為鼓勵金融產業之創新,同時使其遵循應有之責任,並讓歐盟金融消費者與商業機構享有更多之利益,歐盟執委會於2020年10月24日提出數位金融包裹法案(Digital Finance Package),並提出以下2項數位金融立法提案:
一、加密資產立法提案(Proposal for Markets in Crypto-assets)
為促進金融創新並同時保有金融穩定性與保護投資人,歐盟執委會提出加密資產管制框架立法提案,並將加密資產分為已受監管與未受監管兩類,前者將持續依據既有規範進行管理。而針對尚未管制之加密資產,該提案針對加密資產發行人與加密資產服務供應商建立嚴格限制,要求取得核准後始可提供服務。具體而言之,立法提案包含以下項目:
(一)針對加密資產、加密資產發行人等金融商品名詞進行定義。並建立加密資產服務供應商與發行人營運上、組織架構與資產發行程序之透明度與揭露制度。
(二)針對向公開市場提供加密資產進行管制,例如,依據提案第4條,供應商應為法人,第5條則要求供應商應製作加密資產白皮書,並將其提供給主管機關後始可於公開市場提供相關服務。
(三)針對代幣資產發行人以及其加密資產之審核程序,依據提案第15條,代幣發行者必須為歐盟境內之法律實體。另外,該法要求加密資產發行人應誠實、公平且專業,並完成加密資產白皮書之出版與制定市場溝通規則。
(四)針對加密資產之收購,該法第4章亦設有相關規範,於第37條及38條規定收購之評估機制。
(五)針對加密資產服務供應商之授權與營運條件,該法第5章規定歐盟證券及市場管理局應建立加密資產服務供應商之登記制度。
(六)針對市場秩序維護之部分,該法於第6章規範相關預防市場濫用之禁止事項與要求,並於第7章賦予歐盟成員國各主管機關相關權力,例如第94條之監督與懲處權限。
二、歐盟數位營運韌性管制框架立法提案(Proposal for Digital Operational Resilience)
數位化總伴隨資安風險,歐盟執委會於包裹法案內亦提出歐盟數位營運韌性管制框架立法提案,以確保相關企業可應對所有與通訊技術有關之干擾與威脅,另外,銀行、證券交易所、票據交換所以及金融科技公司將需遵循嚴格之標準以預防並降低ICT資安事件所產生之衝擊,另外亦將針對金融機構雲端運算服務供應商進行監管。具體規範包含:
(一)ICT風險管理要求:該立法提案參照相關國際標準,於第5至第14條制訂相關ICT風險管理要求,惟未要求應遵循具體國際標準。
(二)ICT相關事件報告:該提案於第15至20條規範相關報告義務,將整合歐盟金融機構之ICT相關事件報告與監測程序。
(三)數位運作韌性測試:該提案於第21至第24條要求ICT風險管理框架應定期進行測試,惟具體方法可依據組織之規模、風險側寫與商務模式進行調整。
(四)第三方單位風險:該提案於第25至39條規範組織應對ICT第三方供應商風險進行監測,例如,第25條要求金融機構委外執行業務仍應隨時遵循所有金融服務規範,另外,ICT風險管理框架之內容亦應包含第三方ICT風險之監督策略。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國音樂授權平台營運觀察─以BMI為例 資策會科技法律研究所 法律研究員 丘瀚文 104年10月22日 壹、前言 我國著作權法採「創作保護主義」[1],於著作完成之時,立即取得著作權保護,惟亦因如此,實務上難以證明何人為著作權人,常使利用人鋌而走險非法使用著作,使我國著作權流通、發展受到限制。如何讓著作人可以安心授權著作、利用人得以透過合法授權管道,簡單的取得授權,國外已有透過建立著作權授權平台來解決問題的先行實例。本文為研析我國著作權授權平台可行之營運方式、授權契約、費用計算方式,故觀察分析美國第二大音樂授權平台Broadcast Music Inc.(以下簡稱BMI),之特色,希望對我國著作權授權平台建立,有所助益。 貳、BMI音樂授權平台介紹 一、BMI音樂授權平台介紹 American Society of Composers Authors and Publishers(以下簡稱ASCAP)是美國最大的音樂授權平台,自1914年成立以來,凡是以公開播放方式利用音樂著作皆須向ASCAP支付授權費用,長久壟斷音樂授權市場[2]。在1940年ASCAP大幅提高授權費用後,以美國廣播協會為首廣播業者,為了因應ASCAP之調整價格,便聯合了500多家廣播公司自行組織了BMI進行抵抗,並蒐集大量非ASCAP管理之音樂供廣播業者利用,但由於後續運作獲得許多利潤,因而繼續經營。 美國司法部於1941年對ASCAP提出反托拉斯訴訟,結果達成和解,之後又於2001年司法部再度與ASCAP達成協議,完成了第二最終修正裁判(Second Amended Final Judgement),該協議讓司法部得藉司法監督,去控制ASCAP授權音樂費率於一定額度內,使BMI跟ASCAP能維持競爭關係。上開原因使BMI能慢慢發展成美國第二大音樂授權團體。 二、BMI授權方式觀察 BMI授權方式分為兩種,一為非即時性授權契約,其提供著作利用人定型化授權契約,但需經由傳真、客服確認時間,故不具有授權即時性;此一類型又區分為概括授權和單一節目授權兩種形式;二為即時性線上授權契約,利用BMI自行創設之數位授權中心,經線上填入資料、金融轉帳後,即可立即獲得授權,惟目前依網頁介紹觀察,授權對象僅限網站[3]。下列即分述兩種授權方式。 (一)非即時性授權契約 BMI非即時性授權契約分為媒體授權合約(Media Licensing)和一般授權契約(General Licensing)等兩大類型,媒體授權合約主要以公開播放業者為授權交易對象,並區分概括授權與個別節目授權;概括授權即繳納年費後不限次數使用,而個別節目授權則限定特定節目使用,如需在其他節目使用則需另外繳納授權費。 一般授權契約對象則多是廣播以外其他行業,如遊樂園、舞廳、餐廳、政府機關、健身俱樂部、手機…等,其使用授權費率皆不同,利用人填入行業內容後,該授權系統會線上提供與該行業相關授權契約內容供利用人參考,利用人填寫後可上傳至BMI管理中心即可完成授權作業[4]。