日本文化廳文化審議會著作權分科會於2018年2月13日,出具分科會報告書,內容說明著作權法修正之方向。書中提及「重新檢視並修正違法下載之態樣」一點,擬將違法下載之態樣及動作,由「影音」擴及到所有靜態圖文(如漫畫、照片、小說、雜誌及論文等),「下載」擴及「截圖」(スクショ,screenshot)。
此次修法,起因於近來日本大量出現線上盜版漫畫網站,推估其半年所造成之損失可達4000億日幣以上。該報告書公布後,隨即湧現大量反對之聲浪。反對者認為修法之弊大於利,日本漫畫學會對此發表反對聲明,會長竹宮惠子對於修法表示憂心,認為修法將導致以下問題:
報告書中亦提及,在個人部落格及需加入會員之社群網(SNS)上傳或下載未經著作權人同意而公開之著作,亦屬違法。倘若為全書掃描上傳等惡性重大之行為,應科以刑責。
針對上述疑慮,報告書中的確未排除修法後將造成著作物在網路上利用萎縮之可能,然仍強調應透過官民間之合作努力,傳達正確之修法内容。並由出版社端導入「ABJ Mark」,推動正版漫畫流通平台,透過科技推動盜版網頁近用警示制度,使大眾知悉其行為即將侵害著作權等。由於法令修正之内容,影響人民日常生活甚鉅,後續修法將在各團體間如何折衝,上述措施能否普及或啟發人民觀念,值得後續持續關注。
2015年7月30日美國專利商標局大幅更新其於2014年12月所公布的專利標的適格性(patent subject matter eligibility)暫行準則。這次的更新主要是將各界對於2014年12月版暫行準則的意見納入,並包括了幾項新的適格性與不具適格性申請專利範圍的舉例。儘管有評論指出,美國專利商標局也正研議針對生物技術舉例,但此次所舉之例主要針對抽象概念而非生物技術發明。 這些舉例係對各種技術提供其他適格的申請專利範圍,以及適用最高法院與聯邦巡迴法院判斷具有其他元件的申請專利範圍是否與法定不予專利標的顯著不同的示例分析。這些例子與在審查人員的教育訓練資料中所載的判例法之判決先例,都將用於協助審查人員在評估申請專利範圍元件(claim element)的專利適格性上能夠彼此一致。 在更新的暫行準則的第三部份中,美國專利商標局為認定抽象概念提供了進一步資訊,其係有關最高法院及聯邦巡迴上訴法院對於抽象概念適格性判定的司法見解,包括人類活動的特定方法、基本經濟行為、概念本身及數學關係式/公式。 在更新的暫行準則的第五部分中,美國專利商標局解釋說,適格性的初步證據要求審查人員明確清楚地解釋為什麼無法對所提出的專利申請專利範圍授予專利(unpatentable),以便專利申請人獲得足夠的通知並可以有效地作出回應。 對於專利適格性,審查人有義務清楚地闡明所提出的專利申請不具有適格性的理由或原因,例如藉由提供判定申請專利範圍中所敘述的法定不予專利(judicial exception)與為什麼它被認定為例外的理由,以及在申請專利範圍中識別其他元件(additional element)的理由(若有的話),及解釋為何未與法定不予專利標的顯著不同。這裡由可以依據在該技術領域之人一般可得之知識、判例法之先例、申請人所揭露之資訊或證據。 美國專利商標辦公室表示,本次暫行準則歡迎各界給予意見,並至2015年10月28日止。
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)
