當網路梗圖爆紅 潛藏的著作權侵權疑慮
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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龔芳儀
專案經理 編譯整理
1. Jonathan Bailey, Copyright and the Bernie Meme, PLAGIARISM TODAY, Jan. 26, 2021, https://www.plagiarismtoday.com/2021/01/26/copyright-and-the-bernie-meme/ (last visited Mar 08, 2021)
2. Pete Salsich III, The Bernie Sanders Meme Keeps on Giving: Analyzing the Copyright and Right of Publicity Issues When an Image Goes Viral, CAPES SOKOL, Jan. 26, 2021, https://www.capessokol.com/insights/the-bernie-sanders-meme-keeps-on-giving-analyzing-the-copyright-and-right-of-publicity-issues-when-an-image-goes-viral/ (last visited Mar 08, 2021)
2023年6月9日，日本內閣閣議決定2023年度「朝向數位社會實現之重點計畫」（デジタル社会の実現に向けた重点計画）。該計畫是針對數位社會之實現，明確記載日本政府應迅速且重點性實施的政策及各行政機關於整體社會結構改革（こうぞうかいかく）、個別施行政策之努力，並做為日本向世界提出建言時的羅盤。 其中，值得關注的是日本對於為活用數位技術所做之法規整備。根據2022年12月日本數位廳轄下的數位臨時行政調查會（デジタル臨時行政調査会）的調查，確認與實地檢查、定期檢查、文件閱覽等相關之法律條文內含過時概念，以致於會對數位轉型之發展造成阻礙的條文（下稱過時法律）約有一萬條。對此，數位臨時行政調查會表示，數位改革與法律改革之間的關係為一體兩面，為了最大化發揮數位化的效果，法律改革的相關檢討亦應一併執行。各法律之相關行政機關應依照「基於數位原則對過時法律所作之修正工程表（デジタル原則を踏まえたアナログ規制の見直しに係る工程表）」對各過時法律做出相關檢討，並以2024年6月修正各過時法律為目標。 舉例來說，為實現民事判決的全面數位化，2022年5月18日，日本參議院通過了民事訴訟法等法律的部分修正案，其中最值得關注的部分為當事人可以透過網路向法院提起訴訟、提出準備資料，以及透過網路受領法院送達之相關訴訟文書等。該修正案亦包含訴訟中程序之修正，以言詞辯論程序為例，當事人可透過線上會議之方式進行言詞辯論程序，惟施行期間預計於公告後2年內開始實施。 台灣於2015年7月就智慧財產行政訴訟事件正式啟用線上起訴系統，同年9月開放稅務行政訴訟事件使用，並於2016年開放民事訴訟事件使用。該系統與日本體系不同之處在於，日本目前僅就民事訴訟事件開放線上起訴系統之使用。不過，日本2022年針對刑事訴訟法數位化之部分做出相關報告書，可預期日本將來也會將線上起訴及審理系統導入刑事訴訟法之領域。未來可以持續觀察日本就線上起訴及審理系統之訂定及政策施行方向，作為我國之參照。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
因應京都議定書 1500家企業須揭露環境資訊經濟部將在近日研商成立「輔導推動委員會」，至遲在今年底、明年初推動環境資訊揭露制度。根據經濟部初步規劃，「企業環境資訊揭露」制度，將先鎖定京都議定書溫室氣體減量規範，要求企業揭露 CO2 排放量盤查資訊及減量努力與目標，並鎖定「環境數據」、「社會責任」及「環境活動」三方面，要求企業說明因應 CO2 減量的努力情形。 「環境資訊揭露制度」將依是否上市櫃及企業規模，要求不同程度的資訊揭露。上市公司，列為「義務性揭露」，必須將「環境資訊」列入重大訊息予以公開揭露；營業額達 1 億元以上的企業及上櫃、興櫃公司，屬「自願性揭露」，以漸進的方式，在該機制實施後二年內達到「完整環境資訊揭露」；中小企業則採取「鼓勵性揭露」。 今年 5 月間，證期局為保障國內投資人，曾強制 972 家電子電機上市櫃公司，以「重大訊息」說明公司因應歐盟有毒物質禁用指令（ RoHS ）的情形，此一要求僅為「環保支出」之資訊，並未要求說明未來因應對策及可能支出。故經濟部希望透過「環境資訊揭露」制度的建立，讓企業從被動提報「環保支出」，提升到主動揭露「環境資訊」，並逐漸建立企業環境會計制度，因應國際環保趨勢。
資訊安全與電子商務－談資訊安全通報機制 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。