德國「新車輛及系統技術」補助計畫第二期
「新車輛及系統技術」（Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien）補助計畫係德國為確保汽車產業能夠在未來保持其技術領先地位所規劃的研究補助方案，該計畫從2015年6月起為期4年，聚焦車輛本體設計及車聯網技術解決方案；2018年11月，有感數位化變革所帶來的壓力，以及聯網自動駕駛顛覆未來交通面貌的潛力，德國聯邦經濟及能源部（BMWi）決定將前述計畫延長4年至2022年12月31日，並追加補助金額至每年6000萬歐元，促進聯網自動化駕駛及創新車輛領域的相關研發，具體鎖定的項目包含：（1）創新感測技術與傳動系統（2）高精度定位技術（3）迅速、安全、可靠的通信協作技術（4）創新資料融合及資料處理程序（5）人車互動技術（6）配套的測試程序與認證（7）電動車搭載自動駕駛功能的具體解決方案（8）透過輕量化提升能源效率技術（9）空氣動力學優化技術（10）創新動力推進技術。聯邦政府希望藉由第二輪的「新車輛及系統技術」補助計畫，協助歷來引以為傲的汽車工業克服資通訊技術革新、氣候保護趨嚴及能源效率要求所帶來的挑戰，全力避免此一德國重要經濟命脈淪為數位化浪潮下的犧牲者。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
戴寶承
法律研究員 編譯整理
2. 當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=1&d=7809&lv2=1
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年05月15日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵，但大數據和機器學習技術的快速發展，人工智慧（以下簡稱AI）已成功應用於許多內容生成，大幅推進圖像、影音、文本的識別、處理、分析、甚至生成等創作成本，但從實現生成式AI而建立基礎模型開始，到AI產出物的生成，均存在可能侵權或被侵權的風險。如何衡平考慮著作權人和使用者立場，促進人工智慧技術發展和相關產業發展，同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統，已成為各國必須思考因應重要課題。 壹、事件摘要 韓國文化體育觀光部的著作權委員會於2024-01-16發布「生成式人工智慧著作權指引（생성형 AI저작권안내서）」[1]，這份指引的目的是希望對涉及生成式人工智慧（Generative AI）產出過程中的各方（AI業者、著作權人、AI使用者）提供有關著作權的注意事項。因為韓國文化與著作權主管機關認為，雖然隨著人工智慧技術的迅速發展，在各個領域的應用為經濟和社會利益產生許多助益，但也出現了一個無法預測的環境，影響到著作權產業和創作活動的各個方面；有人將生成式AI用作創作工具，同時也有人擔心生成式AI可能帶來的經濟損失和就業威脅等問題。因此，韓國著作權委員會成立了由學界、法界和技術界專家以及利害關係人組成的「AI-著作權制度改善工作小組」，於2023年2月成立，以審查生成式AI引發的著作權問題並尋找應對方法，並根據該工作小組的討論而編寫提出該指引[2]。 貳、重點說明 該指引從實現生成式AI而建立基礎模型開始，到AI產出物的生成，聚焦於可能引發法律爭議的數據學習和AI產出物生成部分，從現行著作權法的角度說明AI業者、著作權人和AI使用者需要了解的內容。同時為幫助理解，亦納入介紹目前提供的生成式AI案例以及相關的國內外立法趨勢。但該指引特別說明其發布並非為提供其國會正在討論的著作權法修訂方向，而是為了在未來通過進一步的討論、研究和意見徵求過程等，制定出合理的解決方案，並透過制定衡平考慮著作權人和使用者立場的著作權法律制度，促進人工智慧技術發展和相關產業發展，同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統[3]。 該指引架構主要分為五大主題[4]，同時提供問答集與附錄參考資料。五大主題分別為： 一、生成式AI技術與著作權（생성형 AI 기술과 저작권）[5]：從著作權角度看生成式AI技術，說明生成式AI技術的意義和應用案例。 二、對AI經營者的指導（AI 사업자에 대한 안내사항）[6]：包括生成式AI的學習階段的風險、AI產出物的生成階段的風險、建議採取防範措施以區別AI產出物與人類創作物。