2022年2月14日,美國著作權局(US Copyright Office)所屬之著作權審查委員會(Copyright Review Board),做出一件人工智慧(AI)創作作品不得申請著作權登記之決定,並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。
本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記,Stephen將Creativity Machine列為作者,並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條(b)項的受雇著作原則(work for hire)取得前述作品之所有權,且得為此作品申請著作權登記。然而,Stephen提出的申請沒有成功,著作權局認為依著作權法及相關判例,非出自於人類所作之作品不應受著作權保障,而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後,著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定,除重申僅人類之作品得受著作權保障以外,更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約,故無受雇著作原則適用之可能。此外,著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權,並非作品是否得以受著作權保障之指標。
Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護,除上述著作權外,其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人,並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利,而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。
非營利組織EIT Health於2020年2月展開公共人體生物資料庫(Public biobank)再利用之「數位沙盒」(Digital Sandbox)計畫的第二次公開徵求。參與的中小企業於提案後,可於2020年7月底前獲得通過與否的通知,並最快於2020年9月開始參與計畫。 EIT Health成立於2015年,是歐洲創新技術研究所(European Institute of Innovation and Technology)下的「知識與創新社群」(knowledge and innovation community)之一,主要資金來自歐盟「展望2020」(Horizon 2020)。有鑑於數位革命創造了大量極具研究價值的醫學生物資料,EIT Health於2019下半年提出公共人體生物資料庫再利用之「數位沙盒」計畫構想,該計劃主要目的在支持中小企業利用該生物資料實施創新服務或開發產品。 而依據歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第89條規定,如果生物資料庫之利用係基於科學研究或公共利益之必要,可以在符合「適當的技術和組織措施」(Technical And Organisational Measures)之前提下得到豁免(exemptions)。依此條文,EIT Health之「數位沙盒」計畫參與者得不遵守GDPR第15條(資料主體之接近使用權)、第16條(更正權)、第18條(限制處理權)、第19條(關於更正或刪除個人資料或限制處理之通知義務)、第20條(資料可攜性權利)以及第21條(拒絕權)之規定。透過此計畫,有望幫助中小企業獲得公共人體生物資料庫、研究參與者(Sample holder)和登記冊的近用權限。此外,計畫亦提供最高35,000歐元的資金,以幫助中小型企業在開發創新產品時利用資料。
美國猶他州訂定「應用程式商店問責法」保障未成年人用戶之安全網路環境美國猶他州州長於2025年3月26日正式簽署「應用程式商店問責法(App Store Accountability Act)」(下稱本法)並於同年5月7日生效,為全美首部強制應用程式商店實施年齡驗證及家長同意機制的州法,其核心目標為強化對未成年人的網路環境保護。 本法要求應用程式商店供應商(下稱供應商)於用戶創建帳戶時驗證用戶年齡,若確認為未成年人,其帳戶必須與經過驗證的「家長帳戶」相關聯,未成年人下載或購買應用程式前,供應商須自家長處獲得「可驗證的同意」,且為確保該同意基於充分知情,供應商須向家長提出詳細聲明揭露該應用程式之年齡分級、內容描述、個資之收集與共享情況,以及開發者保護用戶資料之措施等內容,且於前述內容發生重大變更時通知家長並重新取得同意。 應用程式開發者(下稱開發者)亦須向供應商提供準確的資訊,並於應用程式發生「重大變更」時及時通知供應商,及透過數據共享機制驗證其猶他州用戶的年齡以及未成年用戶的家長同意狀態。若開發者善意信賴供應商所提供的年齡及同意資訊行事,可豁免承擔違規責任(安全港機制),爰本法主要的問責對象為供應商。 前述核心義務將於2026年5月6日起生效,若供應商或開發者提供不實資訊,將構成欺騙性交易行為而受到追訴;且自2026年12月31日起,若未成年人因供應商或開發者違反本法規定而受到損害,其本人或家長將有權提起民事訴訟請求賠償。
歐盟執委會、成員國和風電企業共同簽署風能憲章,建構法規環境以利風電產業發展歐盟執委會、26個成員國的能源部長和300多個風能相關企業於2023年12月19日在歐洲風能行動計畫(European Wind Power Action Plan)的基礎上共同簽署風能憲章(European Wind Charter),將有助歐盟執委會、成員國和風電企業互相協調並加速相關行動的執行,優化歐洲風電產業的發展環境。而該憲章主要的6項承諾措施分別為: (1)加速相關許可流程、優先執行修正後的《再生能源指令(Renewable Energy Directive)》,及提供風能的長期發展規劃,以確保(至少在2024-2026年間)充足、穩定且可預期的風能發展管道。 (2)改善及簡化風電競標機制的設計並建立一致性,以促進高品質風機的生產,且能同時具備環保、創新、資通安全和良好勞動條件;在不影響《淨零產業法案(Net-Zero Industry Act)》的立法程序下,於競標設計中納入客觀、透明、非歧視、非依據價格的資格預審或核准標準,特別是關於永續性和韌性、資通安全、商業行為和執行能力,以及民眾參與等要素。 (3)確保簽署單位所提供的商業程序、監管、產品和服務都能滿足如《淨零產業法案》和歐洲風能行動計畫中關於高品質的標準,包含環保、創新、資通安全和良好勞動條件;同時,也承諾將移除歐盟法規上的限制,並透過歐盟層級的工具減少財務風險。 (4)提供明確的競標時程,並採取適當的措施最大化各專案的執行率,包含訂定未執行時的懲罰,以及建立製造商和營運商的長期夥伴關係,提升供給和需求的可預測性,同時減緩價格波動的影響。 (5)透過積極的監管建立公平且具競爭力的國際環境,並考慮採取措施以處理可能的不公平國際貿易行為;在《外國直接投資規則(Foreign Direct Investment Regulation)》和其他適當工具的框架下合作投資風電領域。 (6)擴大風能設備的產製量能以滿足預期增加的風電專案需求,以及強化既有的勞動和工業能力、擴大投資規模,並支持工人技能升級和再培訓,確保足夠的勞動力。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。