路資料。惟知悉來源有侵犯著作權時,則應停止使用。 3.此外,現行法令針對販賣或提供盜版視訊盒(set-top box)的業者,未清楚規定是否應負責,新的《著作權法》則明文著作人得追究販售、宣傳或散布違法且侵權設備或服務而牟利的業者。 新法若經國會通過,預計於2021年11月可實施該法大部分條款。