英國身份證立法-我國之借鏡?

刊登期別
2005年11月
 

※ 英國身份證立法-我國之借鏡?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=789&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/22)
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加拿大政府就生成式人工智慧對著作權的影響進行公眾諮詢

加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」(consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright)進行公眾諮詢,以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化,進而修訂《著作權法》(Copyright Act),本次諮詢文件中討論重點整理如下: 1.文字和資料探勘(Text and Data Mining, TDM):是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法,包含著作權法中合理使用行為(29條)和暫時性重製行為(30.71條)等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解,認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權;然創意產業則多持否定見解,認為不應該為TDM創設例外,否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬:因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞,因此加拿大政府希望可以對此加以澄清,並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議,加拿大政府提出了三種可能的規範模式: (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品; (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人,凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力,即可被視為該作品的作者; (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任:人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品,過程中可能出現侵害他人著作權之情形,而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人(著作人)必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權,且就該他人著作加以重製,但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程,因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見,以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益,卻也可能侵害他人著作權,因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。

「何謂行動健康?」

  行動健康是指利用行動應用程式與智慧手機、平板、或無線裝置等行動裝置結合,運用這些裝置的核心功能,如聲音、簡訊、定位系統、藍芽、或3G、4G行動通信技術等,作為健康照護用途,以提升傳統照護品質與管理健康,減少醫療成本耗費。倘若行動應用程式具有醫療用途,可用於診斷、治療、預防疾病等,則屬於醫療器材,且該應用程式通常為醫療器材之附件,或與行動裝置結合使用而成為醫療器材,對此則稱之為行動醫療。   隨著智慧聯網(IoT)的應用,國際間對於行動健康與醫療的發展日益著重,除了鼓勵創新研發之外,也紛紛制訂法規政策因應,包括美國食品藥物管理局(FDA)在2013年9月公布行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Application, Guidance For Industry and Food and Drug Administration Staff),並於2015年2月修訂;歐盟2012年提出eHealth 行動計畫(eHealth Action Plan 2012-2020),並在2014年4月針對行動健康的管理規範議題開放各類相關人士進行公共諮詢,後續在2015年1月公布諮詢結果。我國亦在2015年4月公布醫用軟體分類參考指引,以提供產業開發產品、申請查驗登記之參考。   未來,行動健康與醫療的發展將持面臨挑戰,相關問題包括行動健康與行動醫療之區分標準、行動醫療應用程式與傳統醫療軟體之監管差異、行動健康應用程式開發使用之自律性規範、使用者或病人隱私與個人資料保護、以及在研發過程中涉及的研究倫理等議題。

OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告

經濟合作發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development,下稱OECD)於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」(Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management)研究報告(下稱「報告」),為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」(High-Level AI Risk Management Interoperability Framework,下稱「互通框架」)之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟,並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先,「互通框架」的四個步驟分別為: 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準; 2. 「評估」風險的可能性與危害程度; 3. 「處理」風險,以停止、減輕或預防傷害; 4.「治理」風險管理流程,包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法,打造組織內部的風險管理文化。 其次,本報告指出,目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致,然因涵蓋範圍有別,框架間難免存在差異,最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面,惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究,建立AI風險管理的線上互動工具,用以協助各界比較各種AI風險管理框架,並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性,進而減輕企業的合規負擔,其後續發展值得持續追蹤觀察。

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