區塊鏈技術具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵,可加密記錄該系統上所有使用者之行為資訊,並使該資訊不易篡改。其最初被運用在虛擬貨幣比特幣(Bitcoin)的建構,發展至今應用已拓展至諸多領域,包括對智慧財產權的保護。美國的blockai網站即是將區塊鏈技術運用於智財保護的實例之一,美國過去由國會圖書館負責著作權之管理之作法,在程序上曠日費時且效率不彰,故blockai於2015年創立於美國舊金山,旨在提供著作人更簡單有效的選擇。其作法係由著作人於blockai註冊帳號後進行作品之註冊並取得一相應之著作權證書,並由blockai以區塊鏈技術建立公眾資料庫,透過區塊鏈不可篡改、透明開放等技術特徵來證明作品確由著作人創作,利於後續舉證維權。現階段blockai開立之證書雖未被授與法律上地位,但依區塊鏈的技術特徵,可望成為法庭攻防上著作人有力之科學證據。
揆諸我國相關法律,我國非採著作登記制,著作人為維護自身權利需先證明系爭著作為自己所創作,惟訴訟實務上著作人多半舉證不易。若參考美國作法導入區塊鏈技術落實著作權保障,或可作為科技整合法律之新標竿。
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澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)於2017年10月3日提出「修正駕駛法律以支持自動駕駛車輛(Changing driving laws to support automated vehicles)」討論文件,向相關政府機關與業界徵詢修正駕駛法規之意見。此文件目的在於探討法規改革選項,並釐清目前針對駕駛人與駕駛行為法規對於自駕車之適用,並試圖為自動駕駛系統實體(automated driving system entities, ADSEs)建立法律義務。文件中並指出改革上應注意以下議題: 目前車輛法規皆以人類駕駛為前提; 自動駕駛系統並不具有法律人格,無法為其行為負法律責任; 目前的法律並未提供法律實體之定義或規範(即自動駕駛系統實體ADSEs)來為自動駕駛系統行動負責; 目前有些法律上人類駕駛應負之義務,無法直接於自動駕駛時由ADSEs負擔; 車輛之安全義務於自動駕駛時,可能需由非駕駛之他人執行; 法律中並未定義自動駕駛系統車輛的「控制」與「恰當控制」; 目前沒有規範何時人類應有義務將駕駛控制權力自自動駕駛系統轉移回來,來確保人類駕駛保持足夠之警覺性; 目前的遵循與實施規範可能不足以確保自動駕駛系統的安全運作。 NTC並提出建議應定義自動駕駛系統之法律實體,重新規範人類與自動駕駛系統法律實體間的義務。澳洲國家交通委員會將進一步將諮詢結果與法律改革選項於2018年5月提供給澳洲交通部。
日研擬對策防農產智財權被外國盜用日本本土所栽培且有登記證照的農作物種子被拿到中國、南韓等地的案例日增,日本政府除了將提高取得品種證照者的收入之外,在六月即將完成的「智慧財產權二00六」報告中,日本政府也將擬定品種保護制度,明示未來在農業領域應該如何因應日本本土研發、栽培的農作物品種,被擅自拿到海外利用。 蔬果等種子很容易被攜帶到海外,通常在外國都遭違法大量栽培,然後再回銷日本,尤其近年來這種例子激增,迫使日本政府不得不思考對策。日本政府打算針對開發植物新品種的人或團體,根據現行的種苗法給予「育種家權利」。日本農林水產省並呼籲中、韓等亞洲國家,應該趕緊制訂完備的法令,禁止日本開發的品種未經許可被擅自生產、販售。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。
美國2015年「消費者隱私權法案」簡介