英國於2016年11月底通過「調查權力法案」(Investigatory Powers Act 2016),該法案的部分內容已於同年12月30日生效,主要係將目前執法機關和情資單位之通信及相關資料蒐集的權力整併,並訂定了通信監察書(Interception Warrants)授權及監督之方式,以及要求業者保留網路連結記錄以供執法機構識別網路使用者。法案共分為九個章節,分別為:
1.一般隱私保護
2.合法監聽通信
3.取得通信資料之授權
4.通信資料之保留
5.設備干擾
6.大量授權
7.大量個人資料之授權
8.監督措施
9.其他及一般規定
調查權力法案通過後,使英國政府得以合法的監控人民許多行為,包括蒐集、查看民眾的網絡瀏覽記錄、通訊資料、通聯紀錄及相關個人資料等,而監控範圍不再限於個體,並擴大至全體民眾。此外,必要時警方及安全部門亦得破解或遠端遙控人民之電腦或手機。法案並要求通信服務提供商(Communication Service Providers, CSPs)將民眾之網路使用紀錄相關資料保存至少12個月,而近50個不同之機關都能夠查看該些資料,如警察局、國防部、司法局、金融行為監管局,甚至與國家安全較無關連的食品標準局及勞動和退休金部等部門,均有查看之權限。
法案目前生效的部分包括政府蒐集和保留民眾資料之權力,以及得強迫握有民眾資料的科技公司或相關單位,將所掌握關於民眾的資料交給情報機構。
英國政府認為,在面臨現今高度安全威脅之情況下,網路已成為恐怖份子用來犯罪的新工具,故有必要讓執法與情資單位擁有維護人民安全的權力,確保政府具備對抗該挑戰的能力,使情資單位得以阻止新型態之犯罪並追訴參與犯罪之相關人員。
然而,該法案已遭數萬人民連署反對,要求廢除該法案,因人民於網路上進行的各樣活動,均將遭受國家的監視,而負責機關也將面臨負荷龐大的資訊處理量,且一般人民之個人資訊亦將暴露在巨大的風險下。
目前法案部分內容尚未生效,如網路連線紀錄(Internet Connection Records)的蒐集,因相關安全機制尚未建立完成。但可想而知,該法案所造成的爭議,已成為英國民眾所關注之焦點,而未來全面生效後,英國政府該如何面對這些反對的衝擊,則可繼續觀察。
美國國會議員日前提案,擬立法對抗違反智慧財產權的非法網站。該法案(Preventing Real Online Threats to Economic Creativity and Theft of Intellectual Property Act, 或稱PROTECT IP Act)主要係針對侵害智慧財產權的非法網站,擬賦予美國司法部或著作權人,可向法院聲請於網路上封鎖該網站,或者不讓其在搜尋引擎上顯示,亦即讓該非法網站從網路徹底消失。同時,經營網路金流的業者以及網路廣告商,也不得再提供服務給予這些違反智慧財產權或者是販售贗品的非法網站。 該法案明確的規定,舉凡與非法網站相關的資料、數據、索引、超連結等,皆需從網際網路上移除。亦即,美國人民在網路上將不會再看到這些非法網站的任何資訊,若該法案通過,將連帶影響到Google、Yahoo等搜尋引擎的實務運作。有反對者指出,此舉將使得美國政府可以決定美國人民在網路上應該看什麼內容,因此戲稱該法案為網路審查法案(Internet censorship bill)。 網路巨擘Google執行長(Eric Schmidt)也於今年5月中聲明反對該提案,認為該提案已經嚴重侵害言論自由。執行長Eric Schmidt表示,美國政府試圖以立法手段解決複雜的網路侵權爭議,以立法封鎖、移除非法網站所有資料,跟中國限制網路言論自由的方式如出一轍。 目前該法案尚未通過,已出現不少反對聲浪,財產權以及言論自由同樣是憲法上保障的權利,究竟應如何在保障著作財產權人與言論自由間取得平衡,該法案未來發展值得密切注意。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
美國專利多方複審程序與領證後複審程序之概述 智慧財產權侵權風險分擔機制-歐盟專利訴訟保險制度