歐盟執委會(European Commission)於2022年3月30日提出了一項「目標地球倡議(the Destination Earth initiative)」,希望建立「目標地球系統」(Destination Earth system,以下簡稱DestinE系統),作為實踐歐洲「綠色協議」(European Green Deal)、「數位化戰略」(EU’s Digital Strategy)此兩項計畫的一部分。
DestinE系統係旨在全球範圍內開發一個高度精確的地球數位模型,透過整合、存取具價值性的資料與人工智慧進行資料分析等技術,以監測、建模和預測環境變化、自然災害和人類社會經濟之影響,以及後續可能的因應和緩解策略。未來希望將高品質的資訊、數位服務、模型預測提供予公部門運用,接著逐步開放給科學界、私部門、公眾等用戶,將有助於應對氣候變遷、實現綠色數位轉型,並支持塑造歐洲的數位未來。
為實現此一項目,歐盟執委會預計在2024年中前由數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)投入1.5億歐元,並與科學、工業領域單位合作,包含歐洲航太總署(European Space Agency, ESA)、中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts , ECMWF)、氣象衛星開發組織(European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites , EUMETSAT)等,透過建立核心平台逐步發展為DestinE系統,稱之為數位分身(Digital Twins)。
是以,DestinE系統將允許用戶存取地圖資訊(thematic information)、服務、模型、場景、模擬、預測、視覺化,其系統主要組成分為以下三者:
從而,DestinE系統用戶將能夠存取大量地球系統和社會經濟資料並與之互動,該系統可有助於:
從而,DestinE系統用戶將能夠存取大量地球系統和社會經濟資料並與之互動,該系統可有助於:
美國白宮為避免由聯邦補助的生物科技研究案,因研究涉及具危險性生物,而不經意製造出生化武器,繼此於2014年9月24日由國家衛生研究院(National Institutes of Health,NIH)和白宮科技政策辦公室(White House Office of Science and Technology)共同提出新規範,即「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的機構監督政策」(United States Government Policy for Institutional Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),旨在加強由聯邦預算補助的生物雙重用途研究(Dual Use of Research)安全性。 前述生物科技研究中的生物雙重用途研究,意指以增進公共衛生、國家安全、農業、環境等為主旨的生命科學研究之外,尚有其他具殺傷力或致命性的合法研究,例如合成病毒、除草劑等。早於2013年,美國白宮即已開始實施「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的監督政策」(United States Government Policy for Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),惟本次另以機構為主要規範對象。而作成新規範之重點分述為三如下: 1.原先以補助單位(通常為國家衛生研究院),為具危險性生物研究案為監督、責成單位,現將該監督責任歸屬移轉至取得相關補助的科學家、大學或研究機構。 2.從事相關具危險性生物研究之科學家,必須通報其所屬機構,並且須召開審查委員會評估相關風險,亦須通知聯邦層級的補助單位。此外,該科學家與其機構必須提交一份風險防範之計畫書,例如建立生物安全等級(biosafety rating)較高的實驗室等。 3.違反相關規範之受補助對象,將面臨中止、限制或終止補助之處分,甚至失去申請未來聯邦補助單位所補助一切與生命科學相關研究補助的機會。
因應京都議定書生效壓力 工廠溫室氣體減量 將訂規範全國能源會議於六月二十日登場,面對京都議定書生效壓力,新舊工廠未來究竟應如何減量,備受企業高度關切,經濟部已擬出政策規劃,將自二○○七年開始推動既設工廠溫室氣體減量措施,至二○一五年減量一○%(二千年為減量基準年)。 工業部門溫室氣體排放量占全國排放總量五五%,但占全國 GDP 比例逐漸減少,工業局計畫在全國能源會議中,提出多項溫室氣體減量措施。 為建立產業減量機制,工業局規劃出短、中、長期三階段減量計畫外,並提出攸關溫室氣體查核機制的能源效率計算模式,藉由會議尋求共識後,逐步落實。 據瞭解,能源效率計算機制因各國規劃採取的措施不同而所有差異,有國家採用每人耗能量為計算基準,也有以生產產品所需耗能量計算,或是每創造單位國內生產毛額所需耗用的能源計算(即能源密集度)。 工業局認為,以能源密集度做為我國工業查核指標,可顯示能源消費與該產業的邊際效應變化趨勢,有助於落實工業部門減量策略的執行,因此建議我國未來在產業溫室氣體排放查核機制上,以能源密集度為查核指標。 至於,在溫室氣體減量機制上,工業局規劃我國自二○○七年時推動既設工廠實施溫室氣體減量措施,並至二○一五年時達到溫室氣體排放密集度降低一○%的目標,而其減量的基準年為二千年;在新設廠方面,則以全球一○%標竿能源效率製程的排放密集度擬訂排放標準加以審議。
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險,保護和行使著作權人權利,於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》,以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的資料為基礎,制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分,第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」,依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引(1.0版)》的區分方式,分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(業務)使用者(事業利用人)」和「業務外利用者(一般利用人)」四個利害關係人,依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施,以及提供和使用人工智慧系統和服務時,安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人(例如表演人)的權益保護,從權利人的思考角度,建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的(著作權)法律上利用行為[2]。其次,說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制;於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施;最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中,針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係,除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI(事業與一般利用人)」,提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍,並提供如何降低風險的對策。