費城將對含糖飲品課徵稅捐
費城市議會於105年6月17日以13票對4票通過對含糖飲料每盎司課徵1.5美分的稅，預計於106年1月正式實施。
由於含糖飲料，容易導致肥胖及糖尿病，尤其在費城有68％的成人與41％的孩童過胖，此法案目的即在於勸阻消費者將多餘的錢用來購買這些不健康的飲料，希望能藉此幫助他們更健康。此法案通過後，估計每瓶裝兩公升的飲料及六盒裝的蘇打水各將漲價1美元左右，但是牛奶、新鮮水果或蔬菜含量50％以上的飲料則不在課稅範圍。此外，那些可以讓消費者自己添加糖的飲料，譬如咖啡，也不在課稅範圍，這意味著運動飲料、糖水、罐裝咖啡以及已添加糖的茶類都將被課稅，故有稱之為「汽水稅」。
依據費城財政局預估，汽水稅將使市府稅收增加9,100萬美元，預計運用在學前托兒班，學校，圖書館，娛樂中心，及其他公共場所，稅收也將資助抵免販售健康飲品企業的稅收。市長 Jim Kenny 也公開支持這項稅收，並在法案通過後表示這項稅收對於該市的社區及教育系統將會帶來歷史性的貢獻。
根據費城市新聞網(Philly.com)於16日報導：「這項稅收的徵收對象為飲料經銷商，目前尚無法統計將有多少稅收能回饋給消費者，但是估計12盎司的飲料約徵收18美分，2公升的飲料約徵收1美元，以及12瓶裝的飲料約徵收2.16美元。」。為此，飲料業者表達激烈的反對，並在法案通過後發表聲明表示將採取法律行動，並表示此項稅收並未考慮到低收入戶以及消費者對於無熱量飲料的選擇，所以是不公平的。而且這項稅收不僅影響費城人，對於所有美國人來說具有歧視性且極不受到歡迎。儘管美國飲料協會耗費了大筆的廣告費用來阻擋這項稅法的通過，費城市議會最後仍通過這項法案。
類似法案早在2014年，加州柏克萊市就已通過。只是，費城成為全美第一個針對含糖飲料課稅的大城市，其造成之影響較為顯著，目的在於減少含糖飲料的消費。至於其他城市，包括San Francisco(舊金山) 和 Boulder, Colo.(科羅拉多波德)，正在考慮相似的立法，不過至今尚未通過。
- Philadelphia Becomes First Major U.S. City with Soda Tax
- Philadelphia Becomes 1st Major U.S. City To Pass A Tax On Soda
- Soda tax passes; Philadelphia is first big city in nation to enact one
- Amending Title 19 of The Philadelphia Code, entitled "Finance, Taxes and Collections," by adding a new Chapter 19-4100, entitled "Sugar-Sweetened Beverage Tax," under certain terms and conditions
奈及利亞目前為非洲發展新創企業最為成功的國家，於2021年獲得了超過18億美元的投資。而奈及利亞為了擴大新創發展，於2021年6月開始初擬奈及利亞新創企業條例草案（The Nigeria Startup Bill 2021，以下簡稱「新創草案」），並於同年9月完成草案，於10月提交予總統，並於2022年3月交付奈及利亞參議院進行立法，直至目前已通過二讀。 新創草案將確保奈及利亞新創相關法規清晰、有計劃地適用於科技新創生態系統，並認為將有助於為科技新創企業成長、發展和運營，同時打造出可以吸引和保護投資之有利於科技新創企業之環境。此外，該草案亦希望能促進奈及利亞科技相關人才的發展和成長，並將奈及利亞的新創生態系統打造成非洲領先的科技發展重鎮，培養出擁有科技尖端技能和出口能力之優秀創業家。 新創草案希冀能透過該草案達成建立數位發展及創業委員會、支持新創企業和潛在參與人、定義新創企業、發展創投基金、培訓新創企業及其未來發展、設計稅收或財政激勵措施、取得相關法規支持、招攬加速器或孵化器、形成新創園區或產業聚落。其中，新創草案對於新創企業之定義為：公司成立未滿10年、公司經營項目為數位科技之創新項目、公司需研發或持有數位科技產品，最後公司須由一名或多名奈及利亞人持有至少51%股份。
美國公布實施零信任架構相關資安實務指引美國公布實施零信任架構相關資安實務指引 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月10日 美國國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）所管轄的國家網路安全卓越中心（National Cybersecurity Center of Excellence, NCCoE），於2022年8月前公布「NIST SP 1800-35實施零信任架構相關資安實務指引」（NIST Cybersecurity Practice Guide SP 1800-35, Implementing a Zero Trust Architecture）系列文件初稿共四份[1] ，並公開徵求意見。 壹、發布背景 此系列指引文件主要係回應美國白宮於2021年5月12日發布「改善國家資安行政命令」(Executive Oder on Improving the Nation’s Cybersecurity) [2]當中，要求聯邦政府採用現代化網路安全措施（Modernizing Federal Government Cybersecurity），邁向零信任架構（advance toward Zero Trust Architecture）的安全防護機制，以強化美國網路安全。 有鑑於5G網路、雲端服務、行動設備等科技快速發展，生活型態因疫情推動遠距工作、遠距醫療等趨勢，透過各類連線設備隨時隨地近用企業系統或資源進行遠端作業，皆使得傳統的網路安全邊界逐漸模糊，難以進行邊界防護，導致駭客可透過身分權限存取之監控缺失，對企業進行攻擊行動。為此NIST早於2020年8月已公布「SP 800-207零信任架構」（Zero Trust Architecture, ZTA）標準文件[3] ，協助企業基於風險評估建立和維護近用權限，如請求者的身分和角色、請求近用資源的設備狀況和憑證，以及所近用資源之敏感性等，避免企業資源被不當近用。 貳、內容摘要 考量企業於實施ZTA可能面臨相關挑戰，包含ZTA部署需要整合多種不同技術和確認技術差距以構建完整的ZTA架構；擔心ZTA可能會對環境運行或終端客戶體驗產生負面影響；整個組織對ZTA 缺乏共識，無法衡量組織的ZTA成熟度，難確定哪種ZTA方法最適合業務，並制定實施計畫等，NCCoE與合作者共同提出解決方案，以「NIST SP 800-207零信任架構」中的概念與原則，於2022年8月9日前發布實施零信任架構之實務指引系列文件初稿共四份，包含： 一、NIST SP 1800-35A：執行摘要（初稿）（NIST SP 1800-35A: Executive Summary (Preliminary Draft)） 主要針對資安技術長（chief information security and technology officers）等業務決策者所編寫，可使用該指引來瞭解企業於實施ZTA所可能遭遇挑戰與解決方案，實施ZTA所能帶來優點等。 二、NIST SP 1800-35B：方法、架構和安全特性（初稿）（NIST SP 1800-35B: Approach, Architecture, and Security Characteristics (Preliminary Draft)） 主要針對關注如何識別、理解、評估和降低風險的專案經理和中層管理決策者所編寫，闡述風險分析、安全/隱私控制對應業務流程方法（mappings）的設計理念與評估內容。 三、NIST SP 1800-35C：如何操作指引（初稿）（NIST SP 1800-35C: How-To Guides (Preliminary Draft)） 主要針對於現場部署安全工具的IT 專業人員所編寫，指導和說明特定資安產品的安裝、配置和整合，提供具體的技術實施細節，可全部或部分應用指引中所揭示的例示內容。 四、NIST SP 1800-35D：功能演示（初稿）（NIST SP 1800-35D: Functional Demonstrations (Preliminary Draft)） 此份指引主要在闡述商業應用技術如何被整合與使用以建構ZTA架構，展示使用案例情境的實施結果。 參、評估分析 美國自總統發布行政命令，要求聯邦機構以導入ZTA為主要目標，並發布系列指引文件，透過常見的實施零信任架構案例說明，消除零信任設計的複雜性，協助組織運用商用技術來建立和實施可互操作、基於開放標準的零信任架構，未來可預見數位身分將成為安全新核心。 此外，NIST於2022年5月發布資安白皮書－規劃零信任架構：聯邦管理員指引[4] ，描繪NIST風險管理框架（Risk Management Framework, RMF）逐步融合零信任架構的過程，幫助聯邦系統管理員和操作員在設計和實施零信任架構時使用RMF。 我國企業若有與美國地區業務往來者，或欲降低遠端應用的安全風險者，宜參考以上標準文件與實務指引，以建立、推動和落實零信任架構，降低攻擊者在環境中橫向移動和提升權限的能力，與保護組織重要資源。 [1] Implementing a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://www.nccoe.nist.gov/projects/implementing-zero-trust-architecture (last visited Aug. 22, 2022). [2] Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity, THE WHITE HOUSE, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/05/12/executive-order-on-improving-the-nations-cybersecurity (last visited Aug. 22, 2022). [3] SP 800-207- Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final (last visited Aug. 22, 2022). [4] NIST Releases Cybersecurity White Paper: Planning for a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/News/2022/planning-for-a-zero-trust-architecture-white-paper (last visited Aug. 22, 2022).
