日本發布創新治理報告書，主張強化企業等對法規範形成的實質參與
日本經濟產業省於2020年7月13日發布「創新治理：實現Society5.0的法規與結構設計（GOVERNANCE INNOVATION: Society5.0の実現に向けた法とアーキテクチャのリ・デザイン）」報告書。其作成背景係依據日本在去（2019）年G20峰會時，基於大阪框架（大阪トラック、Osaka Track）下的「可資信任的資料自由流通機制（Data Free Flow with Trust（DFFT））願景，所提出的創新治理目標。該目標指出，過往的治理模式主要依靠法律規範，但明顯已追趕不及數位化與創新的快速步伐，致生新型態風險無法獲得有效控管、法律可能阻礙創新等問題，因而有必要革新治理模式，以掃除創新活動的障礙。基此，就上述創新治理模式的必要性與方式，日本召集國內外法律、經濟、科技、經濟等各界專家徵求意見進行討論，彙整後作成本報告書。
本報告書主張，應擺脫法規範的設計、法遵與執行，均由國家主導的傳統模式，建立提高企業參與規範擬定與實施程度的治理型態。具體主要包含以下作法：
（1）法規範制定層面：規範之制定方向，改以作成價值決定的目的導向為主。至於細節性的行為義務，包含企業如何在數位化的虛擬場域內，透過程式語言等途徑落實上述法目的，則應由該些企業、以及在虛擬場域活動的社群或個人等利害關係人共同參與擬定相關的指引或標準。
（2）法遵層面：如上（1）所述，未來法規範制定將轉為形塑價值與目的為主，不會明確訂定企業的行為義務，而交由企業來擬訂。企業所制定之行為規範能否達成法規範目的，則須仰賴企業主動揭露其法遵方法，供外界檢視。因此，除企業應採用創新手法達成法目的、並對內落實法遵事項的說明外，應運用各種內外部查核機制來控管風險。同時，應著手研發相關技術或措施，讓利害關係人得取用企業之即時資料，以隨時確認企業所採取方法有無達成法遵，實現有效監督。
（3）執法層面：政府應以企業之行為對社會產生影響的程度，作為執法標準。若遭遇AI參與決策而衍生的事故，不應歸責於個人，而應建立獎勵機制，鼓勵企業積極協助究明事故原因。另一方面，亦應推動訴訟與訴訟外紛爭解決機制的線上化（Online Dispute Resolution, ODR），例如共享經濟平台服務的認證機制與標準、就電商平台上發生的小額消費糾紛由平台透過公告罰則等方式抑止與處理糾紛。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
歐盟針對RFID的重要議題召開辯論RFID 的利用帶來新一波的物流及管理變革，但是侵犯人權及隱私等相關問題也引發了尖銳的討論，英美等國隱私保護團體及國會議員紛紛呼籲英制訂相關的使用規範。 歐盟在 2006 年 3 月 10 日也舉辦了一場公開意見徵詢，主要徵詢意見的議題有跨國 RFID 系統互通、相容，以及在應用上可能因洩漏位址、身份及歷程而導致的隱私及安全問題。資訊社會及媒體委員會主席 Vivien Reding 表示，隨著晶片技術進步，晶片會變得越來越聰明， RFID 全面應用後可能引發的問題可能在未來會越來越嚴重。透過多網路的連結，必然會促進經濟的繁榮及生活品質的提升，但是隱私保護的問題若不解決，將可能會影響這項科技的應用。因此，對於 RFID 未來的應用應該達成一種社會共識（ society-wide consensus ）並預先建立可信賴的保護機制。 為此，執委會將公開徵求諮詢，預計在下半年會公布意見資料，後續並可能在進行 2002 年電子通訊及隱私保護指令的修正工作及檢討 RFID 頻率的指配。
