歐盟會員國電子通訊傳播監理機關組織(Body of European Regulators for Electronic Communications, BEREC)於2016年8月公布「歐盟會員國網路中立規則監理機關執行指引」(BEREC Guidelines on the Implementation by National Regulators of European Net Neutrality Rules)。本執行指引係依歐盟於2015年11月通過之「有關開放網路近用並修正全球服務與使用者有關電子通訊網絡與服務之第2002/22/EC號指令以及於歐盟境內於公用行動通訊網絡進行漫遊之第531/2012號規則」的第2015/2120號規則(下稱「開放網路」規則)第5條第(3)項所訂定,用以作為歐盟各會員國相關監理機關於實施「開放網路」規則時之參考依據。
以網路中立性所蘊涵之不歧視原則為例,「開放網路」規則第3條第3項第一段規定,「網際網路近用服務提供者於提供相關服務時,對所有流量應平等對待(treat all traffic equally),而無歧視、限制、或干擾,且亦不論係對於發送方與接收方、所近用或散布之內容、所使用或提供之應用或服務、或所利用之終端設備」。對此,執行指引明確表示,不歧視原則是網際網路服務提供者在提供網路近用服務時之義務,且對於本項之違反,亦將同時構成對於終端使用者受「開放網路」規則第3條第1項所保障權利之侵害。不過執行指引也強調,各會員國相關監理機關應該注意到,所謂的「平等對待」不必然意味著所有終端使用者都將體驗相同的網路效能或服務品質。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟在2013年12月3號正式通過「展望2020」(Horizon 2020)計劃,將在未來7年(2014-2020)之間,在10大領域投入770億歐元發展「尖端科學」(Excellent science)、「領導性工業」(Industrial leadership)與「社會挑戰」(Societal challenges)三大項目,以此承繼歐盟第七期科技研發計畫架構(7th research Framework Programme,FP7)所建立的基石。目前,歐盟在三大項目中,在今(2014)年發展項目分別是: 1.「尖端科學」:歐洲理事會將編列30億歐元,資助頂尖的科學家從事相關研究。此外,歐盟亦將透過獎學金的方式,鼓勵優秀的年輕研究者。 2. 「領導性工業」:透過18億的預算資助歐盟在產業領先的項目,包括是通訊技術、奈密、機器人等產業。 3.「社會挑戰」:歐盟將透過28億元解決2020年可能遇到的七個社會挑戰,例如是衛生、農業、海洋、生物科技、能源、交通、氣候行動、環境、與資源利用等領域。 在各大項目當中,因資通訊(ICT)產業占整體經濟4.8%外、且資通訊的研發設計(Research and Development) 又佔企業整體營收約25%。因此,促使歐盟在「展望2020」在ICT領域發展預算編列,高於歐盟FP746%,藉此加速資通訊技術、知識之革新與發展。至於,今(2014)年ICT在「領導性工業」發展項目中,將朝向以下6點發展: 1.下世代零組件與系統(A new generation of components and system)。 2.先進的計算(Advanced Computing)。 3.未來網際網路(Future Internet) 4.內容技術與資訊管理(Content technologies and information management)。 5.機器人(Robotics) 6.微型、奈米科技、與光電(Micro- and nano-electronic technologies, Photonics)。 綜觀上述六點,除了機器人、微型、奈米科技之新穎性,格外受人注目外,在「未來網際網路」與「內容技術與資訊管理」,亦須值得持續追蹤。在「未來的網際網路」發展上,歐盟將「智慧網路與新穎網路體系」(Smart Networks and novel Internet Architectures)、「先近雲端基礎建設與服務」(Advanced Cloud Infrastructures and Services )與「智慧光學與無線網路技術」(Smart optical and wireless network technologies)列為發展方向。 在「內容技術與資訊管理」上,巨量資料的研究(Big data-research)與創新與社群行銷的整合(Big data Innovation and take-up),則是歐盟未來1年發展項目之一。我國從2010年推動「數位匯流發展方案」(2010-2015年),其中如何促進新興媒體的發展與增加網路間競爭,一直為我國發展重點。因此,我國除了可透過歐盟所推動的「展望2020」為參考,從中思索是否具有政策盲點外,亦可成為2015年後科技政策進行先導計畫。
