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」
歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
德國網路服務提供者(ISP)之第三人侵權行為責任德國聯邦法院(簡稱:BGH)民事庭於2015/11/26分別在兩件案例中(I ZR 3/14 和 I ZR 174/14)針對網路服務提供者(ISP)責任作出具重大影響力之終審決定。BGH認為即使此侵權網站之內容可在別處被找到,原則上德國ISP仍可阻斷侵權網站之連接。兩案分別由德國音樂集管團體GEMA對德國電信(I ZR 3/14),以及華納、新力、聯合音樂共同對一德國私人電信公司Telefonica O2所提起 (I ZR 174/14),聲明請求法院命令網路連接業者切斷對侵權網站之連接。兩案原告等之聲明分別在一審與上訴審皆被駁回,於是分別上告(Revision)至BGH。 BGH於判決中指出,雖不排除ISP可阻斷對侵權網站之連接可能性,然先決條件在於著作權人需先盡合理的努力(Zumutbaren Anstrenungen),去阻止被保護內容之擴散。而兩案中原告等未盡此義務,故以此為理由駁回上告。BGH課予著作權人盡合理的努力後,才能訴諸此切斷侵權網站連接之最終手段,此可為我國處理網路服務提供者(ISP)之第三人侵權行為責任之參考。
對微軟每月定期公佈針對IE程式脆弱性修補程式為攻擊目標的網路攻擊正在發生-針對公佈PoC有發生大規模攻擊之虞雖然微軟才針對「Internet Explorer」弱點「CVE-2012-1875」剛公佈修補程式不久,但針對「CVE-2012-1875」的為攻擊目標的網路攻擊正在發生。 因為作業準則(PoC)也已經公佈,有可能會發展成大規模的網路攻擊。日本IBM的Tokyo SOC也已經確認發生針對脆弱性的惡意攻擊,並將攻擊的報告公佈在該中心的部落格上。經該中心分析現在攻擊的範圍雖然「非常限縮」,但是標的型攻擊的可能性非常的高。 也正因為作業準則(PoC)也已經公佈,也將被預測到發生大規模攻擊,微軟也呼籲儘速下載修補程式對程式弱點進行修補,避免遭到攻擊 。 微軟針對「CVE-2012-1875」的弱點在6月13日每月定期公佈的資訊安全性更新程式「MS12-037」進行修補。在6月13日公佈的時間點雖然已經確認發生惡意攻擊的資訊安全安事件,也已經透過非公開管道向微軟報告,但微軟並沒有公開確認弱點的存在。