大阪框架（Osaka Track）
2019年6月28日於日本大阪舉行的G20高峰會上，大阪框架（大阪トラック、Osaka Track）再次躍上國際檯面，日本首相安倍晉三在G20高峰會的數位經濟議程當中，倡議建立大阪框架作為資料跨境流通之標準。安倍強調數位化對促進各國經濟發展與創新意義重大，而在數位時代下資料作為重要的成長動力來源，為了能最大化資料運用的可能性與發展潛力，建立一套國際通用的資料流通機制顯然已勢在必行。
「大阪框架」概念的首次提出，源自2019年1月23日安倍首相於瑞士達沃斯所舉辦的世界經濟論壇（World Economic Forum）中所發表的演講，強調資料將是21世紀經濟發展的關鍵資源，透過建立一套國際通用的資料自由流通機制，將有助於確保在數位時代下各種新興科技的創新與發展，不會受到各國管制措施及資料在地化（data localization）政策所阻礙。
「大阪框架」的核心為建立「可資信任的資料自由流通機制」（Data Free Flow with Trust，簡稱DFFT），透過建構國際所共同信任的資料跨境流通機制，將有助於推動包含電子商務在內等各式資料之流通與利用，進而促進數位創新；安倍宣示2019年大阪G20高峰會為大阪框架的起始點，並強調基於此前提出之WTO電子商務共同聲明，期許能透過WTO各會員國的合作，實現建立國際通用的資料跨境流通機制之目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
地理空間資料（Geospatial Data），資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=6&d=8202&lv2=6 （最後瀏覽日：2019/06/03）。
作為鄉村音樂發源地的美國田納西州，有著蓬勃的音樂產業，匯聚來自各路的表演藝術工作者，因而對相關從業者的個人公開權（Right of Publicity）保障尤為重視，早在1984年即制訂《個人權利保護法》（Personal Rights Protection Act），確保該權利不會因權利人死亡而消滅，屬於可由他人繼承之財產權，允許繼承人自由轉讓和授權，包含其姓名（Name）、肖像（Image）、形象（Likeness）之權利主張，但被繼承人之聲音仍不在權利主張的範疇。 惟現今AI深偽仿聲技術所生成之音樂亦可能侵害音樂人及藝術家的智慧財產權，因而於2024年3月21日由州長簽署《確保肖像、聲音和圖像安全法案》（Ensuring Likeness Voice and Image Security Act），簡稱貓王法案（ELVIS Act），該法案於3月7日獲得州議會兩黨一致支持，首度明確將個人公開權得主張之範圍擴及至表演者的聲音（NIL+V），其目的是為了應對AI生成音樂的突破性進展，以保護音樂創作人及表演藝術家之權利免受AI技術侵害，這是全美首部禁止他人未經授權使用或重製權利人的聲音以供訓練AI模型或生成深偽內容所制定的法律（註：加州雖已將聲音作為權利保護客體但非針對AI技術之侵害），明確規定第三人在未得本人之同意下，若意圖利用AI深偽技術生成經仿製、偽造或變造的圖片、影音、聲音等數位檔案，而後續冒用本人名義進行公開發表或公開演出詞曲創作人及表演藝術工作者之聲音或影像的行為，則須承擔相應的民事侵權行為責任，以及構成歸類在微罪的刑事犯罪，刑期最高可處11個月又29天的監禁或2,500美元以下的罰金，該法案預計於今年7月1日生效，且僅適用於在田納西州境內的工作者。 該法案所保護之主體除音樂創作人及表演藝術家外，亦包含動畫配音員及串流媒體盛行下廣播與網路節目的播音員（俗稱播客），以確保這類主要仰賴聲音維生的工作者能免於AI仿聲技術而減損其專業價值；另外若有與詞曲創作人或表演藝術工作者締結專屬合約之唱片公司或經紀公司亦為訴訟程序的適格當事人，可代理公司旗下的工作者尋求救濟管道；最後，若利用權利人的姓名（Name）、肖像（Image）、形象（Likeness）或聲音（Voice）屬於法案中列舉的合理使用行為，如基於公益目的、新聞播報、轉化性使用、偶然入鏡或著作之附帶性利用等，則應屬美國憲法第一修正案之保障範圍而非在該法案的規範射程。 除田納西州之外，美國尚有其他39個州提出或正在推動相似的法案，但全美目前仍欠缺統一性的立法；聯邦政府仍尚在研擬如何保護表演藝術工作者個人公開權的階段，日前在田納西州政府今年1月時提出貓王法案的草案後不久，由美國眾議院議員組成的跨黨派小組曾公佈《禁止人工智慧偽造和未經授權的重製法案》（或稱為《禁止人工智慧詐欺法案》），旨在推動建立聯邦層級的框架性立法，以確保個人的聲音或肖像權屬美國憲法第一修正案的保障範圍，而該提案據稱是針對美國參議院去年10月提出的《鼓勵原創、培育藝術和維繫安全娛樂法案》（或稱為《禁止仿冒法案》）的更新及補充，以維護公共利益，創造具有原創性、正當性及安全性的休閒娛樂環境。
歐盟啟動2030年提升建築能源效率合作創新研究為有效達成「歐洲2020策略」以及「歐洲2050減碳」等政策目標，由歐盟所補助設立的歐洲建築科技平台(European Construction Technology Platform, ECTP) 其下能源效率建築協會(Energy Efficient Buildings Association, E2BA)，於今年度 (2012) 7月份正式對外發布首份創新研究報告「前瞻建築能源效率之研究–創新及公私部門合作」(Energy-efficient Buildings PPP beyond 2013)。該研究報告開宗明義指出，將規劃於2030年透過創新模式，及公私部門合作之落實，建立一個創新高科技能源效率產業，達到建築物碳中和(Carbon Neutral)、提昇產業技術、創造新工作機會以及落實智慧城市計畫等目標。 本研究報告係從「市場」(Market)的角度出發，嘗試提出具可行性之商業模型(Business model)，供決策者參考。有鑒於建築產業在能源消耗及碳排放量占有很大的比例，該報告即指出對於既有建築物翻新與整修之急迫性，也認為應該透過政府部門介入，推動相關措施，並導引民間持續落實。其次，於產業評估效益方面，該報告明確指出，透過提昇建築能源效率，將創造許多新的就業機會，帶動地方經濟發展。綜上，歸納二點供參考，第一，為達成長期能源效率提升之目標，公部門將寄出管制手段並設置公共基金(Public funding)，以防止產業市場失靈，有其必要性；第二，產業等實務運用契約型態將歷經質變，長期性的節能績效保證契約(Long-term energy performance guaranteed contract)將被越來越常被引用。 適逢歐洲議會通過能源效率指令(Energy Efficiency Directive)，指令中第四條係針對公有建築物翻新之規範條款，對此歐盟會員國已陸續檢討各自國內推動現況，但目前各國仍面對許多問題及挑戰，例如既有建築物翻新整修，一直無法有效提昇件數，以及投入資金過於龐大等等因素，除非政府展現積極介入的決心，支持及並投入資金協助推動，否則成效仍可能維持停滯不前的困，相關趨勢發展值得後續觀察。
