美國最高法院於2021年11月8日聽取了Unicolors v. H&M案的口頭辯論,該案上訴法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況,並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限,應擴及到對錯誤事實有認知就足以使著作註冊無效,此一見解打破了先例判決。
依美國著作權法規定,著作權登記雖非取得著作權保護的要件,但著作權人須向官方進行註冊登記,才得以在美國提出著作權侵害的民事訴訟,使登記成為在美國主張著作權利之要件。
本案原告Unicolors主張被告H&M銷售之產品侵害其著作權,被告H&M主張原告Unicolors著作登記所涵蓋的31種面料設計並非同一天出版,不符合同一出版作品的要求,依美國著作權法§411規定,若申請註冊之資訊不正確,該錯誤資訊有導致該著作註冊無效的可能性,被告H&M此主張被上訴法院—第九聯邦巡迴法院所接受,法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況,並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限,應擴及到對於該錯誤有概括性了解就足以使著作註冊無效。
原告Unicolors於今(2021)年初向最高法院提交請願書,認為第九聯邦巡迴法院此一認定打破了先例判決。原告Unicolors主張,要使著作註冊無效,必須著作權人登記時有主觀上的重大錯誤,不能僅因著作權人對於法律或事實的誤解所產生的錯誤,就使得著作註冊無效。而被告H&M則再次強調該法條使用”knowledge”一詞,表示著作權人僅須對該錯誤事實有認知即可,解讀該法條時不應侷限於詐欺的主觀要件。
美國最高法院於日前聽取了Unicolors與H&M針對「著作註冊含有錯誤資訊」是否足以導致註冊無效的口頭辯論,目前預計於明(2022)年6月作出判決,若最高法院採認第九聯邦巡迴法院的見解,將有可能造成許多美國著作註冊無效的結果,值得業界留意。
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2024年3月6日,南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)宣布通過個人資料保護法施行法(Enforcement Decree of the Personal Information Protection Act, PIPA Enforcement Decree)修正案,並於2024年3月15日正式實行。 本次修法重點如下: 1.明訂個資主體可要求公開自動化決策過程之權利及應對不利結果時可採取之措施 針對使用AI等自動化系統處理個資並做出的自動化決策,個資主體(即,個人)有權要求解釋決策過程並進行審查,尤其當決策結果對個資主體權益有重大影響時(例如:不通過其社福補助申請),個資主體可拒絕自動化決策結果,並要求改為人為決策及告知重新決策結果。另為確保透明、公平,自動化決策依據的標準與程序亦須公開,並於必要時向公眾說明決策過程。 2.確立隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)的資格要求及適用範圍 為確保CPO能順利開展個資保護工作,要求處理大量或敏感個資機關之CPO至少具有4年個資、資安相關經驗,且個資經驗至少2年。適用機關包括:年營業額達1,500億韓元以上、處理超過100萬人個資或超過5萬人特種資料者;學生超過2萬人的大學;處理大量特種個資的教學醫院或大型私人醫院等;疾管局、社福、交通、環保等公共系統運營機構。 3.明訂評估公共機構個資保護效能之標準及程序 依據個資法第11-2條規定,PIPC每年需對公共機構(如:中央行政機關及其所屬機關、地方政府及總統令規定者)進行個資保護程度評估,而為使評估作業有所依循,本次新增評估標準及相關程序包括:政策和業務表現及其改進情形、管理體系適當性、保護個資措施及執行情形、防範個資侵害及確保安全性措施及執行情形等。 4.調整需要承擔損害賠償責任的適用範圍及門檻 為確保機關履行個資主體損害賠償責任,將需履行投保保險等義務之適用範圍由網路業者擴大至實體店面及公共機構等。同時,調整適用門檻,將年銷售額由5千萬韓元調整為10億韓元、個資主體數由1千人調整為1萬人,以減輕小型企業負擔。另亦明訂可豁免責任的對象包括:不符合CPO資格的公共機構,公益法人或非營利組織,及已委託給已投保保險之專業機構的小型企業。 PIPC另將公布一份指引草案,內容包括自動決策權利、CPO資格要求、公共機構個資保護評估標準、賠償責任保障制度等,並舉行說明會來收集回饋意見。
