5G汽車協會發布《先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖》
5G汽車協會（5G Automotive Association, 5GAA）於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」（A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs），提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。
白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統，具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外，同時呼籲各國應提供車聯網（V2X）應用上足夠的無線通訊頻譜，以涵蓋接下來蜂巢式車聯網（C-V2X）、專用短程通訊技術（Dedicated Short Range Communications, DSRC），及5G-V2X之通訊技術普及，指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢，以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機，更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊，並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今，全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛，透過技術得以交換交通與路況資訊，而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加，證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建，而未來5G車聯網更將立基於此，進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全，技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備（OBU）、路側設備（RSU）、智慧型手機，提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。
此外，白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議，概述在國際數位交通運輸體系下，車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施，應與蜂巢式網路之通訊協調，共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜，以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益，亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配，其中基本安全應用需要10~20MHz，先進駕駛應用則額外還需至少40MHz，並提供路側設備低延遲性網路服務，以利資訊即時傳輸，白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題，不可輕視。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
工業局預計明年和財政部研商修改海關進口稅則，給予廠商進口國內無產製的半導體、面板設備的關鍵零組件時，免課關稅的優惠，以提升國內兩兆產業自給率，在2008年分別提升至25%和50%的水準。包括奇美、彩晶、華映等面板廠都對提高設備自給率很有興趣。工業局指出，全球面板業市場，已成為我國和韓國互相較勁的局面，韓國目前設備自給率已達40%，並計畫在2008年達到80%水準，但我國面板設備自給率目前只有12%，不但主控權掌握在外國設備廠手裡，利潤也被賺走。如果國內面板廠可以提高設備自給率，可以節省成本30%至50%，獲利將可以大幅提高。 工業局表示，由於我國半導體與平面顯示器兩兆產業在晶圓代工帶動下及筆記型電腦與LCD顯示器的大量需求下持續成長，除產值大幅成長外，在設備需求上，台灣將分別占有15%及40%以上的全球市場，國內每年設備投資總額也將高達2,000億元以上，但是卻有九成以上仰賴進口。除了以租稅減免，提高國內面板及設備業者投入設備研發、生產的誘因外，工業局明年起每年也將投入近億元的經費，以科專計畫、主導性新產品研發補助等，協助國內設備業者提升研發及生產能力。 由於我國已成為全球半導體及面板的重要生產廠商，每年進口設備金額十分龐大，工業局也將運用此優勢，吸引國外大廠來台設立研發中心或與國內設備業者合作，投資生產製程設備。為鼓勵兩兆產業中心廠使用國產設備，對使用國產設備達一定比例之廠商，工業局也將研議相關的獎勵措施。
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。
何謂日本「大學共同利用機關法人」所謂「大學共同利用機關法人」，係指日本於《國立大學法人法》（国立大学法人法）中，以設置大學共同利用機關為目的，依該法之規定設置之法人。而所謂「大學共同利用機關」，依該法之規定，則係指有關在該法所列舉之研究領域內，為促進大學學術研究之發展而設置，供大學院校所共同利用之實驗室。日本利用大學共同利用機關法人之設置，將大型研發設施設備，以及貴重文獻資料之收集及保存等功能賦予大學共同利用機關，並將其設施及設備，提供予與該大學共同利用機關進行相同研究之大學教職員等利用。 目前登錄於日本文部科學省之大學共同利用機關法人包括了「大學共同利用機關人類文化研究機構」（大学共同利用機関法人人間文化研究機構）、「大學共同利用機關自然科學研究機構」（大学共同利用機関法人自然科学研究機構）、「大學共同利用機關高能量加速器研究機構」（大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構），以及「大學共同利用機關資訊與系統研究機構」（大学共同利用機関法人情報・システム研究機構）等四者。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。