今(2021)年一月中旬在美國總統就職典禮中,由法新社(Agence France-Presse, AFP)攝影記者Brendan Smialowski捕捉到參議員桑德斯(Senator Bernie Sanders)戴著連指手套、雙手環胸在場邊靜候的攝影作品,意外受到網友關注並製作成各式梗圖迷因(meme) 而爆紅。然而,在這些成千上萬的梗圖創作中,除非獲得原創作者的允許或落在著作權法的合理使用範圍,否則皆潛在隱藏了著作權侵權之可能性。
檢視本事件,將該攝影著作去背以取得「寧靜而坐的桑德斯圖像」,而將該去背圖像合成於各式情境場景,甚至架設梗圖產生器網站供其他網友上傳照片以製作更多衍生梗圖。多數在網路上分享之創意梗圖為博取網友一笑為目的,尚屬於著作權合理使用之範圍,然而當藉由該去背圖像或衍生梗圖進行廣告或促銷之用途,如將該去背圖像或衍生梗圖成為商品行銷元素、多次使用於廠商的社群媒體貼文中,將可能落入商業使用之爭議。桑德斯本人便將該去背圖像製作成運動衫進行慈善募款,儘管所得為慈善用途,但仍屬於商業使用;此外,該去背圖像未將原創進行任何轉化而直接轉印在衣服上,亦無法主張合理使用。儘管存有侵權疑慮,現階段攝影師似乎樂見其攝影作品成為各式梗圖而瘋傳,不過當開始有人藉由其攝影著作賺取金錢,情境可能就有所不同,攝影師將可能進行追究。
回顧過去類似將網路梗圖迷因進行商業使用,而產生著作權侵權爭議之案件。早如2009年美聯社(Associated Press)記者所拍攝前美國總統歐巴馬競選活動之肖像特寫,遭到前衛街頭塗鴉藝術家費爾雷(Shepard Fairey)在未經授權使用之前提下,將該攝影著作改作名為《希望(Hope)》之海報與各式商品並進行販售,美聯社因而對費爾雷提出侵權訴訟,儘管最後雙方和解,但兩者在過程中皆投入不少訴訟資源。其他案例如2019年體育流行文化媒體Barstool Sports與社群媒體Jerry Media等,皆因藉由擷取網路梗圖吸引網路社群觸及以進行消費等商業行為,遭到原創者檢舉而被迫刪除歷年貼文。
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SOPA法案,全名「禁止網路盜版法案(The Stop Online Privacy Act)」,是於2011年10月26日由美國眾議員Lamar Smith所提出,主要支持團體包括美國「娛樂軟體協會(the Entertainment Software Association)」、網路域名公司GoDaddy.com、「美國動畫協會(the Motion Picture Association of America)」以及「美國商會(United States Chamber of Commerce)」等等。另外一個類似的法案為美國參議院於2011年5月提交的「保護知識產權法案」,簡稱PIPA(Preventing Real Online Threats to Economic Creativity and Theft of Intellectual Property Act),該法案原預訂於2012年1月24日交付表決。 2012年1月18日,為了表明對SOPA的反對立場,美國各網站發起了關站的行動,包括Google、Wikipedia等這些大型網站皆參與了抗議行動(抗議行動的參與網站名單可參考下述網址: http://sopastrike.com/)。美國總統歐巴馬也於今年一月公開表明他不會支持SOPA以及類似的法案,主因為該法案箝制了資訊流的自由發展。白宮於官方部落格表示「保護線上智慧財產權的重要任務不可危害網路的開放以及創新發展」、「任何打擊線上盜版的努力必須避免線上審查對合法活動所造成的風險,並避免阻礙了商業的創新發展」、「我們必須避免創造新的網路安全風險或者是瓦解網路的基礎架構」、「期許並鼓勵所有的私人團體,包括網路內容創作人以及網路平台提供人,共同努力,採取自願性的措施以及最佳作法去減少線上盜版」,但是部落格中的聲明也指出,線上盜版已經是危害美國經濟的一個重要問題,它危害了中產階級的工作,並且危害了具有創造力以及創新力的美國公司以及企業。