全球創新指數(Global Innovation Index,簡稱GII)為世界智慧財產權組織(WIPO)與歐洲工商管理學院(INSEAD)等單位,共同衡量全球經濟創新績效之參考指標,於今年(2020)9月2日所發佈的全球創新指數顯示,COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展,但卻也對於特定領域(如醫療衛生)帶來新的創新契機。
今年與2009年(全球經濟危機時)相比,世界金融體系運作仍保持平穩,但用於資助創新型企業的資金,由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂,資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面,鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力,轉向對當今熱門標的(如生命科學等)等進行投資,若屬於研發密集型新創企業(研發時間較長)及非投資熱點(區域)的企業,投資方面則所受疫情衝擊較大。
觀察全球主要國家,雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊,例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而,這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此,專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀,部分源自於全球對於資本回報的期待,也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。
為鼓勵金融創新,促進互聯網金融健康發展,明確監管責任,規範市場秩序,中國人民銀行、工業和信息化部、公安部、財政部、國家工商總局、國務院法制辦、中國銀行業監督管理委員會、中國證券監督管理委員會、中國保險監督管理委員會、國家互聯網信息辦公室,在經中國共產黨中央、國務院同意後,於7月18日聯合發布了《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》。(下稱《指導意見》) 該《指導意見》首次讓中國的互聯網金融正式從「野蠻生長」、「監管真空」,走向了「分類監管」和「有法可依」,按照《指導意見》,未來在監管職責劃分上,人民銀行將負責互聯網支付業務的監督管理;銀監會負責包括個體網路借貸和網路小額貸款在內的網路借貸以及互聯網信託和互聯網消費金融的監督管理;證監會負責股權式群眾募資和互聯網基金銷售的監督管理;保監會負責互聯網保險的監督管理。 同時,《指導意見》提出了一系列鼓勵創新、支援互聯網金融穩步發展的政策措施,積極鼓勵互聯網金融平臺、產品和服務創新,鼓勵從業機構相互合作,拓寬從業機構融資管道,堅持簡政放權和落實、完善財稅政策,推動信用基礎設施建設和配套服務體系建設。 值得注意的是,近年高速發展的借貸式群眾募資、股權式群眾募資以及網路支付等目前在中國互聯網金融領域主要的行業型態,在《指導意見》中形成框架性政策,上至監管原則,下至第三方存管等具體事項上,均有所涉及。由於《指導意見》是經由中共黨中央、國務院同意,再經中國人民銀行等十部委所發布,也說明了該意見的出臺是在中國共產黨中央和國務院的認可下制訂,是故若政策未出現重大轉向,該《指導意見》的規定待相關機關部門細化後,未來可預見將以法律、或行政法律等形式進一步頒布落實。
IBM同意中國大陸政府檢視部份產品原始碼近年來中國大陸政府為了資安考量,制訂相關法規要求外國科技公司進入中國大陸市場時必須提供程式原始碼,避免他方非法(例如利用病毒)透過電腦軟體進入中國大陸的系統和資料。 IBM公司近日發表聲明,允許特定國家在其嚴格的監控下,檢視其部份產品的軟體原始碼,確保產品沒有資訊安全的漏洞,中國大陸也在這些特定國家之列。這是美國重要的科技大廠,首次公開同意遵守中國大陸政府對於外國技術的資訊安全審查,然而此舉讓美國政府與其他矽谷科技公司頗有微詞。 IBM開放檢視其程式碼的對象為中華人民共和國工業與信息化部。IBM在聲明中表示,原始碼的檢視必須在IBM公司內,於無網路連線並受IBM安全應用程式監控的環境下進行,並保證這些軟體原始碼不會被釋出、被複製,或以任何方式改作。在嚴格的環境和時間限制下,IBM不會讓中國大陸政府有機會接觸其客戶資料庫,也不會涉及後門程式(back door)。至於會提供哪些產品的原始碼檢視,或中國大陸官方可檢視的時間有多長,IBM尚無明確說明。事實上IBM並非唯一提供程式碼的科技公司,微軟公司早在2003年即允許中國大陸、俄國、英國等國家檢視微軟Windows部分產品的原始碼。 有市場分析公司指出,IBM為降低智慧財產權被複製的風險,所釋出的原始碼可能只涉及基本功能,不包含專有的演算碼,且像IBM此類的公司,應該擁有閉源軟體(closed-source)或特別的軟體以嚴密地維護底層的原始碼,避免中國大陸政府藉由檢視原始碼執行反向工程(Reverse Engineering)。 IBM公司願意提供中國大陸政府檢視部分產品原始碼,目的在於展示其產品安全性,試圖擴展IBM在中國大陸的商業版圖。IBM旗下的雲端運算平台Bluemis未來將與中國大陸的數據中心服務公司—北京世紀互聯寬帶數據中心有限公司合作。該公司同時也是微軟在中國大陸的合作夥伴。
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。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。