歐盟理事會通過爭議不斷的歐盟數位單一市場著作權指令

  為了使歐洲的著作權法規更符合數位時代及單一市場所需,歐盟執委會(European Commission)於2016年9月所提出的「數位單一市場著作權指令」(The Directive on Copyright in the Digital Single Market)提案,於今年2月13日由歐洲議會(European Parliament)與歐盟理事會(Council of the EU)、歐盟執委會達成最終協議,歐洲議會與歐盟理事會並分別於3月26日及4月15日通過提案,歐盟理事會於4月17日簽署正式指令。新指令的重點內容包含:

  1. 文字與資料探勘(Text and data mining):第3條規定,研究組織為了科學研究而需對文字與資料探勘時,得例外對著作進行重製、擷取(extraction)。
  2. 強化著作人和表演者在數位環境中的地位:第14條規定,當著作人和表演者將著作權讓與或授權給出版商後,出版商必須定期向著作人和表演者告知這些著作的利用情形。另外,第15條規定,如果著作人和表演者覺得先前約定的報酬太低時,可以要求與出版商重新磋商更公平且適當的報酬。
  3. 賦予新聞內容重製權及向公眾傳播權:規定於第11條,使用新聞的內容(尤其網路新聞)時,須向新聞出版者取得重製權及向公眾傳播權的授權。另外,本次通過的正式指令,已無之前提案中具有爭議的「須得到新聞出版者同意才能使用新聞頁面超連結」條文內容,而無先前的超連結稅(Link Tax)爭議。
  4. 網路服務提供者義務:第13條規定,網路服務提供者如Instagram、YouTube等,有義務透過有效的機制,迅速刪除未經著作權人授權許可的內容,並防止這些未經授權的內容重新上架,以保護著作權人的利益。

  不過,從歐盟執委會提案之後,第13條就引起了德國民眾的強烈反彈,從今年2月最後一個禮拜開始,德國各大城市展開了一連串名為「反對歐盟著作權改革法案」(gegen EU-Urheberrechtsreform)的抗議活動,包含線上連署及上街遊行,並已擴散至其他歐盟會員國。抗議訴求認為,使用所謂的「上傳過濾器」(Upload-Filter)會對網路的言論自由和多樣性產生巨大影響,由於在實際操作上,網路服務提供者只會依據著作權人所提供的著作授權清單,利用上傳過濾器自動過濾未得到授權的內容,因此經合法使用其他著作後所創作的新著作(例如文章內含有合法引用的內容),可能會成為被過濾、刪除的對象,因為上傳過濾器可能無法判別法定例外的合法使用。所以上傳過濾器被認為是有爭議的審查手段。

  雖屢有爭議,但本次通過數位單一市場著作權指令,使歐盟的著作權法規更能適應當今數位世界,在音樂串流服務、影音點播平台、新聞彙整平台、以及各種社群平台已成為人們接觸著作和新聞的主要門戶時,加強網路使用者享有的自由和權利,創作者也將獲得更好的保護和報酬,以創造更繁榮的網路經濟。

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※ 歐盟理事會通過爭議不斷的歐盟數位單一市場著作權指令, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8233&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2025/07/04)
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FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題,惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋,即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能,或能部份取代醫師職能,因此需受FDA監管。是故,醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係,已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據,或需數年時間透過實證研究方能研判。往後,醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分,將會是一大難題。 肆、結語   隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展,傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色,但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水,但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架,以兼顧使用者安全與新技術開展,並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》,且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。   然而,新法實施後,關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言,倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體,在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》,一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體,關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊,FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋,然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解?」、「透明度該如何認定?」等問題。更甚者,從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之,未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代?未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分?都是醞釀當中的重要議題,值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017)  https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)

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