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請日本特許廳（Japan Patent Office，JPO）從去（2016）年12月開始，與NTT Data公司合作，使用人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）來系統化的回答有關專利問題，且依成果顯示，與原先運用人力回復的成果相當；JPO因此決定於今（2017）年夏天開始，將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案，並期望能於下一會計年度（2018年4月至2019年3月），在審查業務中全面運用AI技術。 JPO指出，透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化，以專利審查為例，可搜尋大量文件與檔案，進行專利先前技術檢索，以確保相關技術尚未獲得專利保護，同時也可以協助專利分類；此外，商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌，找出潛在的類似商標。 AI技術被證實能提升審查效率，並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔，有助於抑制人工審查的長時間工作型態，根據2017年日本特許廳現況報告（特許庁ステータスレポート2017），於導入AI技術後，原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間，期望可在2023年將審查期間降到14個月，讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 （European Data Protection Board, EDPB）在徵詢公眾意見後，於今（2023）年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」（Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR）。此一指引，旨在協調各國資料保護主管機關（Data Protection Authorities, DPAs）計算行政罰鍰的方法，以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」（Starting Point）。 時值我國於今（2023）年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法，將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬，金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準，因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟，說明如下： 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時，應分別裁罰；而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者，罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額（指引第三章）。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別，並界定不同級別的起算金額範圍，個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後，尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點（指引第四章）。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額（指引第五章）。 4.針對各違反行為，參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額，而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限，EDPB提醒，適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制（指引第六章）。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰，必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則，而予以相應調整裁罰額度，而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存，可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額（指引第七章）。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法，其亦提醒上述所有步驟必須牢記，罰鍰並非簡單數學計算，裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。