例如人工智慧業務經營者在提供相關服務時，確保不會產生與現有作品相同或相似的人工智慧輸出；該指引並建議參酌韓國2023 年 5 月提出的《內容產業振興法》修正提案（法案編號2122180）[7]規定，於人工智慧產出內容中應標示係採用人工智慧技術製作[8]。 三、對著作權所有人的指導（저작권자에 대한 안내사항）[9]：在AI學習階段應考慮的事項、防止AI產出物侵犯著作權的建議。該指引特別建議如果著作權人不希望其作品用於人工智慧學習，可以透過適當方式表達反對，以防止作品被用於人工智慧學習；即使著作權人後來得知自己的作品被用於人工智慧學習，亦可適當地採取技術手段來防止，以避免放任使用產生默許的問題。包括使用例如“Glaze”、“Photo Guard”等此類新的防止技術。 四、對AI使用者的指導（AI 이용자에 대한 안내사항）[10]：提醒注意生成式AI使用可能涉及的著作權侵犯情況，並說明在研究、教育、創作等領域的倫理和政策考慮。例如，提醒使用者將現有作品原樣輸入提示視窗或輸入誘導創作相同或相似作品的文字，從而創建與現有作品相同或相似的人工智慧輸出，然後將其發佈到平台上的方法，將存有侵權風險。即使是用人工智慧學習歌手聲音而重新創作或產生現有歌手的歌曲，也會涉及重製或輸入侵權資料的疑慮。同時，對學術研究或投稿，該指引特別建議在論文等中引用生成人工智慧撰寫的文章之前檢查其來源，並標註特定段落是以什麼人工智慧工具與指令所生成。 五、AI產出的著作權登記（AI 산출물과 저작권 등록）[11]：與AI產出物相關的著作權爭議、AI產出物是否可以登記著作權、有關AI產出物著作權登記的國內外案例、登記時應注意的事項等。該指引強調對於不能被視為在任何表達行為中做出人類創造性貢獻的人工智慧輸出，不可能進行著作權註冊。但在人類以創意方式進行修改、增加等“額外附加工作”（추가 작업）的情況下，該額外工作的部分才會被認定為具有著作權屬性，可以進行著作權登記。但是，著作權註冊的效果僅限於附加的部分（추가 작업한 부분）[12]。 另該指引在問答集中主要釋疑相關疑義，例如：為什麼AI的學習會涉及著作權問題？如果無法確定AI學習所使用的作品的權利人，AI業者如何獲得合法使用權？個別提示用於製作AI產出物也受著作權保護嗎？AI產出物是否無法受到著作權法保護？等等韓國文化與著作權主管機關認為常見或已出現爭議的案例，並依其現行法令或見解趨勢，提供主管機關的看法或解答。 此外，為協助其讀者更深入了解人工智慧的原理、爭議與國際發展趨勢，該指引並精要的整理出下述主題，包括：使用人工神經網絡進行學習的過程、生成式AI相關訴訟和著作權爭議、國內外AI相關應對情況、國內廣播公司和新聞機構有關AI學習資料取得的政策條款等補充明，做為該手冊的附錄資料。特別是其所整理之政策條款，顯示韓國新聞媒體已著手因應被用於AI訓練、學習與內容產生的風險。 參、事件評析 綜觀韓國文化體育觀光部的著作權委員會發布「生成式人工智慧著作權指引」可以看出，韓國認為生成式人工智慧在文創領域的議題，目前較為迫切需要處理的是創作人的著作權於AI訓練時被侵權，與創作時運用AI的侵害他人權利的風險，以及AI生成內容的識別與可保護範圍的界定，但促進人工智慧技術發展和相關產業發展，均為韓國關切議題；AI在未來如何衡平考慮著作權人和使用者立場尚待研析建立共識並透過國會立法修正著作權法律制度。 因此，該手冊除提供AI的技術背景說明外，並強調該指引並非修法政策的官方說明，同時以如何降低風險與維護權益的角度，提醒生成式人工智慧（Generative AI）產出過程中的AI經營者、著作權人、AI使用者，提供有關著作權的注意事項與例如防制技術運用、標註AI生成等預防措施。同時為再進一步幫助理解，除風險說明外並以問答方式強化重點提示，並舉相關媒體的AI訓練資料提供政策實例供參考，內容本身精要但附錄細節說明詳盡，但對於未必了解著作權法令的文創領域從業人員而言，內容簡明且建議措施直接具體，值得我國主管機關訂定相關指引之參考。 [1]「生成型人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」，檔案下載https://www.copyright.or.kr/information-materials/publication/research-report/view.do?brdctsno=52591#(最後瀏覽日：2024/05/25）。 [2]詳前註指引之前言，頁6~7。 [3]同前註。 [4]其中尚有第六主題說明未來的法令整備規劃，此部分較屬政策措施方向，較非指引重點，故本文此處未予列入說明重點。 [5]同前註指引，頁7。 [6]同前註指引，頁15。 [7]去年5月，國會文化體育觀光委員會委員長李相憲提出了《內容產業振興法》的部分修正案，其中包括對人工智慧製作的內容強制貼上人工智慧標籤。該修正案目前正在國民議會審議中。https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2056520，(最後瀏覽日：2024/05/25）。 [8]同前註1指引，頁21。 [9]同前註1指引，頁23。 [10] 同前註1指引，頁29。 [11]同前註1指引，頁39。 [12]同前註1指引，頁41。
新加坡擬禁止未獲所有人同意下測試和研究基因新加坡生物道德諮詢委員會五日發表基因檢驗與研究道德準則草案，草案建議政府禁止基因研究者在未獲得同意之下取得基因進行測試與研究，同時也禁止採用基因檢驗來選擇胎兒的性別。新加坡生物道德諮詢委員公布基因檢驗與研究道德準則草案，共提出二十四項建議，希望能在研究人員從事基因研究時，保障人權。 草案建議政府，任何基因測試除非獲得基因所有人同意，否則不得進行。，產前基因篩檢只能限於確保孩子的健康，不要把先天性疾病遺傳給下一代，但不能用在選擇生男或生女。草案規範，研究員或醫生不能把基因研究結果透露給第三者，包括雇主和保險公司知道，以保障個人隱私。 委員會已經把草案公布在網站上供民眾查閱，並分送給一百一十四個機構，徵詢公眾和機構的看法；委員會將在年底向星國生命科學部長級會議提出報告。
美國制訂「促進政府資訊開放」行政命令及推動「藍色按鈕倡議」計畫美國歐巴馬總統於2013年5月9日正式簽署「促進政府資訊開放並利機器讀取」行政命令（Executive Order 13642–Making Open and Machine Readable the New Defaut for Government Information），推崇聯邦政府過去釋出氣候、全球定位系統（GPS）等資訊對於私部門產業創新及新創事業（entrepreneurship and star-up）之正面影響，盼未來所有新增加的政府資料在資訊安全和隱私權雙重確保之前提下，將開放以可供機器可讀取之格式給公共大眾，帶動整體經濟正面循環發展。之前，美國推動聯邦政府資料開放政策，重要者為白宮科學技術政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）於2009年3月份啟動「開放政府倡議」（Open Government Initiative），民眾可透過「Data.gov」入口網站 ，取得高價值、機器可讀取之聯邦政府資料。 近年來，在公部門政府政策鼓勵導引下，不同的產業也逐漸發展出適用於特定產業的共同互通性標準（sectoral interoparability）。以醫療衛生領域為例，從2010年開始，歐巴馬總統乃宣布「藍色按鈕倡議」（Blue Button Initiative），病患得透過特定網頁（web-based）簡易下載其健康資訊（health information），並可供重複利用的格式下；同時，患者也可以選擇將該資訊分享給健康照護提供者（health care provider）、保險公司和信任的第三者（trusted third parties）。該倡議更挑戰軟體開發者（developer）在藍色按鈕的基礎上，開發更多的Apps軟體，使當事人更容易去管理掌控自身健康的狀況。在能源科技領域，近似於藍色按鈕倡議，白宮幕僚科技長Aneesh Chopra於2011年9月，也發起了「綠色按鈕倡議」（green button initaitive），挑戰美國境內大小事業單位（utilities）投入參與該倡議，研發一個機器可讀取之開放格式（a machine-readable open format），使消費者得透過連線網路重複近取之。 有鑒於網際網路開放的特性，且近年來來自外國網路攻擊不斷，於2013年2月份，NIST與國際間重要標準組織，如ISO、IEC和IEEE，首度就感應網絡（sensor networks）、機器對機器（M2M）和智慧聯網（IoT），提出一個跨界面之共通標準計畫（ISO/IEC/IEEE P21451-1-4 XMPP），該共通標準計畫內容包含: 封包傳輸（檢測）、全球獨特辨識、政策控制和加密，此共通標準得確保未來巨量資料領域資料近取之安全性 。