不過亦非所有行業BMI均提供授權契約範本,仍有部分如餐館等,尚需使用人自行連絡BMI代理人方得進行授權。 以零售商(Retail Establishments)為例,本文登入BMI授權系統,並點選「Apply for License」按鈕,即出現下載授權契約選項,其內容包含[5]:有人對使用方提出訴訟,其訴訟標的關於BMI所提供授權服務,BMI將會負責損害賠償部分。使用人若想結束或轉讓生意,應於30日email至licensing @bmi.com,BMI會將授權金額重新計算,並寄送於使用人。 費用計算上BMI對每個行業皆有不同「計算基準」,據此計算出授權費用。例如零售商是以「場地大小」為計算基準;2000平方英呎以下零售商撥放一般音樂,授權費用為一年為227.6美元,播放具有視覺性音樂(MV),授權費用為一年307美元。計算基準是隨行業不同而有所變化,例如健身房則與零售商相異,其一年最少費用為311美元,費率亦非以「場地大小」單價計算,而是用「會員數量」作計算基準,並區分音樂是否使用於健身課程,而有不同費率;用於健身課程則一個會員0.279美元,非用於健身課程則一個會員0.195美元[6]。 最後,申請人應將此一表格掃描後做成電子檔,並藉由BMI網頁的上傳功能,上傳至BMI管理中心,中心審核後並確認匯款無誤,即會通知申請人開放授權[7]。 (二)即時性線上授權 BMI即時性線上授權是透過「數位授權中心」(Digital Licensing Center)進行,和非即時性一般授權契約不同,著作利用人只須登入該系統,線上填妥相關利用資訊,並以信用卡、線上轉帳等方式給付授權費用,即得線上完成與BMI締結授權契約程序。BMI將此一授權方式簡化為線上處理,避免授權契約雙方往返溝通繁雜手續,並具有即時性,是更為便利的交易模式。 x數位授權中心有兩種計價方式,總收入計算法與網頁流量計算法。總收入計算法是將網站一定比例收入計算為音樂授權金額。網頁流量計算法則是依據網頁上的流量為基準計算音樂授權金額[8]。而BMI將網站使用區分為三類:1.音樂網站2企業網站3.非營利網站,三者會讓使用者選擇計價方式不同。 舉例來說,企業網站、非營利網站關於音樂使用,其音樂使用與網站業務目的無關,音樂使用僅為提升形象,故不宜使用總收入計算法,應採網頁流量計算方式會較為節省[9]。簡言之,音樂使用與網站業務目的相關,則多使用總收入計算法,使用音樂與網站業務目的無關,則多使用網頁流量計算法。而網站可對財政報告進行分析,並選擇最經濟的方案,並可在一年中進行四次的變更,以符合網站商業運作模式。 參、結論 藉由觀察國外著作權平台授權方式並參考營運模式,對於我國類似平台建置營運提出三點或許可以借鏡之建議: 一、依行業區分不同授權標準 BMI之授權契約多樣化,並以行業做為區分標準,滿足不同需求,此區分各種行業不同收費方式,值得借鏡。例如廣播業者與零售商播放音樂軟體,使用權利雖可能皆為公開播送權,但播放時間、地點、影響程度可能皆不相同,如一律依使用權利態樣定收費標準,似有失公平,應可參考BMI以行業區分授權契約種類模式。 二、即時性線上授權 BMI將授權契約區分為即時性授權契約與非即時性授權契約,而即時授權對於使用人而言,較為方便,我國則可考慮以即時線上授權為基礎,並將對象擴張至一般行業皆能運用。 三、費用計算方式 BMI即時線上授權收費方式區分為總收入計算法與網頁流量計算,在授權對象為網站時,給予多重選擇,例如使用者為一般網站時,網頁流量計算法是對其比較有利的。這種費用的計算方法,讓使用人可依據網站業務不同,選擇利益最大化之優點,增加了使用人使用平台誘因,故此方式值得借鏡。 綜上,BMI之授權方式與契約內容、經營方式有獨到之處,可成為我國著作權平台建立之參考範本,使著作得以順利流通,促進我國產業發展。惟各式授權契約擬定,除有賴大量契約範本蒐集方得完善,授權費用如何設定仍是未來類似平台建置營運必須透過交易經驗與資料統計分析始能克服之難題。 [1] 著作權法第10條:著作人於著作完成時享有著作權。 [2] Music Licensing History,National Religious Broadcasters Music License Committee,http://www.nrbmlc.com/music-licensing/music-licensing-history(last visited Sep. 8, 2015). [3] BMI,https://apps.bmi.com/licensing/nmwebsite.jsf(last visited Aug. 12, 2015). [4] Musuc Users,BMI,http://www.bmi.com/licensing(last visited Aug. 12, 2015). [5] Music License For Retail Establishments,BMI,http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/rtl.pdf (last visited Sep. 12, 2015). [6] Music License For Fitness,Clubs,BMI, http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/fit1.pdf,(last visited Sep. 8, 2015). [7] BMI,http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Sep. 8, 2015). [8] 例如來站人次、瀏覽人數。 [9] BMI,http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Aug. 11, 2015).
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。