由美國商會(the United States Chamber of Commerce)於2007年成立的全球智慧財產中心(Global Intellectual Property Center,以下簡稱GIPC)發布2017年國際智慧財產指數排名,前三名分別為美國、英國和德國,而泰國在45個經濟體中排名第40名,在滿分35分的評分中僅得到9.35分。指數的計算方式係基於專利、著作權、商標、營業秘密、執法、國際條約的批准和執行狀況等6個智財保護面向,共35個指標組成。
GIPC指出,泰國關鍵優勢在於具備商標、著作權和設計專利的基本註冊和保護制度,具備智財權執行的基本法律架構,配合新技術的發展試圖調整著作權的法規,改進部份海關防止仿冒的措施。而得分低的主要原因則為專利保護不足、數位著作權制度不完整、智財資產商業化的繁鎖程序和額外成本、仿冒猖獗和執法不力等。
泰國智慧財產局(the Department of Intellectual Property,以下簡稱DIP)局長表示美國商會未充分考慮泰國在智慧財產權發展方面的努力。泰國是按與貿易有關之智慧財產權協定(Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights,以下簡稱TRIPS)的要求提供智財保護,然GIPC的部份指標較TRIPS的要求嚴格,導致泰國得分偏低;且指標評估者僅為美國商界人士,而非所有利害相關人。不過DIP也表示,儘管在推動泰國智慧財產權保護方面存在諸多困難,同時需要與包括衛生部、海關廳、財政部、國家警察總署、特安廳以及數位經濟和社會部等部門合作開展,DIP仍將繼續推動各項工作進展,努力提高泰國在國際智財指數的排名。
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英國文化、媒體暨體育部2017年3月8日發布「次世代行動技術:英國的5G策略」,此舉將會加速英國網路基礎建設更新並促進智慧聯網之發展。這份策略書提出了幾個重要方面來採取行動: 建構經濟實例:英國政府計畫建立新的5G試驗場,和企業共同合作發展5G科技。此試驗場預計同時在城市和偏遠地區進行,以了解不同地區環境下建設的效益,且與Ofcom合作了解目前環境與法規障礙。 調適法規:政府會持續檢查相關法規是否需要修正,並與試驗場合作了解現行法規是否適當。 地方區域的治理與能力建構:意識到地方區域於建構基礎建設的重要性,因此英國政府正在諮詢地方政府如何在地方區域進行5G建設,將會將地方政府、政府部門、土地擁有者和企業等集合組成工作小組進行5G策略的諮詢。 覆蓋率與能力匯流:政府將於2017年底前了解人類生活、工作與旅遊需達成之高品質覆蓋率要素,並於2025年前達成這些要素目標。 確保安全的5G布建:5G試驗場將會與重要安全組織如國家網路安全中心合作,以支持和發展新的安全建築來達到消費者對於5G的期待與需求。 頻譜:政府將要求Ofcom檢視現行頻譜授權策略並於2017年底提出報告,以促進4G至5G轉型。 科技與標準:政府將會持續和標準機關合作,監督市場安全與供應者的發展。
行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究 日本通過包括違法著作物下載刑罰化在內的著作權修正規定包括違法下載刑罰化在內的著作權法修正草案在06月20日下午於日本參議院本會議中表決通過。違法下載刑罰化等的規定從10月01開始施行,而其它規定則從2013年01月01日開始施行。 日本政府最初於06月15日於眾議院文部科學委員會所提出的修正案為因應隨著數位化、網路化的發展而生之著作物利用態樣多元化及著作物違法利用及流通等的問題,包括 (1) 所謂「偶然入鏡」等未產生實害之著作物的非授權使用的放寬; (2) 國立國會圖書館的數化位資料自動公眾發送等的相關規定; (3) 依關於公文書等管理之法律而生的利用行為的相關規定; (4) 所謂「擷取違法化」等、關於技術面的保護手段之規定的整備等,在同委員會內獲得全員一致的表決通過。 此外,在同委員會也就自民黨、民主黨(提供兩點全名)兩黨所提出的針對「違法著作物的下載」導入刑事罰的修正案進行表決,獲得通過,並在其後的眾議院本會議中併同前述文部科學委員會所提出之修正案一併表決通過,復送交參議院進行表決。違法著作權的下載行為早在先前2009年的著作權修法時即已認為為違法化,惟一直以來並沒有罰則之規定。 在日本音樂相關權利人團體很早開始就提出了違法下載刑罰化的強烈要求,不過都沒有納入著作權法修正的相關審議會進行審議。不過,此次在權利人團體強力向以自公兩黨為首的政黨進行遊說的結果,最後通過了「兩年以下的有期徒期或20萬圓以下罰金」的修正內容,並於本次參議院本會議中表決通過成立。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。