美國聯邦通訊委員會補助無訊號地區3G網路建設美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)自2010年推動「國家寬頻計畫」(National Broadband Plan)以來,即進行多項寬頻建設,使民眾於生活、工作及旅行途中,都能享受到行動寬頻網路與語音服務。而FCC於2012年2月規劃利用原普及服務基金(Universal Service Fund)下的行動通信基金(Mobility Fund)(兩者於2011年底均已劃入連接美國基金“Connect America Fund”)提撥出3億美金,一次性的提供業者於訊號未涵蓋區域進行3G網路基礎建設,並在未來三年內提供5億美金以供業者持續營運。 FCC預計於2012年9月2日,以反向拍賣(reverse auction)方式進行。由業者提出佈建方案、使用技術,並證明在競標區域內擁有足夠頻譜與建設能力,方能進入投標,最後由需要補助最少之業者得標。FCC希望利用此方式能促進市場競爭,使業者提出更積極之佈建方案。得標業者除獲得建設與營運補助外,並能為商用經營。本次拍賣將與其他頻譜執照拍賣方式類似,但就細部拍賣規則,將徵詢公眾意見後做出決定。 而為避免補助區域與已有3G訊號區域重疊,FCC就無3G訊號涵蓋區域繪製全國地圖,並公佈予投標者參考。原規劃區域為491,000區,但因過於狹小恐難以經營,故合併後為6,200區供業者競標。得標者負有義務必須於兩年之內於標得區域內完成3G網路佈建,或於3年內完成4G建設。
美國上訴法院認為《Oh, the Places You’ll Boldly Go!》即使混搭了《Star Trek》角色元素 但並未批判蘇斯博士企業之原著而缺乏轉化性、非屬著作權之合理使用美國聯邦第九巡迴上訴法院於2020年12月針對繼承知名美國兒童繪本暢銷漫畫家蘇斯博士(Dr. Seuss)豐沛創作智財權之蘇斯博士企業(Dr. Seuss Enterprises,後稱原告)指控ComicMix公司及其三位創作成員(後稱被告)侵犯其著作權與商標權一案,作出認定被告侵害原告之著作權判決。 原告指出被告儘管混搭了《星艦迷航記》(Star Trek)之角色元素而提出《Oh, the Places You’ll Boldly Go!》(後稱系爭創作),然而實質上卻抄襲了蘇斯博士於1990年所創作的《Oh, the Places You'll Go!》(後稱原創作),並將該系爭創作於募資平台Kickstarter上籌措出版經費;在2019年3月一審判決中,被告宣稱其以戲謔方式呈現該系爭創作而被美國加州南區聯邦地方法院所採認,即該系爭創作具轉化性(transformative)而屬於著作權之合理使用,為此原告上訴至美國聯邦第九巡迴上訴法院。 上訴法院之判決主要根據美國著作權法第107條合理使用之四項判斷原則,該系爭創作僅僅呼應原創作而未對其進行嘲諷,且亦未增加任何新的表達、意義或訊息,因而認定該系爭創作並不具轉化性且無疑地將該系爭創作進行商業性使用,此外戲謔手法必須在有對受著作權所保護之創作進行批判或評論的情況下才會成立。其中,第三項要素「所利用之質量及其在整個著作所占之比例」為判決之關鍵所在,以量而言,將近百分之六十原創作被該系爭創作所複製,就質而論,該系爭創作竊取了原創作之核心;針對第四項要素「利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響」,也因為未具轉化性與商業性使用而實質傷害原創作之市場價值,因而推翻一審判決認定系爭創作侵害原創作之著作權。 至於商標權侵害部分,儘管原創作具獨特品牌字體與創作風格,但上訴法院認為該些獨特風格不應該限制其他創作者之藝術表現,在權衡系爭創作之表達詮釋且未明確誤導消費者該系爭創作之來源,最終駁回原告商標侵權之主張。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。