OTT影音發展與著作權-以英國為例

刊登期別
第28卷第09期,2016年10月
 

※ OTT影音發展與著作權-以英國為例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7768&no=86&tp=1 (最後瀏覽日:2025/12/03)
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既有建築改善翻新措施─德國政策參考

既有建築改善翻新措施─德國政策參考 科技法律研究所 2013年07月11日 壹、事件摘要   內政部於6月20日公布資訊指出,我國為達成環境永續發展之目標,於1999年開始推行綠建築標章評估系統,迄今已有3,943件新建或既有建築,取得綠建築標章或候選綠建築證書,每年皆可有效節水與節電;同時,自2003年起,針對既有中央辦公廳舍及國立大專院校所辦理的改善翻新,亦具有顯著的節能減碳成果。 貳、重點說明   為因應全球暖化與氣候變遷問題,我國針對建築部門推動許多兼顧節能減碳與生態保護的綠建築政策。首先,內政部在1999年針對新建建築之規劃設計,訂定綠建築標章評估系統。行政院另於2001年3月核定「綠建築推動方案」,率先實施對公部門新建及既有建築之綠化工作,內政部並依據該方案實施方針第7條,推動「綠廳舍暨學校改善補助計畫」。接著,為了強化民間產業投入綠建築,行政院再於2008年1月核定「生態城市綠建築推動方案」,依據該方案實施方針第11條「辦理綠建築更新診斷與改造計畫」,繼續推動既有中央辦公廳舍及國立大專院校建築物之改善翻新。此外,為鼓勵民間既有建築參與綠建築改善,並於100年1月訂定內政部獎勵民間綠建築示範作業要點。   由上述政策發展可以看出,我國既有建築之改善翻新,乃循公部門先帶頭示範,再輔以對民間建築給予獎勵補助,與歐美等先進國家政策推動模式一致。 參、事件評析   根據統計,我國既有建築約佔全國建築總量97%,這些早期建造的建築物,於設計規劃之初皆未納入綠建築之概念。因此,雖然許多既有建築仍舊堪用,但建築本身卻普遍存在著高耗能問題。這使得推動既有建築進行改善翻新,提升其能源效率,成為一重要議題。而依內政部公布之資訊,公部門既有建築改善翻新獲得卓越之成效,確實令人欣喜。然而,公部門既有建築畢竟仍屬少數,故如何推動民間既有建築進行改善翻新,會是我國落實綠建築政策的關鍵。在此,本文將介紹德國政府之相關政策,希望能供我國作參考。   在既有建築改善翻新政策中,德國政府同樣先要求公部門建築必須進行改善翻新,以逐年降低其能源消耗量。與此同時,德國政府也認知到有超過75%的既有建築,至今仍未進行改善翻新。因此德國交通、建築暨都市發展部(Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung, BMVBS,簡稱交通部)推出了降低二氧化碳排放的建築改善翻新方案,不僅給予補助,更與德國復興信貸銀行(Kreditanstalt für Wiederaufbau, KfW)合作,提供改善翻新的低利率貸款。   今年6月1日,為了促進民眾積極採取「具體的」改善翻新行動,交通部與德國聯邦經濟暨技術部(Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie, BMWi,簡稱經濟部)共同推出建築節能改善翻新的線上評估服務。讓民眾即使在家中,也可以進行節能與節省成本的行動。 該線上評估服務分為三大步驟,首先,必須輸入建築物的狀態。接著,便可以選擇欲改善翻新的項目及措施。最後,系統會產生整體改善翻新的結果,包括改善翻新前後的能源需求狀態、二氧化碳排放量,以及改善翻新所需經費,並提供聯邦、邦政府財政補助及KfW貸款方案的連結。   德國政府希望藉此向民眾傳達改善翻新的好處,在於節能、節省長期的能源成本,並增加建築物之價值。儘管德國政府在此線上評估服務網站上表明,評估結果僅供參考,並無法取代專業能源顧問的具體評估建議。然而,事先透過簡單、便利的線上評估,不僅增加民眾對於既有建築改善翻新的瞭解及興趣,更是進一步驅動民眾尋求專業評估的動力。   由此可知,節能減碳若要具體落實,全面性的規劃絕對是必要的。我國若能以德國的政策為借鏡,給予民眾更多關於既有建築改善翻新的協助,提供更多資訊。相信可以鼓勵更多民眾自主投入既有建築節能之行列,使我國綠建築政策獲得全面性的落實。

美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案

  美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。   該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。   此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。

美國司法部主導東南亞各國成立“智慧財產犯罪執法網絡”以有效打擊智慧財產犯罪

  美國司法部(DOJ)宣布召開一區域形會議,目的在建立國際性的智慧財產權犯罪執法網絡(IPCEN),尋找建立一雙邊合作協議,以打擊日益重大的智慧財產犯罪。該會議參與人除美國司法部、國務院、及美國專利商標局官員外,主要為亞洲各國智權執法人員,包含高階警察、海關官員、及檢察官,約七十餘人;上述亞洲各國包含中國、澳洲、汶萊、柬埔寨、印尼、日本、寮國、菲律賓、新加坡、南韓、泰國、及越南等十餘國家。   智權犯罪執法網絡(IPCEN)主要功能有二:一為成立論談空間,使各國執法人員能傳遞有關打擊”智權犯罪及仿冒品”的調查及起訴的成功策略案例;二為加強各國間溝通管道,以有效協調及處理跨國性的智慧財產侵權起訴案件。   對於在亞洲日益嚴重的?版及商標仿冒犯罪,此次會議中討論如何有效加強執法力時,各國代表多承認有效的智慧財產權起訴取決於被害人及執法單位的合作。   各國代表並說明智慧財產犯罪的嚴重性及建立國際性的智權犯罪執法網絡的重要:「保護美國及世界各國的智慧財產權為各國司法單位首要的任務之一,而在智權犯罪最嚴重的區域,建立智慧財產犯罪執法網絡(IPCEN)更是重要的執行步驟,以有效保護世界各國的智慧財產權」。「仿冒品不僅損害世界經濟體系,更嚴重威脅到各國人民的健康及安全,惟有建立一國際性的網絡協定,才能打擊嚴重的智慧財產犯罪」。「仿冒品,?版品及游走各邊境及海關政策漏洞已造成權利人近百億元損失,而IPCEN能使各國執法單位相互結盟,將可保障合法權利人權利,避免侵權者藉由跨國犯罪免責及獲取不當利益」。   美國司法部已派駐一經驗豐富的聯邦檢察官於美國駐泰國大使館,專責推動此網絡建立的執行,以保護智慧財產權人之權益。

因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議

2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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