美國國防部5G戰略
因應5G通訊技術快速發展與關鍵應用逐漸普及之趨勢，美國國防部於2020年5月2日由部長批准「國防部5G戰略」（Department of Defense 5G Strategy，以下簡稱5G戰略）；同月發布之公開版（unclassified）5G戰略，為美國軍方第一份公開發布的5G戰略性指導文件，主要內容包含指出國防部面對5G帶來的挑戰、設定5G技術發展目標、擬定5G發展行動計畫（lines of effort）等，以確保美國在軍事與經濟上的優勢地位。
5G戰略指出，5G技術對於維持美國軍事與經濟優勢至關重要，為關鍵戰略性科技（critical strategic technology）。5G技術為產業與軍事帶來重大變革的契機，同時也帶來對資通安全的挑戰，特別是由於美國潛在的競爭對手國家，正試圖在美國的關鍵合作夥伴國家的5G市場占據主導地位，使得5G基礎建設供應鏈成為競爭對手利用有害元件、惡意軟體或非法存取等方式入侵美國與其合作夥伴的破口，最終將損害美國的國家安全與利益。
因此美國國防部將鼎力協助美國與其合作夥伴提升5G技術力、提高對5G的風險意識至國安層級、開發保護5G基礎設施與技術之措施。具體行動計畫包含：一、藉由大量的實驗場域驗證5G應用，推動技術發展；二、掌握5G資安威脅情報與威脅，評估、識別資安風險採取必要措施，並採取零信任（Zero Trust）反覆驗證之資安模式；三、積極加入5G技術相關標準訂定與規劃5G國防政策；四、吸引國際組織、國家與相關產業的合作夥伴，積極溝通協調以維持美國與合作夥伴間的共同利益，協助美國的盟友與合作夥伴識別5G風險。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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范晏儒
專案經理 編譯整理
美國《現在行動法》（MOBILE NOW Act），資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=0&d=8368&no=67 （最後瀏覽日：2020/07/06）。
由於數位環境下，歐盟著作權法架構在著作跨境使用上仍有不明確之處，因此歐執會於2016/09/14公布「歐盟單一數位市場之著作權指令」法案（Proposition de DIRECTIVE DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique）。法案產生背景是因為擬藉由此法案補充現行歐盟著作權規範架構之不足。 此法案涉及三大重點議題，包括：網路著作內容之跨境取得、歐盟著作權規則如何在數位及跨國環境下運作、以及歐盟著作權市場運作。 因應作品新型式數位使用及具跨境使用性質，法案對於科學研究上資料探索（la fouille de textes et de données）、以教育為目的使用及為文化遺產保存使用，於網路跨境使用上，賦予著作權法跨境使用例外。 其次，為便利VOD平台取得影視著作之授權使用，此法案要求會員國設立授權協商機制，由公正第三方，就數位著作授權，提供權利人及平台諮詢業務。又為簡化數位新聞出版品之授權，確保出版者對數位新聞業之投資，法案承認數位新聞出版者為著作鄰接權人。也就是說，針對新聞作品數位使用上，賦予數位新聞出版者重製權及公眾提供權（le droit de mise à disposition）。 另外為確保著作權授權市場運作，明定網路儲存及連接服務業者（ISP）雖可主張第三人免責規定，但仍負有採取適當及合比例性措施來保護網路著作權之義務；同時，要求授權作品（包含權利移轉）之事後使用資訊需透明化，若有權利金與使用收益比例不當之情形，會員國需有補償機制之救濟並提供替代性爭端解決機制，希望藉由促進著作經濟價值的正確評估，加強對著作人及表演人之保護。 簡而言之，指令目的在擴大歐盟內部使用接近（近用）受著作權保護之網路作品機會，促進受著作權保護作品得以跨境使用於教育、研究及文化保存，以確保數位著作權市場運作效益。 法案將依據歐盟立法程序分送歐盟議會及理事會審查。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（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 ）」
因應2020年社會實現自動駕駛，日本訂定自動駕駛制度整備大綱日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間，日本社會實現自動駕駛下，所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中，係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提（限定場所、速度、時間等一定條件下為前提，系統獨自自動駕駛之情形），以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服： 道路交通環境的整備：以自駕系統為行駛，一般道路因為環境複雜，常有無法預期狀況發生，導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性：依據技術程度，設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合，以達成與一般車相同之安全程度為方針下，由關係省廳間為合作，擬定客觀之指標。此一指標，並非全國一致，應就地方之特性，設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件，建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統：訂定安全基準，使日本事件最先端自動車技術擴及於世界，訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任：自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面，其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點，至等級4為止之自動駕駛，適用自動車損害賠償責任險（強制責任險）方式，但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應，仍為今後之課題，必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等，車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等，關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出，在自動駕駛技術快速發展下，就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。