中國大陸法院認定AI創作可受著作權法保護中國大陸法院認定AI創作可受著作權法保護 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月05日 近期生成式AI的工具運用，無論是生成文字的ChatGPT、生成圖像的Midjourney及生成影片的Pictory，技術一日千里，蓬勃發展；其應用已逐漸進入一般人的生活領域網，而且產生AI產出的侵權爭議，滋生運用AI創作的生成內容是否可主張著作權之疑義。我國經濟部智慧財產局於今(112)年6月以經授智字第11252800520號令 函指出--「AI利用人如係單純下指令，並未投入精神創作，由生成式AI模型獨立自主運算而生成全新內容，該AI生成內容不受著作權法保護。」採取否定見解 。不過其前提係「單純下指令，並未投入精神創作」，適於日前中國大陸北京互聯網法院於11月27日以(2023)京0491號民初11279號民事判決 認為如可認定屬「非機械性智力成果」，運用AI生成的圖片仍可受著作權保護。 壹、事件摘要 本案起因於原告將其使用開放原始碼的Stable Diffusion以輸入提示詞的方式，生成「春風送來了溫柔」之少女人像圖，並發布於網路平台。原告於事後發現，被告將該圖原有的原告署名浮水印(平台所發予的用戶編號)截除，並使用於其在網路上發布的文章中使用該圖做為插圖。原告因此提起姓名表示權與網路傳輸權的侵權訴訟。 被告主張系爭圖片具體來源為網路取得，已無法識別來源與浮水印，並不能確定原告是否享有圖片之權利；而且其所發布的主要內容為原創詩文，並非系爭圖片，亦未做為商業用途，並無侵權故意。 原告於本案中提出生成過程的影片佐證資料，北京互聯網法院認定呈現下列具體生成(取捨、選擇、安排與設計)步驟： 一、選擇前述軟體程式提供的模型，初步決定畫面最終生成的可用素材，決定作品的整體風格、類型。 二、為展現一幅在黃昏的光線條件下具有攝影風格的美女特寫所需，輸入有關類型、主體、環境、構圖、風格的提示詞，包括：「超逼真照片」與「彩色照片」類型；「日本偶像」主體並詳細描繪臉部皮膚、眼睛、辮子等細節；「外景」、「黃金時間」與「動態燈光」之環境提示；「機前瀏覽(眼看鏡頭)」、「酷姿勢」為構圖提示；「底片紋理、膠卷仿真」等風格提示。另並進行輸入反向指令提示，包括：繪畫、卡通、動漫等要求，以避免此類風格出現於生成內容。 三、進行相關參數設定，以及多次試驗的調整，包括採樣方法、清晰度、圖形比例等不同參數設置。 貳、重點說明 北京互聯網法院根據原被告的陳述與提供的證據資料，認定原告的AI生成圖構成作品(受著作權保護)，且原告享有該作品之著作權： 一、法院首先提出四個認定是否構成作品的判斷要件：1.是否屬文學、藝術、科學領域；2.是否具有獨創性(原創性)；3.是否具有一定的表現形式；4.是否屬於智力成果。同時認為本案須審酌的重點在於獨創性與是否屬於智力成果。 二、關於「是否屬於智力成果」，法院認為從原告構思圖片到最終圖片選定為止，原告進行了一定的智力投入，例如設計人物的呈現方式、選擇提示詞、安排提示詞的順序、設置相關的參數、選擇符合預期的生成內容，已具備本要件。 三、至於「是否具有獨創性」，法院認為非有智力投入的都具有獨創性，如「按照一定的順序、公式或結構完成的作品，不同的人會得到相同的結果」，則屬「機械性的智力成果」，並不具有獨創性。但運用AI生成過程若能「提出的需求與他人越具有差異性，對畫面元素、布局構圖描述越明確具體」就越能呈現人作者的個性化表達。因此，法院認定原告雖然AI創作沒有使用畫筆，也與過去使用繪圖軟體不同，但原告對於人物及其呈現方式透過提供進行設計，並透過反覆的修改參數、調整修正，這過程呈現原告的審美觀，而亦可見不同人使用該AI工具可以自行生成不同的內容，故該作品「係由原告獨立完成、體現了原告的個性化表達」。 四、針對原告是否享有該圖作品的著作權，法院採肯定看法認為： 1.雖原告使用AI工具的行為類如委託他人設計，於委託時該是受託人為創作人，但委託與AI工具區別在於委託人具有自主意志，AI工具本身並沒有，不是自然人或法人等民事主體，依法(中國大陸著作權法)該AI工具本身無法成為作者而享有著作權。 2.事實上仍是人以工具進行創作，而工具的設計者亦已於GitHub論壇的授權條款中揭示該工具的授權人並不對使用者所生成的內容主張權利。 