瑞典最高法院關於維基所設立公共藝術品之照片資料庫之判決
瑞典最高法院（Högsta domstolen）於2016/04/04 針對維基基金會（Wikimedia Sverige）與瑞典照片藝術著作權團體(Bildkonst Upphovsrätt i Sverige-BUS)之訴訟案，認定維基基金會無權經由網路提供公共藝術品資料庫（Swedish WikiMedia Art Map）予公眾使用。
本案由瑞典視覺藝術著作權團體於2016/06在瑞典斯德哥爾摩地方法院向維基基金會以侵犯藝術家（konstnärer）對其作品在線上之公眾提供權而提起訴訟。此案爭點在維基未得藝術家之同意前，維基是否可免費提供公共藝術品資料庫供大眾接近使用。因本件訴訟涉及瑞典著作權法24條第1項公共藝術品之轉載重製（24 § Konstverk får avbildas）。瑞典斯德哥爾摩地方法院依民事訴訟法第56章第13條向瑞典最高法院針對此爭議提出判決前置問題（beslut av tingsrätten om hänskjutande enligt 56 kap. 13 § rättegångsbalken）。
瑞典最高法院認為觀光客固然可以對置於公共場所之雕塑品等公共藝術品為攝影，但資料庫是否可無限制使用這些照片則是另一問題。公共藝術品照片資料庫被推定有一定某種程度之商業價值，且不論其是否具商業目的，最高法院認定藝術家有權利去主張此價值。
維基基金會認為此判決弱化表現自由中之基本元素之視覺自由（the freedom of panorama）。需強調的是，此決定只是針對公共藝術品資料庫之運用，並不影響私人上傳公共藝術品照片至社群媒體之權利。
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吳建興
法律研究員 編譯整理
Fortsätt fota offentlig konst, BUS.SE,http://bus.se/sites/default/files/upload/filer/bildupphovsratt_pressrealease_fortsatt_fota_2016-04-11_1.pdf ( last visited, Aug. 15, 2016)
HD: Konstnärers upphovsrätt till utomhuskonst gäller även på nätet, BUS.SE,http://bus.se/sites/default/files/upload/filer/bildupphovsratt_pressrealease_wiki_hd_2016-04-04.pdf ( last visited, Aug. 15, 2016)
Wikimedia's Sweden Art Map 'Violated Copyright', REMIKUTI.COM,http://www.remikuti.com/media/85926/wikimedias-sweden-art-map-violated-copyright.htm ( last visited, Aug. 15, 2016)
Paul O'Mahony ,Wikimedia 'breaks copyright' with Swedish statue photos,THE LOCAL.SE, 2016/04/04 16:31 http://www.thelocal.se/20160404/wikimedia-breaks-copyright-laws-with-pics-of-public-art ( last visited, Aug. 15, 2016)
原文判決請參：http://www.hogstadomstolen.se/Domstolar/hogstadomstolen/Avgoranden/2016/2016-04-04%20Ö%20849-15%20Beslut.pdf ( last visited, Aug. 15, 2016)
歐盟理事會於2023年11月27日批准通過資料法法案（Data Act），該法案雖預計於2025年才會生效，該草案自2022年公告以來，各界對該法案都紛紛從不同角度表示意見，如企業對於資料共享是否對營業秘密外流的風險表達擔憂，歐盟在發揮資料經濟價值（資料交易與資料使用）的方向下，將業界考量納入進行修改，以下就經理事會通過之資料法法案關鍵影響概要如下： 1、資料共享 有鑑於因網路裝置/服務所產出的數位資料往往掌握於產品製造商或服務提供商身上，資料法建立了資料共享的基本規則，確保數位資料由製造商/服務商流動至第三人（包含產品/服務使用者），另資料法所保護之資料包含使用AI所產生之資料。 2、營業秘密保護 為避免資料持有人的營業秘密因此外流，資料持有人可以與請求提供資料的第三人（資料請求者）協議應採取之保密措施，在保密措施未達成一致或使用者未實施保密措施，資料持有人可暫停資料共享，在有重大經濟損失之虞時甚可拒絕資料共享。 3、對資料持有者的限制 資料持有者僅能在與使用者約定之範圍內使用資料，在無使用者許可下，不得用使用者所產出之資料去回推使用者的經濟、資產或生產等資訊，以避免損及使用者的商業地位。 資料法法案的主要目標在於塑造具競爭性的資料市場生態，確保資料的價值可公平分配到不同參與者身上，其聚焦在非個人資料的數位資料上，除適用於對歐盟提供產品/服務之廠商外，亦包含可於歐盟境內取得資料之情況。國內廠商宜先檢視自身商業行為與歐盟之關聯性，盤點現有產品或服務所產出的資料屬性，如可能需特別約定保密措施之營業秘密，預先規劃資料管理機制與對應管制措施，就重要資料或營業秘密管理機制可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》、《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
何謂「中國製造2025」?中國大陸國務院李克強總理於2015年國務院常務會議研提「中國製造2025」政策，希望提升中國大陸製造業的發展。該政策為因應智慧聯網(Internet of Thing, IoT)的發展趨勢，以資訊化與工業化整合為主，重新發展新一代資訊技術、數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、先進軌道交通設備、節能與新能源汽車、電力裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療器材、農業機械裝備等10大領域，以強化工業基礎能力，提升技術水平和產品品質，進而推動智慧製造、綠色製造。而有別於德國所提出的工業4.0計畫，中國大陸所提出的是理念，係以開源開放、共創共享的智慧聯網推動創新思維。
政府推動跨部會生質柴油發展計畫，台北縣環保局率先試行生質柴油因應國際油價高漲、石油減產危機、京都議定書生效等衝擊，經濟部能源局將整合環保署、農委會，成立跨部會生質柴油發展計畫，計劃2010年達成國內生質柴油產量10萬公秉，替代國內車用柴油使用量約6%。 「生質柴油」乃是指動植物油或廢食用油經過轉化技術後所產生的酯類，直接使用或混合柴油可以作為燃料，為一再生清潔能源；目前台北縣環保局已結合五家客運業者、一家貨運業者、四個公所清潔隊及八里掩埋場，推動四十八輛客運車等添加柴油試運行，以實際了解生質柴油的效益。 試行時間預定至明年二月底止，預計試行車輛行走公里數為 四十四萬八千公里以上，重型機具運轉三百二十六小時以上。台北縣環保局還將安排試行車輛到台北縣林口柴油車動力計檢測站進行綜合排氣檢測，以瞭解車輛使用質柴油的所產生的污染減量成效。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。