隨著遊戲產業不斷提升遊戲畫面的精緻程度,遊戲角色也更加貼近於真實。近期,一款由Take-Two(遊戲開發商)推出名為「NBA 2K」的遊戲,遭到Solid Oak(集合刺青家授權,保護刺青著作權)控告遊戲角色(NBA球星)身上的刺青出現在遊戲中,是侵害刺青圖案著作權的行為。
本案之爭點為遊戲中出現的刺青是否納入著作權保護範圍內及遊戲開發商對於刺青的再次使用及展示有無違著作權法。Solid Oak顯然符合關於著作權法對於原創性(original works)的要求,惟由於刺青師與運動員並無任何著作權協議,因此推斷刺青師仍保有著作權。Take-Two主張在遊戲的使用上屬於公平且微量的。他們在遊戲中所呈現之畫面,其唯一目的是保持運動員真實性形象,若不去暫停或者放大畫面,幾乎看不清楚那些圖案(刺青)。由於本案仍在訴訟中,未來是否能肯認此為合理使用,並未明確。現階段如要避免此類爭訟,或許遊戲開發商得考慮直接向刺青師(藝術家)取得授權,或由運動員與刺青師簽約並取得授權,進而使遊戲開發商出版遊戲時,得透過與運動員或聯盟等簽訂使用球員形象之合約,間接使用該等圖案。
隨著科技的發展,從虛擬實境內容涉及實體藝術品之著作權,到真實人物形象於遊戲中呈現的著作權歸屬,智財權議題越趨多元。未來在快速變遷的時代,在智財權保護及科技發展之衡平上,更應保留彈性不設限範圍。
日本海洋科學家最近提出一項對抗溫室效應的新計畫,準備在日本東北部外海養殖大片海藻,吸收大氣中二氧化碳。且這些海藻還可以轉化成生物質能,為人類提供大量乾淨的能源。相關技術一旦試驗成功,日後將可望納入聯合國氣候變化綱要公約京都議定書的修訂條文,並推廣到其他濱海國家。 過去科學家一直認為,海藻生長過程中雖然會吸收大氣中的二氧化碳,但是排出的醣類物質也會被細菌分解,釋出的有機碳將再次轉變成二氧化碳。不過歐洲海洋學家最近研究發現,這些海藻排出物會帶著有機碳快速沉入深海,不至於影響大氣中的二氧化碳濃度。 計畫領導人、東京海洋大學能登谷教授的團隊打算在海上安置一百個面積一百平方公里的特製網,用以固著兩種生長快速的藻類-馬尾藻與「 Sostera marina 」,形成一百座飄浮的海藻田。一年之後,每一座海藻田會生長成重達廿七萬噸的龐然巨物,並且在光合作用過程中吸收卅六噸的二氧化碳。海藻田上將配備電子裝置,讓科學家以全球衛星定位系統追蹤,一旦飄移而影響航道,就必須拖回原來位置。這些海藻田最後將拖回陸地,經過超高溫技術處理,產生氫與一氧化碳,再轉化為燃燒時不會釋出二氧化碳的生物燃料,可謂一舉數得。 美國在一九七○年代曾試驗類似的「巨藻計畫」,但後來因為大量生長後回收的海藻難以處理,計畫因此束之高閣。但日本科學家突破這項難關,設計出可行的海藻再利用方法,於是讓「以海藻吸收二氧化碳」的構想重現希望。
開放臍帶血移植 再等等林口長庚醫院透過專案申請,已經完成10例「非親屬臍帶血移植」手術,病人術後狀況良好,都不需再輸血,有2人連抗排斥藥物都不需要。目前學界草擬的「臍帶血移植草案」已出爐,將放寬為常規手術,不過須審慎訂定符合手術的資格,開放與否還得再等。 林口長庚原本預計在2年內完成4例手術,結果半年內就完成,再度以專案申請,1年2個月下來共完成10例。參與的兒童醫院血液腫瘤科醫師江東和表示,參與試驗的病童,多為重度海洋性貧血,在臍帶血配對上,不那麼嚴格,術後恢復情形良好,加上家長口耳相傳,所以不斷有人希望透過此一途徑,救自己的孩子。 不過,林口長庚暫時無法再繼續「加班」,江東和表示經費是主因,這10例由於是試驗性質,醫療費用、門診追蹤費用,全由長庚的研究經費支付,不可能無限量供應。江東和表示院方對於臍帶血移植手術,累積的信心度很高,未來須視手術開放的程度,列為常規醫療還是專案申請,才能決定如何繼續這項治療方法。
