日本人工智慧(AI)發展與著作權法制互動課題之探討
日本著作權法第2條第1項第1款規定對著作物定義中，創作性之表現必須為具有個人個性之表現，日本對於無人類行為參與之人工智慧創作物，多數意見認定此種產品無個性之表現，非現行著作權法所保護之產物。人工智慧之侵權行為在現行法的解釋上，難以將人工智慧解釋其本身具有「法人格」，有關人工智慧「締結契約」之效力為「人工智慧利用人」與「契約相對人」間發生契約之法律效果。日本政府及學者對人工智慧之探討，一般會以人工智慧學習用資料、建立資料庫人工智慧程式、人工智慧訓練/學習完成模型、人工智慧產品四個區塊加以探討。日本政策上放寬著作權之限制，使得著作物利用者可以更加靈活運用。為促進著作之流通，在未知著作權人之情況下，可利用仲裁系統。在現今資訊技術快速成長的時代，面對人工智慧的浪潮，日本亦陸續推出相關人工智慧研發等方針及規範，對於爾後之發展值得參酌借鏡。
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
英國國家標準組織(British Standard Institution)於2009年1月8日公布個人資料保護管理系統標準(標準標號為DPC BS 10012)之草案，使組織在個人資料儲存管理工作上符合個人資料保護法(Data Protection Act 1998，DPA)之要求。 有鑑於利用個人資料管理系統(personal information management system，PIMS)管理業務上取得之資料之情形日益增多，而觀諸該資料之性質，通常多為DPA所規範定義的「個人資料」。因此，為使個人資料管理有其標準規範，並得以運用在任何規模之公私部門，使組織內之個人資料管理系統符合DPA之規範且具有一定程度之安全性，BSI試圖提出有關個人資料管理一致性之標準規範，以供組織在個人資料處理程序工作上之遵循。該標準規範如同BS EN ISO 9001:2000之品質管理系統(Quality Management System)及BS ISO/EC 27001:2005之資訊安全管理系統標準，以PDCA週期(Plan-Do-Check-Act)進行規劃，並透過執行所規範之流程落實個人資料之保護。 目前該草案已經公布，BSI於2009年3月31日前將接受各界對於該草案之諮詢及舉辦公聽會，以求標準規範之完善。
美國專利訴訟趨勢與科技專案研發成果運用之法制研析 美國聯邦貿易委員會（FTC）公佈訂閱的同意及取消規則.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）於2024年10月16日公佈一項新的「消極選擇規定」（Negative Option Rule），要求提供持續訂閱服務或採用「消極選擇」（Negative Option）模式的銷售者必須遵循新規定的要求，要求提供如「一鍵取消」（click-to-cancel）等簡便的解約方式，使消費者能夠以與訂閱時同樣簡便的方式取消服務。 「消極選擇」不以特定形式呈現，其特徵是容許銷售者將消費者的沉默和未積極拒絕或取消行為，解釋為同意該契約條款。因此，消極選擇規定旨在加強對此類訂閱服務的監管，避免消費者因無法簡單地取消而蒙受不必要的損失。 FTC每年皆會收到大量關於消極選擇模式訂閱的消費者投訴，其中多數涉及自動續約付款、難以取消的訂閱服務等問題。為應對這些投訴的增加，FTC遂制定新規則以更全面地因應消極選擇模式，同時提升對不公平或欺騙性行銷行為的執法力度。此規則將適用於所有媒體形式，包括互動媒體、電話、印刷品及面對面交易，主要禁止銷售者有下列幾種行為： 1. 誤導行銷資訊：賣家不得對有消極選擇商品或服務的費用、用途等重要資訊作出虛假或誤導性的行銷。 2. 未揭露重要資訊：在獲取消費者與消極選擇功能相關的帳單資訊前，必須以清晰且顯而易見的形式提供重要資訊，如收費條件和解約方式。 3. 未取得明確同意：向消費者收費前，銷售者必須取得消費者對消極選擇功能的明確同意。 4. 未提供簡易取消機制：未提供簡單的機制來取消消極選擇功能，並且立即停止收費。 此規則具體實施時間，將於聯邦公報上公佈後180天（即2025年5月14日）生效。該規則施行後，能為消費者提供更公平的市場環境，確保消費者不會因複雜的取消流程而持續支付不需要的費用。新規則的制定彰顯FTC在保護消費者權益方面又向前邁進，更有助於遏制利用消極選擇模式進行的不當商業行為。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。