透過輸入網址或點選超連結(Hyperlink)方式找尋資料,是網路運作基礎之一。而單純以Hyperlink方式另開新視窗呈現其他網頁,由於只是方便快速連結到其他網站或網頁內容,並無涉及重製行為,因此實務上普遍認為並無侵害著作權的問題。然而瑞典Attunda地方法院於2016/10/13,就一則使用Hyperlink方式之案例卻認定有侵害著作權。
此案例起因於瑞典原告Jonsson在非洲Zambezi河上,拍攝到高空彈跳發生意外之影片,後該影片未得原告同意遭他人上傳至YouTube網站。被告比利時L’Avenir新聞網站報導此事件時,於文中提供Hyperlink(lånkat från hemsidan till YouTube),使讀者能連結到YouTube上之該則影片。本案原告主張並無授權上傳YouTube影片,也無允許被告在其網路報導得以提供Hyperlink連接至YouTube網站影片,以此要求L’Avenir新聞網站負擔侵害其公眾傳輸權之責任。
瑞典Attunda地方法院引用歐盟法院於2016/09/08GS Media, C-160/15案中關於Hyperlink判決見解,認定若超連結之內容有權利人合法授權,Hyperlink行為固無侵權可言,但若連結之內容未受權利人合法授權時,需先判定行為人是否是以營利為目的;若為肯定,則推定行為人明知其內容違法、Hyperlink行為構成公眾傳輸行為,但行為人可舉證推翻,證明其不知內容違法而未構成侵權。本案由於超連結內容是未經由原告授權,且瑞典Attunda法院認定L’Avenir新聞網站以營利為目的使用Hyperlink,於網站無法證明不知內容非法情況下,因此判定被告構成侵權。
瑞典法院所引用的歐盟判決引起諸多批評,論者有謂超連結功能是網路運作基礎之一,該判決認為以營利目的使用即應推定對內容違法有明知,不僅「營利目的」此一條件之內涵為何,需待後續更多判決個案方可確定具體內容;而且造成所有線上新聞網站擬使用超連結影片及內容、又無法得知內容是否有被合法授權時,必須承擔更大的侵權風險;因此產生的自我審查,將弱化網路之基本運作功能,且使言論自由及通訊自由受到侵害。
中國大陸國務院法制辦公室於105年6月擬訂強制醫療所條例草案《送審稿》(下稱本草案),規範對肇事精神病患的管制制度,並將本草案全文公布,徵求各界意見,本草案通過後將以行政法規形式公布。 依據中國大陸政府於105年6月12日官方網站聲明,中國大陸刑法規定肇事精神病患在不能辨認或者不能控制自己行為時造成危害結果,經法定程序鑑定確認者,不負刑事責任,但應當責令其家屬或者監護人嚴加看管和施予醫療;在必要的時候,由政府強制醫療。但修訂後的中國大陸刑事訴訟法實施以來,各地區適用強制醫療措施標準不一,導致由該制度所生之社會效果與法律效果並不明顯。因此本草案強調強制醫療所的性質是執法機關,不是單純的醫療機構,但醫療是實現強制措施的必要手段,也是強制醫療所的重點工作。 謹就本草案制定重點整理如下: 一、強制醫療所的設置 第七條第一款規定,強制醫療所的設置原則,由省、自治區、直轄市政府根據實際需要規劃設置。第二款規定市、州、盟如需設置強制醫療所,應提報所屬省、自治區政府批准。 二、醫療工作模式 第十條規定,強制醫療所應當設有相應的醫療機構,並依照醫療機構管理條例及國家相關規定開展診療活動。 三、強制醫療的解除 第三十七條規定,經診斷評估,被強制醫療人員病情穩定,已不具有人身危險性,不需繼續強制醫療者;或被強制醫療人員因嚴重身體疾病、傷殘或年老體弱致使日常生活不能自理,而不具有人身危險性,不需繼續強制醫療者,醫療院所應當提出解除強制醫療的意見,呈報做出強制醫療決定的法院批准,同時抄送同級檢察院。 四、臨時請假回家制度 第二十五條規定臨時請假回家之要件。被強制醫療人員須同時具備被強制醫療達半年以上、經診斷病情明顯緩解、其監護人或近親屬書面擔保履行看護、治療、安全及按期送回強制醫療所之責任、經強制醫療所出具准假證明,同時強制醫療所應向做出強制醫療決定之法院報備等要件。 五、患傳染病、嚴重身體疾病被強制醫療人員所外就醫 第三十三條規定,被強制醫療人員因罹患傳染病或嚴重身體疾病,而強制醫療所不具備治療條件,須轉送其他醫療機構治療者,強制醫療所應於發現後立即提出所外就醫意見,並報公安機關審批。經核准移送其他醫療院所,強制醫療所應即通知監護人、近親屬,並通知做出強制醫療決定之法院及同級檢察院。 六、收治被採取臨時保謢性拘束措施的精神病人 第四十五條規定,被公安機關依法採取臨時保謢性拘束措施的精神病人,可以在強制醫療所執行醫療行為。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。
美國知名嘻哈歌手Dr. Dre對婦產科醫生的商標註冊提出異議遭駁回2015年美國賓州的一位婦產科醫生Draion M Burch(以下簡稱Burch)申請註冊「Dr. Drai」商標在國際商品服務類別41(教育及娛樂服務)及44(醫療諮詢服務)以行銷自身的有聲書籍及研討課程。美國知名的嘻哈歌手Dr. Dre認為,該商標與自身的「Dr. Dre」【已註冊國際商品服務類別9(系列音樂錄製)、16(海報、美術印刷及貼紙)、25(T恤、長袖衫、帽子)、41(由音樂藝術家及創作者提供之娛樂服務)】雖拼法不同但讀音相同,會引起消費者的混淆,因而向商標審理暨訴願委員會(Trademark Trail and Appeal Board, TTAB,下稱委員會)提出異議。 委員會認為,雖然「Dr. Dre」與「Dr. Drai」兩者類似,然而Dr. Dre無法證明消費者會因而被混淆、誤導,進而去購買Dr. Drai的商品。該意見書更指出,由於Burch醫生的演講費用是5000元美金,比起購買一般物品,消費者在購買Burch醫生的書籍或演講門票時會付出「較高的注意程度」。Burch醫生也辯稱,消費者不太可能會混淆這兩個商標,因為「Dr. Dre並非醫生,也沒有資格提供任何醫療服務或銷售醫藥、保健產品。」他更證稱從未想要利用Dr. Dre的名聲謀取利益,因Dr. Dre創作的歌詞顯示出其對某些族群的歧視,若消費者將他與Dr. Dre聯想,只會認為他是一位不好的醫生。 基於上述理由,委員會最後駁回歌手Dr. Dre的異議。Dr. Dre的律師James Weinberger目前對此案拒絕做出評論,也不願透漏是否會再提出上訴。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。