同時,從權利人角度提供如何保護權益的指引,並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下: 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製,無需獲得權利人的授權,但是,該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容,而進行額外學習;為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現;對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」,這三個情況係同時存有「享受」著作目的,不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷,資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下,未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時,屬於「不當損害著作權人利益」的要求,將不適用(日本)著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料,則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權,人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法,如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下,則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」, 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一,權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性(依拠性)」要件,例如:AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名(標題)或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出,除利用人外,開發或提供者亦有負侵權責任的可能,特別是--人工智慧頻繁產生侵權結果,或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果,但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時,可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品,甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物,不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態,該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧(AI)科技迎來契機,其生成內容隨著科技發展日新月異,時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售,或是將Chat GPT內容當作補習班教材,均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件,單純機械性的AI自動生成,基本上欠缺「人的創造性」,非著作權保護對象,已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本?賦予AI訓練合法使用既有著作,應有的界限?衡平(賦予)既有著作的著作權人權益?AI服務提供者應負那些共通義務?是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任?AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件?等等諸此進一步的疑義,則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》,我們可以清楚的看出,在樹立成為AI大國的國家發展政策下,其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製,但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任,彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時,做為完善相關法令機制的重要參考。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1] 文化庁著作権課,「AI著作権チェックリスト&ガイダンス」,令和6年7月31日,https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf,最後閱覽日:2024/08/20。 [2] 詳見前註,頁31。 [3] 詳見前註,頁7。 [4] 詳見前註,頁8。 [5] 詳見前註,頁9。 [6] 詳見前註,頁9。 [7] 詳見前註,頁35。 [8] 詳見前註,頁36。 [9] 詳見前註,頁42。
歐洲資料保護監管機關研議提出「智慧電表系統發展準備建議」研究報告歐洲資料保護監管機關(European Data Protection Supervisor,以下簡稱EDPS)是一個獨立的監督機關,其任務主要在於監督歐盟個人資料的管理程序、提供影響隱私的政策及法制建議、與其他類似機關合作以確保資料的保護。 EDPS於今(2012)年6月8日,針對歐盟執委會於今(2012)年3月9日發布的「智慧電表系統發展準備建議」(Recommendation on preparations for the roll-out of smart metering systems,以下簡稱準備建議)提出相關意見。「智慧電表系統發展準備建議」乃係針對智慧電表部署之資料安全保護及經濟成本效益評估,提出發展準備建議,供會員國於進行相關建置及制定規範時之參考。然EDPS指出,執委會對於智慧電表中個人資料保護的重視雖值得肯定,但並未在準備建議中提供更具體、全面且實用的指導原則。智慧電表系統雖能帶來顯著的利益,但造成個人資料的大量蒐集,可能導致隱私的外洩,或相關數據遭使用於其他目的。 有鑑於相關風險,EDPS認為在準備建議中,應更加強其資料保護的安全措施,至少應包含對資料控制者在處理個人資料保護評估時有強制的要求;此外,是否有必要進行歐盟層級的立法行動亦應予以評估。EDPS提出的意見主要包括:(1)應提出更多有關選擇資料當事人及處理相關資料的法律依據,例如電表讀取的頻率、是否需取得資料當事人同意;(2)應強制「提升隱私保護技術」(privacy-enhancing technologies)的適用,以限縮資料的使用;(3)從資料保護的角度來釐清參與者的責任;(4)關於保存期間的相關原則,例如對於家戶詳細消費資訊的儲存期間、或在針對帳單處理的情形;(5)消費者能直接近取其能源使用數據,提供有效的方式使資料當事人知悉其資料的處理及揭露,提供有關遠端遙控開關之功能等訊息。