標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制－以高通案為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
大多數於iTunes(蘋果電腦販售數位音樂的商店)販售的數位音樂，將被移除音樂上的數位權利管理措施(DRM)。iPod的製造者在2009年1月6日發表聲明，將於iTunes販售多元化價格的音樂，價錢將介於美金$0.76和1.3元之間。著作保護軟體(copy-protection sofeware)同時也稱為DRM「數位權利管理措施」(digital right management)，此項措施就像一個標籤記號，其設計是為了預防人們非法下載音樂，並且同時避免他們複製音樂於其他的電子裝置，而導致降低銷售量。 iTunes將移除八百萬首歌曲的數位權利管理措施。蘋果電腦的執行長Steve Jobs早在2007年2月公開呼籲知名唱片公司放棄數位權利管理措施，但唱片公司藉此希望iTutes改變以一首歌曲固定價格美金$0.99元的規定，用以多元化的價格販賣歌曲作為交換的條件。 另外，iTunes提供消費者一個簡單的方式，只要在每首音樂多付美金$0.3元，或者是多付每張專輯價錢30%的金額，即可將原先買到的音樂換為移除數位權利管理措施的音樂。Steve Jobs說到，我們十分興奮可以在iTune提供消費者沒有數位權利管理措施的音樂，使用iPhone 3G的消費者能夠在任何地區、任何時候以同樣的價錢去下載音樂。iPod Touch Wifi的使用者同樣也可以在App Store(蘋果電腦官方線上商店)去買到同樣無數位權利管理措施的歌曲 。
歐盟執委會提出確保其境內數位內容跨境攜帶性之法律案隨著行動載具普及和網路寬頻發展，利用行動電話收看線上訂閱數位內容，如電影、音樂或運動比賽直播等已成風氣。消費者更希望無論身在何地都能觀賞線上數位內容。在此背景下，歐執會於2015/12/09正式公布〈線上數位內容之跨境攜帶性法律案（Regulation on ensuring the cross-border portability of on line content services in the internal market）〉。其目的是為使居住歐盟境內之消費者能自由攜帶其所訂閱之數位內容進行移動。另一方面在打破國界限制之障礙後，為了確保數位內容之跨境攜帶性不至於侵害視聽產業之著作權，同時兼顧基於特殊目的（教育、研究等）而使用跨境線上內容之行為，在網路數位內容之可接近性與創作人權利保障間取得平衡。 網路數位內容服務提供業者之行為規則，涉及歐盟著作權如何因應數位時代之挑戰。在歐執會之〈歐盟單一數位內容市場策略〉報告中指出，為提高數位內容之可接近性，歐盟需提高其著作權法制之現代化程度，而令數位內容有跨境攜帶性將是歐盟邁向單一數位內容市場先跨出的第一步。歐執會今後除將於2016年陸續提出多項有關著作權之現代化法案化，並且希望網路數位內容之跨境攜帶性法律案能於2017年正式實施。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
英國身份證立法－我國之借鏡？