法國國民議會於2019年7月11日通過《數位服務稅法》(Digital Services Tax Act),並於當月24日由總統簽署,翌日生效。《數位服務稅法》將對境外數位服務業者的數位服務營收(Digital Turnover)課徵3%稅金。所謂「數位服務業者」包含媒介服務業者(Intermediary Services)或在數位介面提供精準行銷服務(Targeted Advertising)者;而「數位服務營收」包含廣告營收、平台佣金、轉售個人資料之所得。
跨境電商影響傳統商業模式並衍生稅收課徵的難題,經濟合作暨發展組織(Organization of Economic Cooperation and Development, OECD)於2015年提出稅基侵蝕及利潤移轉方案(Base Erosion and Profit Shifting, BEPS),行動方案之一即是數位時代的稅徵議題(Tax Challenges Arising from Digitalisation),並於2019年10月9日亦向公眾徵詢數位稅之意見。而歐盟亦從2017年即開始研擬是否對於數位服務課稅,然而尚無共識。
法國率先提出《數位服務稅法》,被外界解讀為抗衡美國科技巨擘Google、Apple、Facebook、Amazon而設,取四巨擘的字首稱之GAFA稅(GAFA Tax)。對此,法國官方澄清,境外數位服務業巨頭比歐洲中小企業少付了14%稅金,對法國造成實質的負面影響。而受《數位服務稅法》影響的團體是在前一個會計年度,全球數位服務營收超過7500萬歐元或在法國數位服務營收超過250萬歐元的公司,受影響者估計超過30間,雖然也會影響Google等美國科技業巨擘,但並非針對性,亦非為對抗美國而設的專法。然而,法國《數位服務稅法》仍引起美國官方的反彈並啟動「301條款調查」(Section 301 Investigation),該調查報告指控法國的數位稅具貿易歧視之虞。美、法雙方代表於2020年1月28日就數位稅進行對話,美國承諾不會對法國進行關稅報復,法國表示對於數位稅的推行不會退讓。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊(5G)技術啟用,如何促使發射射頻(Radio frequency, RF)的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標,將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下,除了增設基地臺外,也可考慮「基礎設施共享」(Infrastructure Sharing)的概念。 日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享-電信事業法及電波法的適用關係指引》(移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン)。 本指引主要從「利用基礎設施共享,推動行動通訊網絡整備」的觀點出發,首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態,其將基礎設施分為兩類,一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備(如天線、增幅器、調變器)。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時,於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件,最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間,無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時,相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物,以及電信設備時的共通措施。
英國4G釋照近況在經歷1個多月、共50回合4G(含LTE與Wimax)頻譜拍賣後,英國Ofcom在2月20日宣布Everything Everywhere Ltd(EE)、 Hutchison 3G UK Ltd、 Niche Spectrum Ventures Ltd、 Telefónica UK Ltd (O2)與Vodafone Ltd五家公司取得頻譜執照。這次4G釋照拍賣收入比預期少10億英鎊,但也挹注英國政府23.4億英鎊,使財政得以紓緩。目前,英國民眾最晚於2017年,就可享有更快、更便宜與覆蓋性更佳的4G服務。 此次頻譜釋出共有250MHz取自於800MHz與2.6GHz。800MHz之得以釋出,來自於類比電視訊號關閉後,因頻譜重整所取得之「數位紅利」,並採取分頻多工(frequency division duplexing,FDD);至於,2.6GHz則依頻段不同,而分別採用分頻多工與分時多工(time division duplexing,TDD)。由於,800MHz擁有優良覆蓋性,是故,英國政府藉由800MHz特性,釋放一張2*10MHz之執照,並規定業者覆蓋義務,以達到英國發展行動網路之目標。目前,取得該執照的O2,最晚於2017年須提供98%人口於室內可取得行動寬頻服務、至少95%人口能於英國境內(英格蘭,北愛爾蘭,蘇格蘭和威爾士)取得4G服務。 在Ofcom採取組合價格鐘拍賣型式(combinatorial clock auction,CCA)下,目前,業者已完成頻譜標得區塊數目(Eg:EE於800MHz取得一張2*5MHz),待得標者完成配置(Assignment stage)頻段位址(Eg:EE頻段確定在800 MHz ~805 MHz),最快於2013年夏天,英國民眾可更普及的享有下述優點: 1.網速可達到100Mbp,超越現今3G五至十倍。 2.使用智慧型手機、平板觀看電視,雜訊、遲緩的問題將不復見。 3.使用高畫質視訊將更為輕鬆,並且,照片與影片上傳於社群網站將非常迅速。 4.偏遠地區可因4G的覆蓋性廣而具有網路服務。 OFCOM不僅促進4G市場競爭外,並在今(2013)年年底提供報告,告知消費者與企業4G服務發展現況、地理位址,與網路速度,讓使用者有能力作出最好的選擇。而在未來的發展上,許多研究單位估計2030年時,行動網路的傳輸需求將可能是現在80倍,英國亦開始探討釋出頻譜發展5G的可能性,以因應未來供不應求所導致的「容量危機」(capacity crunch )。
美國聯邦通訊委員會發布公告重申自動簡訊發送適用電話消費者保護法聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2016年11月18日發布一項標題為Robotext Consumer Protection的執法諮詢文件。該文件就自動發送簡訊(Autodialed text messages,又稱robotexts)於電話消費者保護法(Telephone Consumer Protection Act of 1991, TCPA )內的適用予以釐清。 在該執法諮詢文件內,解釋TCPA法條中對於自動撥號系統定義為任何可以儲存或是產出號碼並自動撥打的設備。該法對於自動撥號系統之限制,包含通話(call)、預錄語音(prerecorded calls)及簡訊(texts),除非已取得接收方的明示同意(prior express consent),或符合下列狀況之一,方得以自動撥號系統為之: (1) 基於緊急狀況, (2) 在依循消費者隱私保護的情況下,對終端使用者為免費且獲得FCC的豁免, (3) 單純為回收對聯邦所負擔的債務、或其所保證的債務。 值得注意的是,聯邦通訊委員會針對當下網路科技發展出的訊息傳送模式做出解釋,簡訊apps、以及任何符合TCPA自動撥號定義的「網路至電話之簡訊傳送」(Internet-to-phone text messaging)等兩種情況亦納入TCPA的適用。因此,發送方主張對方已為事前同意者,應負擔舉證責任,並使消費者透過合理方式隨時取消其同意;於其主張不想再收到任何自動發送簡訊後,該發送方應立即發送一封簡訊以確認接收者的「選擇退出」要求(opt-out request)。 再者,對於已移轉的門號進行自動簡訊之發送,不論發送方是否有認知該門號換人持有,在未經該門號持有人同意的情況下,發送方至多只能對該號碼自動發送一封簡訊;如之後再度自動發送簡訊,即判定違反TCPA規範。 FCC此份文件雖從保護消費者的立場出發,但所設條件明顯苛刻,因此引發諸多爭議。此外引人注意的是,此文件發布前的一個月,ACA International v. FCC一案才於10月19日結束言詞答辯,該案爭點主要為FCC是否不當擴張適用TCPA,此案後續可用以追蹤該案聯邦法院是否肯認FCC對於TCPA的適用觀點。