為了確保網絡安全,歐盟頒佈新的網路安全計畫網絡活動無遠弗屆,其所帶來的影響也逐漸引起世界各國的關注。依據歐盟針對網絡安全現況所做的調查發現,首先,現行估計存有150,000隻電腦病毒在網路間流竄,並已造成148,000部電腦受到威脅;第二,世界經濟論壇(World Economic Forum)指出,在未來的十年內,主要重大資訊基礎設施估計將有10%遭到破壞,其將導致2500億美金的損失;第三,著名資安公司(Symantec與McAfee)估計,全世界因網路犯罪而受害者,每年將會損失2900億歐元。相反地,因網路犯罪而受益者,其獲利將可高達每年7500億歐元;第四,依據 Eurobarometer在2012年針對網絡安全的民調指出,38%歐盟網路使用者因網絡安全因素已改變他們的網路行為方式;74%使用者同意,成為網絡安全受害者的風險已經逐漸增加;12%使用者已經遭受線上詐欺且89%使用者已避免在網上揭露個人資料;第五,據網絡暨資訊安全(NIS)的公眾諮詢發現,56.8%受訪者指出,在過去一年已經歷NIS事件對其網絡活動所帶來的嚴重影響;第六,Eurostat figures指出,直到2012年一月,在歐盟境內的企業僅有26%已經制定出完整的ICT安全政策。 有鑑於網路安全風險所帶來的效應已漸受重視,歐盟執委會(European Commission)會同歐盟外交暨安全政策高級代表(High Representative of the Union for Foreign Affairs and Security Policy共同發佈網絡安全策略,並計畫延引出歐盟執委會在NIS面向上的新指令(directive)。新的歐盟網絡安全策略,名為「開放、安全與可靠網絡空間」,代表著歐盟在預防和反應網絡攻擊和侵擾問題上的全面性預見。在該策略中,包含五個重大優先處理事項: 一、達到網絡韌性(Achieving cyber resilience) 二、徹底減少網路犯罪(Drastically reducing cybercrime) 三、針對一般安全暨防禦政策,發展網絡防禦政策和能力(Developing cyber defence policy and capabilities relatedto the Common Security and Defence Policy (CSDP)) 四、對網絡安全發展出企業性和技術性資源(Developing the industrial and technological resources for cyber-security) 五、為歐盟建立一個完整的國際網絡空間政策與促進歐盟核心價值(Establishing a coherent international cyberspace policy for the European Union and promoting core EU values) 為了達成歐盟網絡安全策略所形塑的優先事項,歐盟執委會亦計畫針對NIS來頒佈新的指令以落實策略項目,其中包含,首先,要求歐盟會員國必須採納NIS策略且指定國家級機關(需具有足夠人力和財務資源)來預防、處理和回應NIS風險與事件;第二,透過安全基礎設施和組成一般性的同儕審議,在歐盟會員國與執委會間建立合作機制來分享NIS風險和事件的早期預警;第三,某些領域重大基礎設施的運作者(金融服務、交通、能源或健康)、資訊社會服務的推動者(app商店電子商務平台、線上支付、雲端運算、搜尋引擎、社群網絡)和公家行政部門必須在其核心服務上,採納風險管理作法和報告主要網絡安全事件。 從歐盟網絡安全策略和執委會計畫頒佈的NIS指令可以發現,歐盟對於新世代的網絡安全風險已經有完整的預見與具體的因應措施。針對新型態的網絡安全威脅,我國如何能及早適時預警並作出相應的防範機制,以確保產業經濟、公共交通、資訊工業和國防安全等不會受到外部威脅,將是我國政府必須先行正視的問題。
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。