3. AI工具的設計者本身並沒有創作該圖的意願，亦無預先設定後續生成內容，未參與創作的生成過程，其訓練雖然是投入相當大的心力，但投入的是在工具的創建而非特定內容的生成。 參、事件評析 本案最終由原告獲得勝訴，法院認定被告侵害其姓名權與公開傳輸權，雖然法院認為使用AI工具的行為類如委託他人設計，於委託時該是受託人為創作人，但也認為AI工具本身並沒有自主意志，不是可享有著作權利的主體，依法(中國大陸著作權法)該AI工具的使用本質仍是人以工具進行創作，而工具的設計者並沒有生成內容的意思與投入，故應由多次修改呈現其個人表達念的使用者取得著作權。本文認為可以從此判決中獲得下述啟示： 一、對初次生成結果進行修改指令是取得原始性的重點：現今AI工具的使用，如要求程度不高，其實只須簡單的指令，例如生成一個xx的圖片，即可產生一張可用的圖片，但此時AI生成的內容僅是「按照一定的順序、公式或結構完成的作品，不同的人會得到相同的結果」，屬「機械性的智力成果」，將不具有獨創性。 二、反覆修改、調整參數呈差異化，即便是AI生成亦獲保護：運用AI生成過程應力求與他人的使用具有差異性，對畫面元素、布局構圖描述越明確具體，越能呈現人個性化表達，始能取得著作權保護。而反覆的修改參數，例如視線角度、光影呈現方式、表情姿勢要求等圖片的細節呈現，強化呈現個人化的思想、表達、創作投入，即可獲得著作權保護。 三、AI生成世代的著作保護更須重視創作歷程的存證：本案原告取得勝訴的重要關鍵，在其於本案中提出生成過程的影片佐證資料，證明其使用過程的需求(在黃昏的光線條件下具有攝影風格的美女特寫)、取捨(輸入反向指令提示，包括：繪畫、卡通、動漫等)、選擇(「日本偶像」主體並詳細描繪臉部皮膚、眼睛、辮子等細節)、安排與設計(「機前瀏覽(眼看鏡頭)」、「酷姿勢」等構圖)步驟呈現其多次試驗的調整的事實證明，若無此佐證影片，單依生成結果難以證明其創作投入，訴訟結果可能會變成敗訴。 四、AI生成工具的使用須注意生成結果的權利歸屬約定：即便本案針對原告使用AI生成工具的生成結果可受著作權保護，但原告是否享有該圖作品的著作權，法院再次確認工具的設計者的授權條款並沒有對使用者所生成的內容主張權利，若該條款約定使用者不依法可享有的內容權利，使用者的權益將受影響，是必須特別要注意的事情。 如同北京互聯網法院在判決中提及的，在照相機出現之前，人們需要高度的繪畫技術才能再現物體形象，但即便出現智慧型手機亦不影響我們運用它產生有獨創性的作品而構成攝影著作。可預見的未來AI技術會越發達，人的投入會越少，但這並不影響著作權制度鼓勵作品創作的立法意旨，只要有創作性的投入，即便只是反復的指令下達，也仍是受著作權法保護的獨特的個人作品。 [1]詳見臺灣智慧財產局頒布函釋說明生成式AI之著作權爭議，理慈國際科技法律事務所，https://www.leetsai.com/%E8%91%97%E4%BD%9C%E6%AC%8A/interpretation-released-by-taiwans-ipo-to-clarify-copyright-disputes-regarding-generative-ai?lang=zh-hant，最後瀏覽日期2023/12/04。該文提及的智慧財產局令函，本文未能於於該局之著作權函釋系統中檢索到。 [2]該局111-10-31以電子郵件1111031號令函提及有關人工智慧(AI)的創作，如是「以人工智慧為工具的創作」，也就是人類有實際的創意投入，只是把人工智慧(例如：繪圖軟體)當作輔助工具來使用，在這種情形依輔助工具投入創作者的創意而完成的創作成果仍可以受著作權保護，著作權則由該投入創意的自然人享有，除非有著作權法第11條及第12條之情形。 [3]判決全文詳見https://mp.weixin.qq.com/s/Wu3-GuFvMJvJKJobqqq7vQ，最後瀏覽日期2023/12/04。
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。