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險,保護和行使著作權人權利,於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》,以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的資料為基礎,制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分,第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」,依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的區分方式,分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(業務)使用者(事業利用人)」和「業務外利用者(一般利用人)」四個利害關係人,依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施,以及提供和使用人工智慧系統和服務時,安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人(例如表演人)的權益保護,從權利人的思考角度,建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的(著作權)法律上利用行為[2]。其次,說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制;於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施;最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中,針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係,除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(事業與一般利用人)」,提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍,並提供如何降低風險的對策。同時,從權利人角度提供如何保護權益的指引,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下: 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製,無需獲得權利人的授權,但是,該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容,而進行額外學習;為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現;對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」,這三個情況係同時存有「享受」著作目的,不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷,資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下,未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時,屬於「不當損害著作權人利益」的要求,將不適用(日本)著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料,則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權,人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法,如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下,則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」, 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一,權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性(依拠性)」要件,例如:AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名(標題)或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出,除利用人外,開發或提供者亦有負侵權責任的可能,特別是--人工智慧頻繁產生侵權結果,或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果,但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時,可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品,甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物,不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態,該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧(AI)科技迎來契機,其生成內容隨著科技發展日新月異,時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售,或是將Chat GPT內容當作補習班教材,均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件,單純機械性的AI自動生成,基本上欠缺「人的創造性」,非著作權保護對象,已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本?賦予AI訓練合法使用既有著作,應有的界限?衡平(賦予)既有著作的著作權人權益?AI服務提供者應負那些共通義務?是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任?AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件?等等諸此進一步的疑義,則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》,我們可以清楚的看出,在樹立成為AI大國的國家發展政策下,其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製,但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任,彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時,做為完善相關法令機制的重要參考。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] 文化庁著作権課,「AI著作権チェックリスト&ガイダンス」,令和6年7月31日,https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf,最後閱覽日:2024/08/20。 [2] 詳見前註,頁31。 [3] 詳見前註,頁7。 [4] 詳見前註,頁8。 [5] 詳見前註,頁9。 [6] 詳見前註,頁9。 [7] 詳見前註,頁35。 [8] 詳見前註,頁36。 [9] 詳見前註,頁42。