日本著作權法在2018年修正時,在第35條針對教育相關資通訊(利用網路進行線上教學與傳送預複習資料)之權利對應規定進行增修。修正前,利用人在每次利用時,均需獲得個別權利人之同意並支付授權金;而修正後,僅需一站式的支付補償金即可,無須得到權利人之許可。
然而本條規定原訂於2021年4月施行,但因為新冠肺炎疫情蔓延影響,許多學校、教學機構因停課而使得線上教學之需求提高。日本文化廳為防止感染並考量停課措施有可能長期化,宣布將文學作品、論文及新聞記事等作為線上教學教材,自本月開始無須得著作權人之許可即可使用,亦即將修正施行日期大幅提前。
而作為日本著作權人補償金分配窗口之「教學目的公眾放送補償金管理協會」,也在今年(2020年)4月6日決定本年度相關作品之補償金以特例無償之方式處理。依據上開規定,本年度的線上教學,不論是文學或是音樂等作品,均無須取得著作權人之同意,即可免費使用。
微軟在文書處理軟體的獨占鰲頭局勢已漸漸產生變化。 首先,昇陽(Sun)與Google簽下合作協議將推廣在網路上免費使用的文字處理軟體「OpenOffice」,兩家的合作對微軟OFFICE套裝軟體營收將會有很大的殺傷力。 再者,十月份正式推出的OpenOffice.org 2.0軟體,是第一套可穩定支援新XML開放文件格式(OpenDocument Format;ODF)標準的開放原始碼辦公室軟體。ODF是由OASIS(Organization for the Advancement of Structured Information Standards;結構化資訊標準推動組織)所制定的,採用XML儲存格式,具備共用性、跨平台等特性,並支援文書處理和資料庫等各種儲存格式。OpenOffice.org 2.0軟體還可以支援36國語言,又可在Microsoft Corp's Windows,Linux,Sun's Solaris等多家系統上執行 。 此外,美國麻薩諸塞州宣布自2007年起該州政府文件只能存成OpenDocument或Adobe的PDF兩種格式,因此該州所屬機關必須汰換不支援這2種格式的軟體,當然包括微軟OFFICE套裝軟體,如此一來微軟損失至少數百萬美元以上的商機。如果其他政府部門跟進,這不僅意味ODF的一大勝利,也將重挫微軟的龍頭地位。而Corel及Novell也重申支持OpenDocument格式。 此些舉動對於微軟的根基大業OFFICE套裝軟體可真是成心頭大患。
標準必要專利法制發展及對應策略 加拿大發布國家智財戰略強化國際競爭力2018年4月26日世界知識產權日(World Intellectual Property Day),加拿大政府發布新的國家智財戰略。透過提昇加拿大企業的智財意識與加強智財服務業者監管,促進加拿大的創新生態體系。這次加拿大的智財戰略以法制、意識與工具為三大重點,內容涵括推動修法消除法制障礙、推動國民智財意識提昇、提供智財交易平台等工具給企業運用。其中法制障礙特別強調加拿大政府將立法防止國外專利蟑螂惡意運用智慧財產權的行為,以保障其企業在國際的競爭力。 其實臺灣在2012年由於產業面臨國際競爭,行政院就制定有「國家智財戰略綱領」,針對智財透過創造、運用流通、保護及人才等面向,擬訂戰略重點執行為期4年的智財行動計畫,目標引導產學研提升智財競爭力。今年智財行動計畫已執行完畢,但未來前瞻發展仍需擬定我國智財發展的戰略,沒有戰略性的布局與智財保護,政府投注再多經費,也無法幫助企業增加在國際市場上的競爭力。 期待臺灣政府部門能夠參考國際上,包括加拿大的智財戰略做法,廣納產業、學界更多的好意見,規劃我國智財政策接下來的10步棋該怎麼下。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)