新加坡律政部(Ministry of Law)於2021年7月6日向國會提出新的《著作權法》(Copyright Bill),以廢止和取代現行法令(Copyright Act)。新法修正了舊法關於創作、散布和使用方式的規定,讓法令更與時俱進以完善新加坡的著作權保護。此外,新法簡化法條用語,使其更容易理解。
新法的特點有:
1.為創作者引入新的權利和救濟措施,以確保著作權能夠繼續鼓勵創作並激發創造力。例如:
(1) 使用者應取得創作者或表演者的許可,始可公開地利用或在網路散布創作者或表演者的資料。此規定係賦予創作者或表演者的身分識別權,有助於個人創作者和表演者建立起自己的聲譽。
(2) 除合約另有規定,受託製作攝影、肖像、版畫、錄音和影片的著作權歸屬於創作者,此規定迥異於目前乃委託者擁有著作權。新法的規定,使創作者有更好的條件與委託者談判,並可將其作品商業化。
2.對著作權人之權利制定「允許使用」(permitted uses)的例外,擴大著作的使用權,以利著作造福社會並且支持創新。例如:
(1) 倘係合法取得著作(如未規避付費牆paywall),則可將該著作用於資料計算分析(computational data analysis),如情感分析、文本和資料探勘(text and data mining),或訓練機器學習,而無需向每個著作權人取得許可,新規定對研究和創新將有助益。
(2) 教師和學生如果確認資料來源為合法時,可以在教育活動中(如居家學習)使用免費的網路資料。惟知悉來源有侵犯著作權時,則應停止使用。
3.此外,現行法令針對販賣或提供盜版視訊盒(set-top box)的業者,未清楚規定是否應負責,新的《著作權法》則明文著作人得追究販售、宣傳或散布違法且侵權設備或服務而牟利的業者。
新法若經國會通過,預計於2021年11月可實施該法大部分條款。
歐盟執委會(European Commission)於2023年3月16日提出《確立關鍵原物料安全及永續供應框架規則草案》(Proposal for a regulation of establishing a framework for ensuring a secure and sustainable supply of critical raw materials,以下簡稱關鍵原物料法案),歐盟理事會和歐洲議會於2023年11月13日就草案內容達成政治協議,歐洲議會於2023年12月12日通過草案,有望於2024年完成立法。 《關鍵原物料法案》設有「關鍵原物料清單」(List of critical raw materials)和「戰略性原物料清單」(List of strategic raw materials),前者包含34種對歐盟經濟至關重要之關鍵原物料,而其中17種關鍵原物料又因具戰略重要性且預期將有全球供需失衡問題,而被劃分至「戰略性原物料清單」。為確保上述關鍵原物料之永續供應,《關鍵原物料法案》採取以下措施: (1)強化歐盟關鍵原物料價值鏈,制定2030年戰略性原物料基準:於2030年前,每年消費之戰略性原物料,至少10%於歐盟境內開採、40%於歐盟境內加工製造、25%於歐盟境內回收再利用。 (2)確保戰略性原物料供應多元化:未來加工階段使用之戰略性原物料,來自單一第三方國家之比例,不得超過總需求量65%。 (3)強化供應鏈韌性:提高歐盟監控和減輕關鍵原物料供應鏈風險之能力。 (4)關鍵原物料循環利用:確保關鍵原物料和含有關鍵原物料的產品在歐盟市場內能自由流通,並透過提高循環性和永續性,落實高水準環境保護政策。 歐盟期望透過上開目標之落實,並配合法案中之簡化開採許可程序及優惠融資管道等經濟鼓勵措施,促進關鍵原物料研發及供應鏈多元化,以落實綠色和數位轉型,並提升歐盟及其會員國之戰略自主權(strategic autonomy)。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
英國公平貿易署公布有三分之一之網路商店未遵守消費者權利保護規範英國公平貿易署(Office of Fair Trading,簡稱OFT)公布於2007年底針對網路商店是否遵守消費者保護相關規範進行調查之結果,該項調查選定超過500家購物網站,就其是否遵守消費者保護法令,例如是否於網站上告知其公司所在地址、是否善盡告知消費者相關權利之義務、以及是否踐行標價透明化之規定等實際運行狀況進行調查統計。結果顯示,近乎有31%的網站並未確實遵守歐洲法律對於遠距交易的全額退費規範;有15%並未告知消費者其享有7天鑑賞期之權利;有14%的網站未告知確切之地址;另有40%的網站並未完全將價錢透明化,尤其並未告知商品於標示價格外必要之附加費用,而係於結帳時方告知,故OFT統計,每年消費者因此繳付的非預期費用總計約達一億英鎊。 於英國,消費者進行網路購物,受到遠距販售與電子商務相關規範之保護,例如2000年通過的消費者保護(遠距販售)規則(The Consumer Protection (Distance Selling)Regulations 2000)即就遠距交易中最重要的消費權利保障事項加以規範,此一法規主要適用於企業對消費者的組織性遠距交易活動,惟並不適用於與不動產買賣、金融服務提供、自動販賣設施、利用公共電話進行之行銷以及拍賣行為。主要規範重點,包括交易完成前必要資訊之提供、猶豫期內隨時解除契約之權限、契約解除權之例外、解約後獲得費用返還之權利、消費者返還貨品之義務、卡片付款受詐欺之解約權利等。
歐盟網路接取與互連之規範現況與發展