美國通過《音樂現代化法》（Music Modernization Act, MMA）
美國於2018年10月11日正式簽署通過《音樂現代化法》（Orrin G. Hatch-Bob Goodlatte Music Modernization Act, MMA），該法搭起時代鴻溝的橋樑。《音樂現代化法》囊括三個從2017年分別通過的子法，並成為《音樂現代化法》中的三個大標題：
第一部份：音樂授權現代化（Music Licensing Modernization）
音樂作品本身的著作權、重製權是「大權利」（Grand Right），而公開傳輸權則是「小權利」（Small Right）。前者是恢復市場機制、自由議價，愈自由愈好；後者則是愈方便、愈能夠使音樂作品被世人看見愈好。《音樂現代化法》實踐了這個理想。《音樂現代化法》成立職司音樂著作授權的非營利組織「音樂機械灌錄集體授權組織」（The Mechanical Licensing Collective, MLC）。該組織是針對「數位音樂串流業者」量身打造，進行音樂數位使用（Digital Uses）的概括式授權（Blanket License）。再者，根據舊法，授權金是法定的，但《音樂現代化法》予以音樂創作人對其作品的授權金額保有協商權（Authority to Negotiate）。同時透過音樂資料庫的建立和免費線上檢索系統，方便音樂使用人查詢與媒合。
第二部份：經典音樂法（CLASSICS Act）
溯及賦予1923年1月1日至1972年2月14日之間的音樂，就未經授權而進行「數位錄音傳輸」（Digital Audio Transmissions）之行為，使之有從首次公開發行後95年的著作權保護。這裡授權的客體所會得到的權利相近於1972年後錄音著作「非互動式數位串流服務」所得到的保護。
第三部份：音樂製作人分潤（Allocation for Music Producers）
在科技世代，一個偉大的音樂創作，並非作曲人獨力完成的，《音樂現代化法》以分潤制度，讓音樂製作人、混音師及音訊工程師首次獲得法律上的權利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
United States Congress，H.R.5447 - Music Modernization Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/5447/text （最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, S.2334 - Music Modernization Act of 2018 https://www.congress.gov/bill/115th-congress/senate-bill/2334/text （最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, H.R.3301 - CLASSICS Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/3301/text（最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Congress, H.R.881 - AMP Act https://www.congress.gov/bill/115th-congress/house-bill/881/text（最後瀏覽日：2018年11月6日）
United States Copyright Office, Orrin G. Hatch–Bob Goodlatte Music Modernization Act https://www.copyright.gov/music-modernization/（最後瀏覽日：2018年11月6日）
美國司法部宣布日商普利司通（Bridgestone Corp.）股份有限公司，就其共謀操縱安裝於汽車中並銷售至美國及其他國家之汽車防震橡膠零組件價格乙案認罪，並同意支付4億2仟5佰萬美元之刑事罰金。 根據俄亥俄州（Ohio）地方法院所提起的一項重罪控訴，該公司於美國及其他國家共謀參與分配銷售、操縱報價及壟斷、提高並維持其出售予豐田（Toyota）、日產（Nissan）汽車公司、富士重工業（Fuji Heavy Industries）公司、鈴木（Suzuki Motor）公司、五十鈴（Isuzu Motors）汽車公司及其某些子公司、加盟和供應商之汽車防震橡膠零組件價格。除了刑事罰金外，普利司通公司並同意配合司法部進行後續之汽車零組件案調查。本認罪協議（plea agreement），業經法院批准。 在2011年10月，普利司通公司即因「海洋軟管」（marine hose）乙案涉嫌壟斷價格及違反「海外貪污防治法」（Foreign Corrupt Practices Act）而遭控訴，經認罪協議並支付2仟8佰萬美元罰金。但於是案答辯中，該公司並未就其同時涉及防震橡膠零組件共謀操縱價格乙情，主動為揭露。該公司未主動揭露上情，乃是本次罰金高達4億2仟5佰萬美元原因之一。 美國司法部副助理部長Brent Snyder表示：「美國司法部反托拉斯署將針對屢犯卻未主動揭露其他反競爭行為者，採取強硬態度。本案之鉅額罰金，即重申該署致力於令企業就其傷害美國消費者之行為，負起責任。」普利司通公司遭指控因價格壟斷違反謝爾曼法案，依法最重可處1億美元之刑事罰金。如企業因犯罪所獲利益之兩倍數額，或犯罪被害人所受損失之兩倍數額，其一逾前開法定最高罰金時，得加重至該數額。
愛爾蘭ISP業者被控侵犯著作權愛爾蘭最大的ISP業者Ericom因其使用者利用Ericom提供之網路服務傳輸音樂檔案，而遭EMI、Sony BMG、Universal及Warner提起訴訟，控告其涉嫌侵害著作權，要求Ericom應過濾其內容可能涉及侵害著作權之檔案。對此，Ericom向愛爾蘭高等法院表示，Ericom在法律上並無義務監督在其網路上所承載的檔案內容。 愛爾蘭數位權利壓力團體「愛爾蘭數位權利」(Digital Rights Ireland，簡稱DRI)聲稱，上述音樂出版業者對於Ericom的指控及要求於法無據，因為ISP業者不過是資料來源的媒介，並無法律義務對於網路上使用者的行為負責；歐盟也無法律特別要求業者應監督其所提供網路服務傳遞的資訊內容。DRI亦表示，若立法要求業者應監督傳輸之檔案，除將侵犯網路使用者的隱私權外，更意味著要求使用者付費讓業者監督其使用網路之行為，但目前過濾篩選技術仍不夠完善，反而會影響合法使用網路服務之用戶。 雖然如此，ISP業者仍面臨了越來越多的國際壓力，要求應即時阻攔使用者非法分享之檔案。如2008年夏季，法國將提出一套測試系統以協助ISP業者封鎖涉及侵權之資訊；比利時法院於2007年判決要求某個ISP業者應過濾其傳輸之資訊；日本ISP業者之代表組織亦強調，若發現使用者使用軟體違法分享音樂及遊戲檔案，將即時切斷網路服務，以防止使用者透過網路分享檔案侵害著作權。對於違法分享檔案之行為，若英國網路服務業者與音樂工業之意見仍未能達成一致，英國政府將立法要求，ISP業者應對違法分享檔案之使用者發出警告，而使用者仍堅持從事該違法行為，則其所使用之網路服務將會中斷。 目前，對於使用者利用ISP業者所提供之服務從事侵害著作權之行為，該業者是否應為使用者之違法行為負責已成為各國專家廣泛討論之議題，未來有關該議題之立法仍有待持續關注。
間隙網路社會之推動－以歐盟資通訊法制政策之發展為例 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）