何謂德國電信媒體法中的「妨害人責任」(Störerhaftung)?

  原德國電信媒體法第八條條文中所指的「網路服務提供者」為擁有獨自或其他電信媒體及提供接取網路服務的自然人或法人,與我國著作權法中所提及「網路服務提供者」(Internet Service Provider)之適用對象範圍略有不同,而德國民法中有個特殊連坐法-「妨害人責任」(Störerhaftung),所有人對於妨害所有權之人,有排除及不作為請求權,因此,在原德國電信媒體法未規定之特定情形下,「網路服務提供者」應對他人透過其網路所從事的任何侵權違法行為負責。

  這項法律使得德國許多咖啡館、公共空間、飯店大廳不願提供免費無線網絡,同時又讓大型咖啡連鎖店如星巴克,以提供免費網絡服務吸引顧客,因為他們就算被捲入網絡侵權責任的訴訟,也不怕支付高額律師費用,小型咖啡館就無法承擔這個風險,只能無奈面對客人轉向大型咖啡連鎖店消費的困境。根據原德國電信媒體法規定,咖啡館業主和其他網路熱點設立者所提供網路服務的方式將可能收到律師的警告函,告知他們不得再為非法下載者提供網路接取服務。

  德國聯邦議院(Deutscher Bundestag)於2016年6月初經過激烈的辯論後,通過電信媒體法(Telemediengesetz; TMG)修正草案,將在最新的電信媒體法中免除「網路服務提供者」之「妨害人責任」(Störerhaftung),使德國的免費無線網絡連接點可以增加並走向開放。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂德國電信媒體法中的「妨害人責任」(Störerhaftung)? , 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7596&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/14)
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美國音樂授權平台營運觀察─以BMI為例