由於反對的浪潮,SOPA以及PIPA法案於今年1月20日正式地遭到議院擱置。 SOPA的立法主要是用來打擊國外販售仿冒品的網站以及提供非法下載影音軟體系統的網站,俗稱「海盜灣(pirate bay)」,使用人在這些網站只要輸入影集或者是電影名稱就可以免費下載收看。這些海盜灣由於伺服器不在美國境內所以難以管制,但是透過SOPA,美國政府可以藉著管制美國的網路服務者去切斷這些海盜灣在美國提供服務的生路。依照SOPA,Google將被禁止在其搜尋結果中顯示這些海盜灣,PayPal也將被禁止提供資金傳輸服務與這些被認定有侵權事實的業者。 事實上,著作權的侵權行為原本就是非法的,在此之前已有「數位千禧年著作權法案(the 1998 Digital Millennium Copyright Act,簡稱DMCA)」提供執行措施。依照本法,舉例說明,假設歌曲創作人發現有人非法在YouTube上上傳其享有著作權的歌曲,著作權人可以要求YouTube將之下架,這樣的要求稱為「DMCA 投訴公告(DMCA warning)」。光是2011年,Google就收到了約五百萬筆侵權下架的要求,若確定要求為合法,Google一般而言會在六個小時之內將之下架。問題在於DMCA投訴公告對於美國國外的網站並無法發揮其預期的效力。 但是類似YouTube這類的網站經營者則擔心,SOPA可能帶來網站營運者必須負擔審查使用人所上傳的檔案是否有侵權事實義務的負面效應。依照SOPA,任何支付服務或者是廣告營運主都需要提供一個管道供第三人檢舉「偷竊美國財產」的使用人,一遭檢舉,營運主就有義務在五天之內切斷其服務。雖然亂檢舉有刑事責任,但是是否無侵權行為的舉證責任則需要受控告者自行負擔,而許多小網站以及非營利性網站根本無力去負擔龐大的訴訟費用。另外,反對者認為SOPA對於「搜尋引擎(internet search engine)」以及「國外侵權網站(foreign infringing site)」的定義過於廣泛,在本法之下,維基百科也會被定義為「搜尋引擎」,並有義務在任何美國法院的要求下去移除「國外侵權網站」的有關聯結,否則將會被視為助長侵權行為並面臨「藐視法庭罪」,這將造成言論自由箝制的相關問題,除此也會大量增加維基百科的營運成本。業者多表示肯認SOPA的立意並表示願意合作,但是業者表示SOPA過於廣泛模糊的法規文字將可能會流於網站內容的審查並造成無法控制的後果。反對者指出,SOPA的影響範圍無法預測,網站內容若只是部分有侵權疑慮,可能整個網站都無法出現在搜尋引擎的搜尋結果中。「電子前哨基金會(Electronic Frontier Foundation, EFF)」指出,類似Facebook或YouTube這類由使用者自創內容的網站,未來可能都要被迫自行去監管網站內容,將大量增加營運成本。另一方面而言,SOPA賦予業者只要具有合理懷疑就可以封鎖使用者,這將會成為大公司用來打壓潛在競爭者並迴避反托拉斯法的手段。
美國環境保護署(EPA)發布顯著新種使用規則(SNURs),將影響單壁及多壁奈米碳管(Carbon Nanotubes)之使用美國環境保護署(Environmental Protection Agency,以下簡稱EPA)於2010年9月17日聯邦政府公報中,依據毒性物質管制法(Toxic Substances Control Act,以下簡稱TSCA)section 5(a)(2)授權,發布了顯著新種使用規則(Significant New Use Rules,以下簡稱SNURs)的最終規則(final rule)。此項規則於2010年10月18日生效,任何想要製造、輸入以及加工單壁奈米碳管(single-walled carbon nanotubes,以下簡稱SWCNTs)及多壁奈米碳管(multi-wall carbon nanotubes,以下簡稱MWCNTs)兩項化學物質者,必須依照TSCA section 5(a)(1)要求,在進行上述利用活動的至少90天前,報經EPA核准,否則不得使用。 