歐盟理事會(Council of the European Union)於2022年5月16日正式通過了資料治理法(Data Governance Act, 簡稱DGA),本法是歐盟執委會(European Commission)於2020年11月提案,經過一年多的意見徵詢與協商,歐盟議會(European Parliament)於今(2022)年4月6日以501票贊成通過,隨後由歐盟理事會通過公布,本法預計將於2023年8月正式生效。
DGA包含幾大面向,除了針對資料中介服務(data intermediation)、資料利他主義(data altruism)、歐盟資料創新委員會(European Data Innovation Board)等機制建立的規定外,在第二章特別針對公部門所持有之特定類別資料的再利用(reuse)進行規定。當公部門持有的資料涉及第三方受特定法律保護的權利時(如涉及第三方之商業機密、智慧財產、個資等),本法規定公部門只要符合特定條件下可將此類資料提供外界申請利用;若為提供符合歐盟整體利益的服務且具有正當理由和必要性的例外情況下,得授予申請對象專有權(exclusive rights),但授權期間不得超過12個月;歐盟應以相關技術確保所提供資料之隱私和機密性。
再者,各會員國應指定現有機構或創建一個新機構擔任提供上述資料類型的單一資訊點(Single Information Point, SIP),以電子方式公開透明地提供資料清單,包含可申請利用之資料的來源及相關描述(至少包含資料格式、檔案大小、再利用的條件等),以提供中小企業、新創企業便利、可信的資料查詢管道。此外,歐盟執委會應建立一個單一近用點(Single Access Point, SAP),提供一個可搜尋公部門資料的電子登記機制(a searchable electronic register of public-sector data),讓使用者得直接搜尋各會員國單一資訊點(SIP)中所提供的資料及相關資訊。
DGA是歐盟2020年2月發布歐盟資料戰略(European Data Strategy)後的第一個立法,歐盟希望透過本法建立一套能提升資料可利用性和促進公私部門間資料共享的機制,以創造歐盟數位經濟的更高價值。
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於回顧過去10多年來在大學智慧財產相關的政策措施以後,日本科學技術振興機構(JST)智慧財產戰略中心於7月5日就「政策建言-回首長達十多年的大學智財相關政策措施並探求今後的發展」總結作出發表。根據外識學者專家所組成的JST智慧財產戰略委員會所作成的研議,其就大學智財此後所追求的目標願景,以及為達成該願景各個部門(政府、大學、技轉中心與JST)各自所應扮演的角色提出了整體的建議。 在建言中提到,大學智財的目標願景乃在於「以未來運用為導向擬定智財策略」與「確保研究成果轉化智慧財產,積極回饋國民社會」,並列舉各部門為達成目標願景所應執行之任務。 建言中主要提到的各部門任務如下所述: 【日本政府的任務】 ‧對於大學的智財評價,不應只限授權金收入,也應考慮共同研究、創新育成(由大學孕育而生的新創企業)的創出效果。 ‧應建構於獲得革新性的研究成果時,能夠搶先取得基礎專利、強化週邊專利的策略性的、機動性的強而有力的智財支援體制。 【日本大學、技轉中心的任務】 ‧為創造強勢的專礎專利,應能確保具備優秀判斷力的人材,與應進行充分的先前技術檢索。 ‧應以大學成果的早期實用化為導向,推進與中小、新創企業的合作關係。 ‧思考大學間、技轉中心間多樣而有效果的合作形態,積極謀求提升技轉機會。 ‧強化對學生與研究者的智財教育與智財進修。 【JST的任務】 ‧研析早期而積極的智財發掘與迅速而機動的資金投入等等主動性的支援模式。 ‧進行熟悉海外技術移轉的專業人材的配置與培育,且就對大學專利之權利侵害提供設置諮詢窗口等的支援措施。 ‧促進大學閒置專利的海外技術移轉。 ‧研議於鉅額資金投入而有多數大學、企業參與之特定大型計劃的場合,不受日本版the Bayh-Dole Act條款的限制,而由特定公共的機關等執行專利的管理。
歐洲央行提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」以因應新冠肺炎疫情歐洲央行(European Central Bank, ECB)於2020年3月18日提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」(Pandemic Emergency Purchase Programme),紓困金額占歐盟年GDP之7.3%,以協助歐盟面臨新型冠狀病毒(covoid-19)所帶來之經濟衝擊,同時也減緩再生能源產業因疫情所帶來之影響。 就此,歐洲央行總裁Christine Lagarde表示,對於紓困對象及方法,歐洲央行將採取不分產業類別自市場購買公債或私人債券之方式,以因應疫情所帶來之影響,其中也包含歐盟投資銀行(European Investment Bank, EIB)所發行之「綠色債券」(Green Bond)。又綠色債券係歐盟投資銀行於2007年所發行,又名「氣候意識債券」(Climate Awareness Bond),職是故,歐洲央行針對歐盟投資銀行綠色債券進行紓困將使再生能源產業蒙受其利。 依歐洲央行之「緊急債券收購計畫」,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買,亦即歐洲央行僅得自價證券買賣之交易市場購買債券,而不得直接購買首次出售之有價證券,此項限制,也包含歐盟投資銀行所發行之綠色債券。 以歐盟投資銀行綠色債券為例,歐洲央行之操作機制在於透過此項購買手段,提升歐盟投資銀行綠色債券之市場價格,同時讓歐盟投資銀行面對投資人時,可以享有較為優渥之議價空間,以降低歐盟投資銀行未來所要付給投資人之利率。同時歐洲央行可再進一步降低對於歐盟投資銀行之利息,進一步降低歐盟投資銀行因發行綠色債券所帶來之利息壓力,促使綠色產業得以因應疫情之衝擊。 如此歐洲央行即達成其目的,減緩投資市場之震盪,同時達到振興經濟產業效益。這也是為何,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買債券之原因。
歐盟法院裁定連結未授權影音串流網站之多媒體播放器違反著作權指令歐盟法院裁定連結未授權影音串流網站之多媒體播放器違反著作權指令 歐盟法院於2017年4月26日就Stichting Brein v Wullems案作出裁定,依據2001年的「歐洲議會與執委會關於資訊社會中著作權及著作鄰接權調和指令(Directive No. 2001/29/EC of the European Parliament and of the Council of 22 May 2001 on the harmonisation of certain aspects of copyright and related rights in the information society)」,認定販售多媒體播放器,其上安裝附加軟體使用戶可透過建立好的選單,連結到含有未獲著作權人同意影音授權的第三方串流網站之行為,符合著作權指令中「對公眾傳輸(communication to the public)」的定義。歐盟著作權指令第3條第1項並規定,會員國應提供著作權人授權或禁止任何對「公眾傳輸」其作品的權利,包含使用有線或無線的途徑使公眾可以任意地在任何時間地點接觸這些著作。 歐盟法院指出「公眾傳輸」的概念應包含兩個部分:「傳輸行為」以及「公眾。「傳輸行為」包含了各種形式的傳輸或再次傳輸,不管是透過有線或是無線;並且只要是讓公眾可得接觸作品的行為,即構成「傳輸行為」。至於「公眾」的意義為不特定的多數人,並應考慮潛在接觸用戶的可能性,且不僅是從單一時點接觸用戶多寡評斷,而是應觀察連續性累積的情況。 歐盟法院認定此販售多媒體撥放器之行為,考量該行為對於該著作一般利用的影響,對著作人合法權益產生不合理的侵害因而不符合該指令的重製權例外,故對著作權產生侵害。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。