美國音樂授權平台營運觀察─以BMI為例 資策會科技法律研究所 法律研究員 丘瀚文 104年10月22日 壹、前言   我國著作權法採「創作保護主義」[1],於著作完成之時,立即取得著作權保護,惟亦因如此,實務上難以證明何人為著作權人,常使利用人鋌而走險非法使用著作,使我國著作權流通、發展受到限制。如何讓著作人可以安心授權著作、利用人得以透過合法授權管道,簡單的取得授權,國外已有透過建立著作權授權平台來解決問題的先行實例。本文為研析我國著作權授權平台可行之營運方式、授權契約、費用計算方式,故觀察分析美國第二大音樂授權平台Broadcast Music Inc.(以下簡稱BMI),之特色,希望對我國著作權授權平台建立,有所助益。 貳、BMI音樂授權平台介紹 一、BMI音樂授權平台介紹   American Society of Composers Authors and Publishers(以下簡稱ASCAP)是美國最大的音樂授權平台,自1914年成立以來,凡是以公開播放方式利用音樂著作皆須向ASCAP支付授權費用,長久壟斷音樂授權市場[2]。在1940年ASCAP大幅提高授權費用後,以美國廣播協會為首廣播業者,為了因應ASCAP之調整價格,便聯合了500多家廣播公司自行組織了BMI進行抵抗,並蒐集大量非ASCAP管理之音樂供廣播業者利用,但由於後續運作獲得許多利潤,因而繼續經營。   美國司法部於1941年對ASCAP提出反托拉斯訴訟,結果達成和解,之後又於2001年司法部再度與ASCAP達成協議,完成了第二最終修正裁判(Second Amended Final Judgement),該協議讓司法部得藉司法監督,去控制ASCAP授權音樂費率於一定額度內,使BMI跟ASCAP能維持競爭關係。上開原因使BMI能慢慢發展成美國第二大音樂授權團體。 二、BMI授權方式觀察   BMI授權方式分為兩種,一為非即時性授權契約,其提供著作利用人定型化授權契約,但需經由傳真、客服確認時間,故不具有授權即時性;此一類型又區分為概括授權和單一節目授權兩種形式;二為即時性線上授權契約,利用BMI自行創設之數位授權中心,經線上填入資料、金融轉帳後,即可立即獲得授權,惟目前依網頁介紹觀察,授權對象僅限網站[3]。下列即分述兩種授權方式。 (一)非即時性授權契約   BMI非即時性授權契約分為媒體授權合約(Media Licensing)和一般授權契約(General Licensing)等兩大類型,媒體授權合約主要以公開播放業者為授權交易對象,並區分概括授權與個別節目授權;概括授權即繳納年費後不限次數使用,而個別節目授權則限定特定節目使用,如需在其他節目使用則需另外繳納授權費。   一般授權契約對象則多是廣播以外其他行業,如遊樂園、舞廳、餐廳、政府機關、健身俱樂部、手機…等,其使用授權費率皆不同,利用人填入行業內容後,該授權系統會線上提供與該行業相關授權契約內容供利用人參考,利用人填寫後可上傳至BMI管理中心即可完成授權作業[4]。不過亦非所有行業BMI均提供授權契約範本,仍有部分如餐館等,尚需使用人自行連絡BMI代理人方得進行授權。   以零售商(Retail Establishments)為例,本文登入BMI授權系統,並點選「Apply for License」按鈕,即出現下載授權契約選項,其內容包含[5]:有人對使用方提出訴訟,其訴訟標的關於BMI所提供授權服務,BMI將會負責損害賠償部分。使用人若想結束或轉讓生意,應於30日email至licensing @bmi.com,BMI會將授權金額重新計算,並寄送於使用人。   費用計算上BMI對每個行業皆有不同「計算基準」,據此計算出授權費用。例如零售商是以「場地大小」為計算基準;2000平方英呎以下零售商撥放一般音樂,授權費用為一年為227.6美元,播放具有視覺性音樂(MV),授權費用為一年307美元。計算基準是隨行業不同而有所變化,例如健身房則與零售商相異,其一年最少費用為311美元,費率亦非以「場地大小」單價計算,而是用「會員數量」作計算基準,並區分音樂是否使用於健身課程,而有不同費率;用於健身課程則一個會員0.279美元,非用於健身課程則一個會員0.195美元[6]。   最後,申請人應將此一表格掃描後做成電子檔,並藉由BMI網頁的上傳功能,上傳至BMI管理中心,中心審核後並確認匯款無誤,即會通知申請人開放授權[7]。 (二)即時性線上授權   BMI即時性線上授權是透過「數位授權中心」(Digital Licensing Center)進行,和非即時性一般授權契約不同,著作利用人只須登入該系統,線上填妥相關利用資訊,並以信用卡、線上轉帳等方式給付授權費用,即得線上完成與BMI締結授權契約程序。BMI將此一授權方式簡化為線上處理,避免授權契約雙方往返溝通繁雜手續,並具有即時性,是更為便利的交易模式。 x數位授權中心有兩種計價方式,總收入計算法與網頁流量計算法。總收入計算法是將網站一定比例收入計算為音樂授權金額。網頁流量計算法則是依據網頁上的流量為基準計算音樂授權金額[8]。而BMI將網站使用區分為三類:1.音樂網站2企業網站3.非營利網站,三者會讓使用者選擇計價方式不同。   舉例來說,企業網站、非營利網站關於音樂使用,其音樂使用與網站業務目的無關,音樂使用僅為提升形象,故不宜使用總收入計算法,應採網頁流量計算方式會較為節省[9]。簡言之,音樂使用與網站業務目的相關,則多使用總收入計算法,使用音樂與網站業務目的無關,則多使用網頁流量計算法。而網站可對財政報告進行分析,並選擇最經濟的方案,並可在一年中進行四次的變更,以符合網站商業運作模式。 參、結論   藉由觀察國外著作權平台授權方式並參考營運模式,對於我國類似平台建置營運提出三點或許可以借鏡之建議: 一、依行業區分不同授權標準   BMI之授權契約多樣化,並以行業做為區分標準,滿足不同需求,此區分各種行業不同收費方式,值得借鏡。例如廣播業者與零售商播放音樂軟體,使用權利雖可能皆為公開播送權,但播放時間、地點、影響程度可能皆不相同,如一律依使用權利態樣定收費標準,似有失公平,應可參考BMI以行業區分授權契約種類模式。 二、即時性線上授權   BMI將授權契約區分為即時性授權契約與非即時性授權契約,而即時授權對於使用人而言,較為方便,我國則可考慮以即時線上授權為基礎,並將對象擴張至一般行業皆能運用。 三、費用計算方式   BMI即時線上授權收費方式區分為總收入計算法與網頁流量計算,在授權對象為網站時,給予多重選擇,例如使用者為一般網站時,網頁流量計算法是對其比較有利的。這種費用的計算方法,讓使用人可依據網站業務不同,選擇利益最大化之優點,增加了使用人使用平台誘因,故此方式值得借鏡。   綜上,BMI之授權方式與契約內容、經營方式有獨到之處,可成為我國著作權平台建立之參考範本,使著作得以順利流通,促進我國產業發展。惟各式授權契約擬定,除有賴大量契約範本蒐集方得完善,授權費用如何設定仍是未來類似平台建置營運必須透過交易經驗與資料統計分析始能克服之難題。 [1] 著作權法第10條:著作人於著作完成時享有著作權。 [2] Music Licensing History,National Religious Broadcasters Music License Committee,http://www.nrbmlc.com/music-licensing/music-licensing-history(last visited Sep. 8, 2015). [3] BMI,https://apps.bmi.com/licensing/nmwebsite.jsf(last visited Aug. 12, 2015). [4] Musuc Users,BMI,http://www.bmi.com/licensing(last visited Aug. 12, 2015). [5] Music License For Retail Establishments,BMI,http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/rtl.pdf (last visited Sep. 12, 2015). [6] Music License For Fitness,Clubs,BMI, http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/fit1.pdf,(last visited Sep. 8, 2015). [7] BMI,http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Sep. 8, 2015). [8] 例如來站人次、瀏覽人數。 [9] BMI,http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Aug. 11, 2015).

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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。

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