基改小麥事件爆發 基改標示議題再上火線基因改造食品的安全性,向來引起全球關注,各界爭議不休。美國農業部在上(5)月29日公開表示,在奧勒岡州(Oregon)的私人農場中發現基因改造小麥,這是否屬於單一個案,還是意味著基改防線已有所瓦解,對於美國基改管理體系具有重大意義。以目前而言,美國尚未核准任何基因改造小麥。 美國是全球最大的小麥供應國,每年有4000萬噸小麥輸入亞洲;其中,日本更是美國最重要的海外市場。在本案爆發之後,日本於第一時間暫停來自美國西北的小麥進口至美國境內,這股緊張氣氛預計將快速漫延至其他亞洲國家。 事實上,在這事件同時,於綠色和平(green peace)及其他NGO團體串聯下,全球200萬民眾走上街頭,抗議美國孟山都(Monsanto)及其研發的基因改造食品,包括美國、加拿大、阿根廷等,估計共有52國、436個城市響應,一齊表達對於基因改造食品的不安感。在基因改造食品的長期爭議下,美國有若干州考慮採取立法管制,特別是要求基因改造作物或產品必須要標示清楚,以保護消費者的權益。最新的進展是,在本(6)月4日,康乃迪克州(Connecticut)議會以134比3,通過基因改革食物法案,要求各項食物必須明確標示是否含有基因改造成分。在這之後,緬因(Maine)州也立即跟進,以141比4通過類似的基改標示法案。而案件爆發地–奧勒岡州,則還沒有進一步消息。
日本首相頒布「2017智慧財產推動計畫」,揭示國家推動三大基礎政策面向日本首相安倍晉三於2017年5月16日在官邸舉行智慧財產戰略本部(知的財産戦略本部)會議,並正式頒布「2017智慧財產推動計畫(知的財産推進計画2017)」。為因應大數據(ビッグデータ)、人工智慧(人工知能)等相關先進科技議題,透過調整產官學資源,培育地方中小企業智慧財產基礎認知,保護高附加價值農產品品種,振興觀光及影視等文化產業,提昇國家綜合競爭力,構築第4次產業革命(society5.0)之基礎。該會議中,所發表「2017智慧財產推動計畫」之三大基礎政策面向分別為: 一、建構第4次產業革命之智慧財產系統 (一) 充分利用、活用資訊及人工智慧以強化產業競爭力: 制訂資訊利用契約指引(ガイドライン)。 修正不正競爭防止法(資料不當取得禁止等)。 著作權法之修正(對於權利柔軟性限制之規定)。 AI學習模型(AI学習済モデル)專利。 (二)智慧財產系統基礎之準備: 強化證據蒐集程序。 創設ADR制度(Alternative Dispute Resolution、日文:標準必須特許裁定)。 (三)推動引領全球之智慧財產制度及相關標準化: 推動全面化的智慧財產管理制度(賦予智慧財產權之資料及標準等)。 活用國立研究開發法人之標準及其人才之培育。 二、活用智慧財產之潛力,推動區域活絡與發展 (一)積極活用強化農林漁業、食品業等智慧財產: 充實地理標示(GI)或植物品種,於國內外之保護及輔導體系。 制訂國家農林漁業優勢的標準(JAS)。 推動活用資訊之智慧農業。 (二)活用地方中小企業智慧財產,並推廣產學及產業間之互助: 啟發中小企業智慧財產意識,支援智慧財產海外之推廣。 產學攜手之橋接,並支援事業化。 (三)每一位國民都是智慧財產人才,推動智財教育: 充實智慧財產教育之新指導要領。 智慧財產教育振興聯盟課程與教材之開發。 建立地方性聯盟。 三、2020年大放異彩之日本 (一)海外推廣和產業基地之加強: 「酷JAPON官民共同營造平台」、「地方版酷JAP」之基礎建設及相互合作。 人才之育成、教育機構的合作。 (二)振興電影產業: 強化中小企業公司製作之支援及資金調動多樣化,及其海外之發展。 成s立公私部門改善攝影環境之聯絡會議。 (三)構築資料庫:設立跨部門之窗口,在產官學共同協助下活用研究成果、及商業化。 這個推動計畫乃是與「總合科學技術革新會議(総合科学技術・イノベーション会議)」及「IT總合戰略總部(IT総合戦略本部)」等共同合作,並結合「資訊利用促進基本計畫(官民データ活用推進基本計画)」(以「科學技術基本計畫」、「科技創新綜合戰略(科学技術イノベーション総合戦略)」、「資訊利用促進基本法(2016第103號法律)」等為基礎所發展的新計畫),在智慧財產戰略總部的主導下進行推動,積極穩健的落實智慧財產價值之保護、智財潛力活用及地方革新推動、日本文化之集結及向世界傳達日本的新文化價值等三大目標,以達到國家的發展戰略中,智慧財產戰略政策之最大使命。