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險，保護和行使著作權人權利，於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》，以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的資料為基礎，制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分，第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」，依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的區分方式，分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（業務）使用者（事業利用人）」和「業務外利用者（一般利用人）」四個利害關係人，依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施，以及提供和使用人工智慧系統和服務時，安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人（例如表演人）的權益保護，從權利人的思考角度，建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的（著作權）法律上利用行為[2]。其次，說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制；於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施；最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中，針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係，除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（事業與一般利用人）」，提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍，並提供如何降低風險的對策。同時，從權利人角度提供如何保護權益的指引，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下： 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製，無需獲得權利人的授權，但是，該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容，而進行額外學習；為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現；對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」，這三個情況係同時存有「享受」著作目的，不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷，資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下，未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時，屬於「不當損害著作權人利益」的要求，將不適用（日本）著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料，則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權，人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法，如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下，則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」， 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一，權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性（依拠性）」要件，例如：AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名（標題）或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出，除利用人外，開發或提供者亦有負侵權責任的可能，特別是－－人工智慧頻繁產生侵權結果，或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果，但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時，可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品，甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物，不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態，該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧（AI）科技迎來契機，其生成內容隨著科技發展日新月異，時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售，或是將Chat GPT內容當作補習班教材，均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件，單純機械性的AI自動生成，基本上欠缺「人的創造性」，非著作權保護對象，已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本？賦予AI訓練合法使用既有著作，應有的界限？衡平(賦予)既有著作的著作權人權益？AI服務提供者應負那些共通義務？是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任？AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件？等等諸此進一步的疑義，則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》，我們可以清楚的看出，在樹立成為AI大國的國家發展政策下，其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製，但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任，彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時，做為完善相關法令機制的重要參考。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1] 文化庁著作権課，「AI著作権チェックリスト＆ガイダンス」，令和6年7月31日，https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf，最後閱覽日：2024/08/20。 [2] 詳見前註，頁31。 [3] 詳見前註，頁7。 [4] 詳見前註，頁8。 [5] 詳見前註，頁9。 [6] 詳見前註，頁9。 [7] 詳見前註，頁35。 [8] 詳見前註，頁36。 [9] 詳見前註，頁42。
醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。