事實上,EPA曾於前(2009)年6月24日發布上述SNURs的直接最終規則(direct final rule),徵詢公眾意見,並在同年8月21日撤回該規則。在重新提案的規則中,主要是新增SWCNTs、MWCNTs釋放於水中的顯著新種使用態樣,並將已完全反應、結合或嵌入已完全反應之聚合物基(polymer matrix)以及嵌入不再進行機械加工外其他處理之永久硬性聚合物形式(permanent solid polymer form)之SWCNTs、MWCNTs物質,排除在新SNURs適用範圍之外。 目前,依照TSCA section 5(e)之規定,若系爭之化學物質已列名於TSCA section 8(b)所建立之現存(existing)化學物質目錄(INVENTORY)中,其他化學物質生產者欲生產該種化學物質時,並不需再向EFA進行通報程序。然而,若EFA對該列名之化學物質曾發出TSCA section 5(e)下之具風險性命令(risk-based order),則相關之化學物質生產者須於生產前依據TSCA section 5(a)(2)規範中之SNURs規定通報EFA,使得EFA於生產前仍有再次檢驗該系爭化學物質的機會。 這一次,EPA以制訂SNURs之方式,要求所有製造、輸入、加工該項化學物質者,有義務通報任何與原同意命令所定條款不同的使用活動。這樣的規範變動,預計將對奈米材料的製造及運用活動造成不小的影響。
美國發布網路事件協調準則隨著網路技術的進步,資安事件亦日益加增,為了因應日趨頻繁的網路攻擊,美國總統歐巴馬於2016年7月26日發布了對於美國資安事件發生時聯邦部門間協調之指令(PRESIDENTIAL POLICY DIRECTIVE/PPD-41),該指令不僅提出聯邦政府對於資安事件回應的處理原則,並建立了聯邦政府各部門間對於發生重大資安事件時之協調指引。 指令中就資安事件及重大資安事件進行了定義:資安事件包含資訊系統漏洞、系統安全程序、內部控制、利用電腦漏洞的執行;而重大資安事件則指可能對國家安全利益、外交關係、美國經濟、人民信心、民眾自由或大眾健康與安全發生明顯危害的有關攻擊。 此外,就遭遇資安事件時,列舉出下列幾點作為聯邦政府因應資安事件時之原則:(A)責任分擔;(B)基於風險的回應;(C)尊重受影響者;(D)政府力量之聯合;(E)促進重建及恢復。 聯邦政府機關於因應資安事件時,需同時在威脅、資產及情報支援三方面上做相關之因應。其中司法部透過轄下聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)、國家網路調查聯合行動小組(National Cyber Investigative Joint Task Force, NCIJTF)負責威脅之回應;國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)則透過轄下的國家網路安全與通訊整合中心(National Cybersecurity and Communications Integration Center, NCCIC)負責保護資產之部分,而情報支援部分,則由國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence)下之網路威脅情報整合中心(Cyber Threat Intelligence Integration Center)負責相關事宜。如係政府機關本身遭受影響,則機關應處理該資安事件對其業務運作、客戶及員工之影響。另在遭遇重大資安事件時,為使聯邦政府能有效率因應,指令指出聯邦政府應就國家政策、全國業務及機關間為協調。此外,指令中亦指示國土安全部及司法部應建立當個人或組織遭遇資安事件時得以聯繫相關聯邦機關之管道。 該指令加強了現有政策的執行,並就美國機構組織上於資安事件與現行政策之互動做了進一步之解釋。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。