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」
美國聯邦地區法院於 12月初對伊利諾州禁止商家販售或出租色情及暴力電玩遊戲予未成年人,如有違反將會處以美金1000罰金之規定做出判決,宣告該等法律規定違憲,並對其執行發出禁止令。 法官指出該等規定將對電玩遊戲的創作以及發行造成寒蟬效應,沒有證據可以證明暴力電玩遊戲會對未成年遊戲者造成持續性的負面影響,使其思想和行為具有侵略性,且其對色情的定義並不是很明確。由於此等規定已對於電玩遊戲業者之言論自由造成限制,但是並沒有實質重大的理由得以支持該等限制,故宣告該等規定違憲,並對其執行發出禁止令。 伊利諾州一案並不是美國法院第一遭禁止相關電玩遊戲規定之執行的判決,於今年 11月時,美國法院即曾禁止密西根州執行禁止商家販售暴力電玩遊戲之規定。
美國國防部5G戰略因應5G通訊技術快速發展與關鍵應用逐漸普及之趨勢,美國國防部於2020年5月2日由部長批准「國防部5G戰略」(Department of Defense 5G Strategy,以下簡稱5G戰略);同月發布之公開版(unclassified)5G戰略,為美國軍方第一份公開發布的5G戰略性指導文件,主要內容包含指出國防部面對5G帶來的挑戰、設定5G技術發展目標、擬定5G發展行動計畫(lines of effort)等,以確保美國在軍事與經濟上的優勢地位。 5G戰略指出,5G技術對於維持美國軍事與經濟優勢至關重要,為關鍵戰略性科技(critical strategic technology)。5G技術為產業與軍事帶來重大變革的契機,同時也帶來對資通安全的挑戰,特別是由於美國潛在的競爭對手國家,正試圖在美國的關鍵合作夥伴國家的5G市場占據主導地位,使得5G基礎建設供應鏈成為競爭對手利用有害元件、惡意軟體或非法存取等方式入侵美國與其合作夥伴的破口,最終將損害美國的國家安全與利益。 因此美國國防部將鼎力協助美國與其合作夥伴提升5G技術力、提高對5G的風險意識至國安層級、開發保護5G基礎設施與技術之措施。具體行動計畫包含:一、藉由大量的實驗場域驗證5G應用,推動技術發展;二、掌握5G資安威脅情報與威脅,評估、識別資安風險採取必要措施,並採取零信任(Zero Trust)反覆驗證之資安模式;三、積極加入5G技術相關標準訂定與規劃5G國防政策;四、吸引國際組織、國家與相關產業的合作夥伴,積極溝通協調以維持美國與合作夥伴間的共同利益,協助美國的盟友與合作夥伴識別5G風險。
美國加州公共事業委員會提出自動駕駛車輛試點計畫加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)提出自駕車試點計畫,允許在未有配置人類駕駛之情況下測試自駕車,此次計畫包含兩個試點項目,將於5月被五人委員會審核,並決定是否批准。 第一個試點項目允許參與廠商之自駕車上路測試,並須配置經培訓的人類駕駛於自駕車內,以應付隨時的突發狀況;第二個試點項目則允許無人駕駛之自駕車上路測試,惟在無人類駕駛隨車之情況,必須符合加州機動車輛管理局(Department of Motor Vehicles, DMV)之規定,如遠端監控車輛狀態及操作,以保障乘客安全。 參與廠商必須定期向CPUC及DMV繳交營運報告,包含測試期間車輛碰撞(collision)及解除自動駕駛(disengagement)次數。 此次試點計畫已開放廠商申請,科技大廠及叫車服務公司如Google、Tesla、Uber以及Lyft等目前亦已正進行自駕車之設計與測試。若此提案通過,CPUC將進一步規劃自駕車載客服務之相關辦法,使自駕車測試之法制更臻完善。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。