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:
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。
美國參議院在2019年7月23日,於第116屆國會中審查了兩次「壟斷威攝法案」(The Monopolization Deterrence Act),相當於台灣法案經過二讀。提出者是參議院司法委員會反托拉斯、競爭政策和消費者權益小組之成員,克洛布查爾,他認為聯邦執法人員發現非法壟斷行為之時,需要採取果斷行動以確保制止這種行為,但僅僅是禁制令不足以阻止這種非法行為的發生,尚需更好的立法。 本法將賦予司法部和聯邦貿易委員會權利,對壟斷犯罪尋求懲罰性罰款,其目的係為司法部和聯邦貿易委員會提供額外的執法工具,針對個別違規行為制訂補救措施,平衡其嚴重的犯行,並希冀能有效制止未來之非法行為。原法律規定個人違反最高可罰一百萬美元,企業最高可以罰一千萬美元,國會調查後認為原法律規定之罰款不足以阻止壟斷行為,因為獲利可能比罰款更多。 有關「壟斷威攝法案」之修正內容大略包含: 每個違反本條規定的人,必須負擔民事罰款,該罰款不大於個人上一年度在美國的總收入中的15%。從事非法行為之期間,所有交易、貿易行為收入的30%。 委員會針對以不正當方法競爭違反謝曼爾法案第二條的個人、合夥企業或公司,可以在美國地方法院提起民事訴訟,並對此種行為處以民事罰款。 任何個人、合夥企業或公司被發現違反了謝曼爾法案第二條,其民事罰款不大於個人、合夥企業、公司上一年度在美國的總收入的15%。從事非法行為之期間,與非法行為有關之商業活動中之個人、合夥企業或公司在美國之總收入的30%。 在聯合民事處罰準則中,有規範總檢察長和聯邦貿易委員會在計算民事罰款時,必須考慮之相關因素,有以下七項,其一,受影響的商業量;其二,違法行為的持續時間和嚴重性;其三,為隱瞞違法行為而採取或試圖採取之任何行動;其四,違法行為嚴重或明顯違法之程度;期五,是否將民事處罰與針對違法行為之其他救濟相結合,包括結構性救濟、行為條件、非法所得之歸還;其六,先前是否曾從事過相同或類似之反競爭行為;其七,是否違反先前之法令或法院命令該為之行為。
美國聯邦通訊管理委員會對LPTV的新管制措施為了確保農村地區低功率電視(LPTV)播送的服務,與協助該等地區傳輸數位訊號,美國聯邦通訊委員會(FCC)決議從2009年8月25日起,不再接受新的類比傳輸運用與設備建置之申請,只允許新的數位低功率電視(new digital-only LPTV)及其有關之電視訊號轉換站的設置申請。此申請機會將限於特定區域,以及採行「先申請先服務」(first-come, first-served)的處理程序。此外,針對全國性的核發執照申請,則於2010年1月25日開始受理。 低功率電視起源於1982年,係FCC為了地方導向、實踐表意自由權利與促進文化多樣性,而在小型社區允許低功率電視執照擁有者得享有「次級性頻譜使用權」(secondary spectrum priority),於VHF(2-13)或UHF(14-51)頻段中,提供電視節目播送之服務。 根據2005年聯邦赤字削減法(Federal Deficit Reduction Act of 2005)規定,美國已於2009年6月12日全面停播類比訊號節目,改以數位訊號播送,但該法並未規範低功率電視台播送訊號的數位化時程,故有關既有低功率電視相關之管制亦須一併修訂,方能達到全數位化的視聽環境目標。
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案,更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟人工智慧辦公室(European AI Office)於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice)草案,針對《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)當中有關通用人工智慧(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI)之部分,更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分,分別簡介如下: (1)緒論:描述本守則之4個基本目標,包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈(value chain)、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險(systemic risks)。 (2)GPAI模型提供者:有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要,此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件,亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面,則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」(Directive 2019/790/EC)之規定。 (3)系統性風險分類法(taxonomy):此部分定義GPAI模型之多種風險類別,諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 (4)高風險GPAI模型提供者:為防範系統性風險之危害,針對高風險GPAI模型提供者,本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週,近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論,透過參考此等回饋意見,預計將於2025年5月確定最終版本。
日本公布資料管理框架,促進資料加值應用日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」(協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク~データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ),提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」(『第3層:サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」,以下簡稱工作小組),討論確保資料可信度之要件,以利資料在網路空間內自由流通,並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度,首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章,以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程,視為一個生命週期加以管理」,並認為資料管理會受到屬性(資料性質,如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等)、場域(針對資料之特定規範,如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等)及事件(產生、改變及維持資料屬性之事件,如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除)等三大要素影響,並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素,依序透過讓資料處理流程(事件)處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範(場域),以及判斷資料屬性等步驟,讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。