2018年9月12日,歐洲議會通過歐盟委員會於2016年制定的「單一數位市場著作權指令」,其中包含最具爭議的兩項條款:
第11條是有關「鏈接稅」(link tax)的條款。針對使用或匯集新聞文章片段的網站,未來恐需向源頭出版之新聞業者支付授權費用。例如若Twitter推文中包含來自Guardian文章的螢幕或文字摘要截取,則Guardian可以要求Twitter支付授權費用。
第13條則是有關「上傳過濾器」(upload filter)或稱「Memes禁令」(meme ban)的條款。為加重網路平台服務業者防止上傳者侵害著作權的監控責任,要求如Google和Facebook等業者,須使用強制內容過濾的軟體以清除違規行為,且須建立快速刪除機制,避免侵害著作權。
該指令在歐洲議會通過後,將進入歐盟委員會、歐盟理事會和歐洲議會之間的非正式談判。這三個組織將決定最終版本,約2018年12月提交給歐盟法律事務委員會,最後於2019年1月再回到歐洲議會進行投票。
歐盟指令本身雖不是法律,如何解釋立法也將取決於各國,惟透過本次歐洲議會的結果,可預見未來在歐洲市場,對於著作權人的保護與使用者的行為,將朝權利衡平的方向作調整。
日本為因應去年6月通過「個人資料保護法」之修正(下稱「新法」),個人資料保護委員會於2021年2月19日第166次會議議題「禁止不當利用與停止利用之完備指引論點」(改正法に関連するガイドライン等の整備に向けた論点について(不適正利用の禁止・利用停止等)),公開兩份論點資料,作為將來發布指引之參考,並使企業等關係者在新法實施準備期間,得採取適當措施以達到法遵要求。 新法第16條之2「禁止不當利用」,旨在防止不當利用個人資料致本人權益受損。於「禁止不當利用之論點資料」指出具體要件有(1)「違法或不當行爲」,係指違反個人資料保護法及其他法令之行爲,或有違公序良俗,在社會觀念上非屬正當之行為;(2)「助長或誘發之危害」,在認定上將限縮在以業者提供時有認識第三方將違法利用個人資料,並可預見提供個人資料將受違法利用之情形,以免造成寒蟬效應。若第三方刻意隱瞞取得目的,即使已盡相當注意仍不能預見違法利用之情形,則非屬「危害」。 新法第30條第5項擴大「停止利用」請求權範圍,於「停止利用之論點資料」指出適用要件有(1)「個人資料處理業務已無利用個人資料之需要」,即個人資料利用目的已消失或該事業已中止時;(2)「發生第22條之2第1項本文情形」,係指發生資料外洩依規定須報告委員會之情形;(3)「可能損害本人權益時」,係指依法受保護之正當權益有受損可能為必要。另論點指出請求停止利用必須在「為防止本人權益受損必要限度內」,故業者對於超出必要限度之部分得拒絕之。而對於停止利用所費不貲或顯有重大困難之情形,得依個案具體考量採取適當替代措施。
美國專利商標局(USPTO)針對「第三人先前技術意見書(Preissuance Submissions)提呈制度」發布最終規則USPTO日前針對「第三人先前技術意見書提呈制度」,於7月17日發布最終規則( Final Rules)。此項規則的頒佈,主要是因應2011年9月「Leahy-Smith 美國發明法案」(Leahy-Smith America Invents Act,簡稱AIA)的修法,所為的配套措施。 所謂「第三人先前技術意見書提呈制度」是指:賦予第三人權利,得於專利審查程序中提供專利審查員相關先前技術文獻,作為審查核駁之參考。美國在2011年討論AIA修法之際,大多肯定此制度可提升專利審查之品質,因而修法放寬了第三人可提呈的文獻類型、期限。而本次USPTO發布的最終規則,便以此修正為背景,進一步具體說明相關程序適用規則,主要包括: (1)可提呈的文獻包含專利案、已公開的專利申請案、及其他與審查核駁相關並已公開之文獻;但不包含法院機密文件、商業機密文件及其他內部未公開之訊息;(2)第三人得利用USPTO現有的電子申請系統(EFS-Web)申請;(3)第三人得保持匿名,例如透過律師提呈文獻;(4)縱使USPTO駁回其申請,第三人仍可在法定期限內重新提交新的申請;(5)提呈之文獻如為外文文獻,第三人須提供英文翻譯本。 如同2011年修訂通過的「Leahy-Smith 美國發明法案」,此次USPTO所頒布的最終規則亦將於2012年9月16日起施行。預計將擴大第三人提呈先前技術意見書之比例,但對於專利申請人將造成甚麼影響,值得持續觀察。
英政府推動開源碼計劃由英國政府所資助成立的一項計畫,希望透過開放原始碼廠商目錄及程式碼資料庫的建立等措施,加速公家單位對開放原始碼軟體的採用。這項名為「開放原始碼學院」( Open Source Academy )的計畫,是由副首相辦公室( Office of the Deputy Prime Minister )的電子創新投資計畫所贊助,預計在本月內將正式宣佈。 參與該計畫的開放原始碼協會( Open Source Consortium )執行總監表示,英國的公家機關在開放原始碼的採用上落後於歐洲各國,而這項計畫將改變目前的現況。地方政府已經可以透過網站開始分享程式碼,例如「地方政府軟體協會」( Local Authority Software Consortium )的網站。這項計畫裡的其他專案還包括了政府機構的入口網站計畫,可藉以尋找開放原始碼供應商的資訊;以及開放原始碼顧問的專業鑑定模式。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。