歐洲新著作權指令 將影響互聯網環境下之著作使用

  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。

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巴西政府公布個人數據保護法草案

  巴西政府於2015年1月28日公布個人資料保護法草案(Regulation Of The Brazilian Internet Act And Bill Of Law On Personal Data Protection),該草案適用於個人和通過自動化方式處理個人資料的公司,惟前提是(1)處理行為發生在巴西或(2)蒐集個人資料行為發生在巴西。該草案將強加規範企業處理其在巴西的個人資料,包括資料保護義務和要求: 一、企業必須使資料當事人能夠自由的、直接的,具體的使當事人知悉並取得人同意以處理個人資料。 二、除了在有限的例外情況下,禁止處理敏感個人資料。例如資料當事人已被告知處理敏感個人資料的相關風險,並有具體的同意。敏感的個人資料包括,種族和民族淵源,宗教,哲學或道德信仰,政治觀點,健康和性取向資料,以及遺傳數據。 三、資料外洩時有義務立即報告主管機關。 四、當個人資料是不完整,不準確或已經過期時,允許資料當事人查詢他們的個人資料並更正之。 五、不得提供個人資料給資料保護水平不相似的國家。 六、有義務依比例原則採取安全保障措施以處理個人數據,防止未經授權的訪問,破壞,丟失,篡改,通訊或傳播資料。

馬來西亞個人資料保護法於2013年11月15日正式施行

  馬來西亞於2010年訂定個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA),惟當時並未立即施行,至2013年11月15日,才連同相關規則、命令正式施行。   任何因商業往來而取得個人資料之人,在馬來西亞境內以自動化工具處理(或授權、控制個人資料之處理)時,都必須遵循該法及其相關法令的規定。否則,將有可能面臨50萬元令吉(相當於新台幣450萬元)罰鍰或三年以下有期徒刑。   除此之外,2013年個人資料保護命令(Personal Data Protection Order 2013)更規定,通訊業、金融業、保險業、健康、遊樂業、運輸業、教育、直銷業、服務業、不動產業、公益事業等11種行業別的資料利用者,必須在2014年02月15日前向個資保護委員會註冊並取得執照。   針對施行前蒐集的個人資料,該法賦予三個月的寬限期,然而施行後所蒐集者立即適用,其中包括以下規定: 1.告知當事人蒐集目的、有權請求存取及更正,並提供聯絡窗口、電話、傳真號碼或e-mail等相關資訊,於21日內回覆當事人請求; 2.除履行契約所必要等情形外,處理個人資料前應取得當事人同意,且該同意若係透過既有表單取得,外觀上應與其他事項有所區別; 3.在蒐集目的內利用個人資料,將個人資料提供予第三人時,應定期維護該名單; 4.實施並確保從業人員遵循安全政策,該政策須符合個資保護委員會所定安全標準; 5.確保個人資料之完整性、正確性及最新性; 6.制訂保存期間政策; 7.除接受國事先經過核准、取得當事人同意或已盡相當能事確保個人資料不會以違反個資法規定之方式處理外,原則上禁止國際傳輸等。   馬來西亞由於該法的施行,早先於新加坡成為東協十國當中,第一個全面實施相關法規的國家,通訊暨多媒體部部長Ahmad Shabery Cheek表示,此舉將有助於馬來西亞躋身已開發國家之林。

日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度

2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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