美國眾議院通過新法案-《CASE法》

  美國眾議院在2019年9月10日,通過了一項法案,該法案將建立一個類似法庭的機構,處理小額著作權爭議,為著作權侵權訴訟提供一種低成本的替代方法,這個法案稱之為《CASE法》(the CASE Act),又名Copyright Alternative in Small-Claims Enforcement Act。

  《CASE法》將在美國著作權局內設立一個準司法機構,稱為著作權賠償委員會,此委員會並不在政府的司法部門下運作,每件侵權作品最高可獲得之賠償金額為三萬美元。在以往的著作權訴訟中,平均訴訟成本為27.8萬美元,這意味著許多獨立創作者不會真正進行訴訟,因為他們的作品還沒有那麼值錢,此項法案通過將有助於獨立創作者保護自己的權利。

  有關《CASE法》之主要內容,其主要包含以下幾項:

  • 對於當事人進行定義,並對賠償委員會組成員之成員進行規範,例如委員會的審查委員應是具備七年以上執業經驗之律師或者在著作權侵權訴訟方面有豐富的經驗。
  • 對委員會職責與權限加以規定,例如,促進雙方調解成立、不得擔任與委員會職責相牴觸之任何職務。
  • 對程序的進行有所規範,例如,得在訴訟中自願參加著作權賠償委員會之程序。程序的開始,為雙方當事人自願參加,而非課予當事人到庭之義務,強迫進入訴訟程序。
  • 對調解程序相關行為進行規範,例如當事人之代表人可以是自己、律師,或是無償提供幫助之法學院學生。
  • 規範調解做成之效果,例如,賠償委員會不能排除訴訟、不能反訴、不能下最終判斷,以及賠償委員會的任何決定,不得作為法律判決先例被引用等。

  這項法案得到眾多藝術家和音樂發行人的支持,但受到一些消費權益團體反對,包括電子疆界基金會和公共知識組織(the Electronic Frontier Foundation and Public Knowledge),他們認為這項法案最大的缺點就是,缺乏結構性的保障以對抗濫用。這項法案對於被指控侵權的人幾乎沒有保護,更可能使不肖之徒有機可乘,隨意濫行訴訟以尋求更高額的和解金;加諸委員會並非司法部門,由委員會進行裁決,有憲法上疑慮,這都是需要詳加斟酌考慮。

相關連結
你可能會想參加
※ 美國眾議院通過新法案-《CASE法》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8336&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/08)
引註此篇文章
你可能還會想看
何謂「孤兒著作」?

  「孤兒著作」係指仍在著作權保護期間,但是著作權人不明知著作。依著作權法第10條規定,著作人於著作完成時享有著作權,而著作權之保護期間依著作權法第30條第1項存續於著作權人之生存其間及其死亡後之50年。   在網路普及資訊流通快速之現代,經過不斷的轉載,許多著作權人不明,但是仍受著作權法保護,所謂之「孤兒著作」在市面上不斷流通。此時若與利用孤兒著作,但是不知道著作權人是誰,無法取得授權之情形下,要怎麼辦才不會觸法?   此時依文化創意發展法第24條,想要利用孤兒著作之人,得在盡力尋找著作權人未果後(不知著作權人為何或是著作權人聯繫資訊不明知情形),向智財局說明無法取得授權之原因,並提存一定金額,取得智財局之許可授權後,於許可範圍內利用該著作。又須提存之金額應與一般著作經自由磋商所應支付合理之使用報酬相當。

新加坡國會於2020年11月通過個人資料保護法之修正案

  新加坡通訊暨資訊部(Ministry of Communications and Information, MCI)於2020年11月2日發布新聞稿表示,新加坡國家議會(Parliament of Singapore)通過個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA)修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)擔任執行與管理機關,而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。   新加坡通訊暨資訊部特別強調,該個人資料保護法於2013年1月生效,而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變,隨著資料量急遽增長,企業組織利用個人資料進行創新,成為了社會、經濟和生活的一部分,此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展,使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢,同步維護消費者在數位經濟中的權益,更加符合國際框架,使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時,有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新,希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險,以取得平衡,修訂重點整理如下: 透過組織問責制度,加強消費者之信任; 加強組織使用個人資料開發創新產品,提供個人化服務、提高組織之營運效率; 資料外洩時的強制性通知規定、責任(可參見26A條以下); 提高企業造成資料外洩時的罰款最高額度,當企業組織年營業額超過1000萬美金者,可處以該組織在新加坡年營業額的10%,或100萬新加坡幣(約62萬歐元),以較高者為準(可參見48J條以下); 強化個人資料保護委員會的執法權限,提高執法效率; 為了強化消費者的自主權(consumer autonomy)、對其個資的控制權,規範資料可攜義務(data portability obligation),使個人能要求將其個人資料的副本傳輸到另一個組織(可參見26F條以下); 允許企業在特定合法利益(legitimate interests)、業務改善(business improvement purpose)之目的情況下,對於個資之蒐集、使用、揭露,得例外不經當事人同意,意即不需經當事人事先同意,即可蒐集、利用或揭露消費者個資,例如開發改善產品和進行市場調查研究、在支付系統中進行異常檢測以防止詐欺或洗錢、改善營運效率和服務等目的。(可參見附表一第三、第五部分) 允許關聯企業(related corporations)間,在基於「明確定義相關限制」(clearly defined limits)之相同目的前提下,例如透過具有拘束力的公司規則(binding corporate rules)施以一定限制時,可在彼此內部間蒐集、揭露個人資料。(可參見附表一第四部分) 針對「視為同意」(deemed consent)之相關規定,包含告知後同意(consent by notification)做進一步修訂,將允許企業組織在具契約必要性等特定情形下,在未明確徵得當事人同意之下,向另一個組織或外部承包商(contractors)揭露其個人資料,以利履行契約(fulfil contracts),但該組織與該當事人之間的契約中需有明示條款(express terms)。(可參見15A條以下)

何謂「群眾募資(crowdfunding)」?

  「群眾募資(crowdfunding)」過去原泛指一切提出資金需求計畫,向社會大眾招募資金的行為;目前則指資金需求者透過群眾募資網路平台提出資金需求,由平台代為籌資後再將資金轉交與資金需求者之活動。   群眾募資可紓解創業家有創意無資金無擔保品的資金困境,因此主要運用於難以透過傳統金融管道取得資金之產業,例如文化創意產業。然而除了商品生產或短期計劃的募資,廣義的群眾募資運用尚包含永續的事業資本募集以及週轉資金募集。目前各種群眾募資模式可分為捐贈模式、股權模式及債權模式: 1、捐贈模式:群眾捐錢贊助某個特定方案,但不期待因個人的捐助而獲得任何金錢上的回報。但通常會獲得提案者承諾提供之實物或者是體驗服務作為回饋。 2、資本模式(或稱股權模式):群眾透過網路平台將金錢投入某個專案,未來可以獲得因該專案所成立之公司的股票,或者是獲得盈餘或收益的分配。 3、債權模式:群眾透過網路平台將金錢借給某個專案或某人某公司,承諾未來會償還所借之金額及利息。

歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」

  歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。   該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。

TOP