新加坡通訊暨資訊部(Ministry of Communications and Information, MCI)於2020年11月2日發布新聞稿表示,新加坡國家議會(Parliament of Singapore)通過個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA)修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)擔任執行與管理機關,而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。
新加坡通訊暨資訊部特別強調,該個人資料保護法於2013年1月生效,而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變,隨著資料量急遽增長,企業組織利用個人資料進行創新,成為了社會、經濟和生活的一部分,此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展,使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢,同步維護消費者在數位經濟中的權益,更加符合國際框架,使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時,有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新,希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險,以取得平衡,修訂重點整理如下:
加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」(consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright)進行公眾諮詢,以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化,進而修訂《著作權法》(Copyright Act),本次諮詢文件中討論重點整理如下: 1.文字和資料探勘(Text and Data Mining, TDM):是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法,包含著作權法中合理使用行為(29條)和暫時性重製行為(30.71條)等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解,認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權;然創意產業則多持否定見解,認為不應該為TDM創設例外,否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬:因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞,因此加拿大政府希望可以對此加以澄清,並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議,加拿大政府提出了三種可能的規範模式: (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品; (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人,凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力,即可被視為該作品的作者; (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任:人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品,過程中可能出現侵害他人著作權之情形,而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人(著作人)必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權,且就該他人著作加以重製,但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程,因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見,以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益,卻也可能侵害他人著作權,因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。
地理空間資料(Geospatial Data)Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車,「地理空間資料」(Geospatial Data)的運用已經滲透現代人的生活。然而,究竟什麼是「地理空間資料」?所謂「地理空間資料」,依美國的《2018年地理空間資料法》 (Geospatial Data Act of 2018)的定義:「與地球上緊扣相關的位置資訊,包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組(Vector Dataset)中,大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測(Remote Sensing)、製圖(Mapping)和量測(Surveying)科技取得。」 地理空間資料涉及地理學、地圖學(Cartography)、地理資訊系統學(Geographical Information Science, GIScience)及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能,成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸,更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面,順利達成多元且重要的任務,例如:疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出:「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務,如:提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business,更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」
歐洲藥物管理局「臨床試驗資料公開與近用政策」(草案)之定案日期將延後歐洲藥物管理局(European Medicine Agency,EMA)於今年六月下旬起至九月底止,開放接受公眾針對該局所擬「臨床試驗資料公開與近用政策」草案(draft policy on publication and access to clinical-trial data)提出回饋意見。所有公眾建言都將由EMA加以檢視,並將成為上述政策草案正式定案前之參考。原本EMA預計在2013年年底即對上述政策草案拍版定案,然而,由於歐洲藥物管理局收到超過一千則來自四面八方、不同立場之公眾回饋意見,為求妥適、深入檢視、分析這些意見,EMA原訂之定案時程將被迫遞延。新的定案時間表最慢將於十二月中上旬公布。 根據上述「臨床試驗資料公開與近用政策」草案之現行版本(亦即提供公眾評論並回饋意見之版本),原則上,EMA所持有之臨床試驗資料,將依其類型之差異而適用不同的公開或近用標準。依照EMA之分類,試驗資料將被區分為(1)「公開後不會導致個資保護疑慮之試驗資料」、(2)「如經公開,可能產生個資保護疑慮之試驗資料」、(3)「內含商業機密資訊之試驗資料」等三大類。上述第三類之「內含商業機密資訊之試驗資料」不會受到此一政策草案之影響,第二類資料將有限制的公開與提供近用,至於第一類資料,則將公開於EMA網站上供公眾下載。
德國車輛及其系統新技術研發計畫德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告,補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。 在自動駕駛研究中,著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速,安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注,該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎,特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。 在汽車創新技術的研究發展上,著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放,包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外,也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料,例如在於操作和駕駛策略的設計,維護和修理,或車輛於交通中相互影響作用。 本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫,同時展望未來研究領域,以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰,因此,資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術,將會是未來交通領域研究的重點。