簡介日本「u-Japan政策」 加拿大競爭局發布人工智慧與競爭諮詢報告加拿大競爭局(Competition Bureau Canada,下稱競爭局)為更了解人工智慧如何影響或促進競爭,於2025年1月27日發布人工智慧與競爭諮詢報告(Consultation on Artificial Intelligence and Competition)。競爭局於意見徵詢期間獲得來自學術界、法律界、產業協會及大型科技公司的意見書。 諮詢報告彙整意見書內容並列出以下重點: 1. 人工智慧從資料輸入、基礎模型至終端產品或服務各階段皆在快速發展,可以為市場帶來新的競爭或阻礙競爭,人工智慧可能影響競爭原因包含資源依賴、資料控制及市場參進障礙等等。 2. 人工智慧領域中大規模投資是技術成長的重要關鍵,大型企業可藉由市場力量減少競爭或進行創新,少數大型企業因擁有較高的投資能力及數據資料專屬性,在基礎架構層(運行人工智慧所需的工具,如人工智慧晶片、雲端運算及超級電腦等)中佔有極高的市場份額,但也有部分意見認為人工智慧市場仍蓬勃發展中,亦有企業或學術機構未過度依賴專有數據但仍能開發出產品。 3. 人工智慧可能導致反競爭行為,企業雖可透過垂直整合來降低成本並提高效率,但可能會減少現行市場內部競爭,或透過具有人工智慧的演算法進行定價,達到操縱市場價格的行為,現行反壟斷法未來是否可以解決此一問題還有待觀察。 藉由諮詢的過程,競爭局更能掌握人工智慧發展、也了解公眾對話的重要性,意見書亦有助於該局未來提出兼顧人工智慧發展及促進市場競爭之政策措施。 我國公平交易委員會已於112年5月成立AI專案小組,負責掌握國際間人工智慧相關競爭議題的趨勢與發展,並針對現行人工智慧發展與競爭法執法研提政策配套措施,我國公平交易委員會與加拿大競爭局對於人工智慧與市場競爭議題之後續動態,值得持續追蹤。
美國的全球食品追溯中心(GFTC)提出食品追溯的「關鍵追蹤事項」及「重點資料元素」架構在近來國際食安問題事件頻傳的氛圍下,如何透過食品供應鏈相關資料的紀錄、串接與分析,達到食品追溯(Food Traceability)目的已成為全球性議題。有鑑於此,美國的全球食品追溯中心(Global Food Traceability Center, GFTC)在跨種類的食品供應鏈中針對數位資料的採集和追蹤,以建立共通架構為目的,提出食品追溯的「關鍵追蹤活動」以及「重點資料元素」,作為監管機構和產業界在建立追溯系統時可依循的標準。 由於現今食品供應系統涉及範圍大部分已擴及全球,其複雜性大幅提升了各國政府對整個食品產業的監管以及促進追溯實踐的困難度。隸屬美國食品科技研究所(IFT)的GFTC於2014年8月19日發表了一篇「食品追溯最佳實踐指南」(A Guidance Document on the Best Practices in Food Traceability)報告,指出當食品相關疫情爆發時進行食品追溯即有全球性的需求;該指南主要以食品安全及追溯相關規範的立法者和食品產業界為對象,針對六大類食品產業-烘焙、奶製品、肉類及家禽、加工食品、農產品和海產類提供一個可茲遵循的追蹤架構。在一條食品供應鏈中,有許多環節是進行追蹤時必要的資訊採集重點,被視為「關鍵追蹤活動」(Critical tracking events, CTEs),而各種「關鍵追蹤活動」的紀錄項目即為「重點資料元素」(Key data elements, KDEs)。 根據該指南所定義的CTEs包含: 1.運輸活動(Transportation events)-食品的外部追蹤,包括「運送活動」(Shipping CTE)和「接收活動」(Receiving CTE),指食品在供應鏈的點跟點之間藉由空運、陸運或船運等物理性的移動。 2.轉換活動(Transformation events)-食品的內部追蹤,連結食品經過各種結合、烹煮、包裝等加工的輸入到輸出過程,包括「轉換輸入活動」(Transformation Input CTE)和「轉換輸出活動」(Transformation Output CTE)。 3.消耗活動(Depletion events)-係將食品從供應鏈上去除的活動。其中,「消費活動」(Consumption CTE),指食品呈現可供顧客消費狀態的活動,例如把新鮮農產品放在零售店供顧客選購;「最終處置活動」(Disposal CTE)指將食品毀棄、無法再作為其他食品的成分或無法再供消費的活動。 而紀錄上述CTEs的KDEs例如各項活動的擁有人、交易對象、日期時間、地點、產品、品質等,應將該指南所列出之各項KDEs理解為紀錄CTEs的最基本項目。目前最大的問題是食品監管的要求和產業界執行可行性間的差距,故如何縮小此差距仍為各國政府當前最大的挑戰。