歐盟執委會(European Commission,下稱執委會)於2022年9月16日通過《歐洲媒體自由法(European Media Freedom Act)》草案,旨在保護歐盟媒體多元化和獨立性。其立法目標一方面確保媒體多元化與編輯獨立性,讓歐盟公民能夠獲得廣泛且多樣的媒體服務。另一方面防止成員國對媒體的政治干預,要求以公平、公正、公開方式分配國家資源。此外,執委會建議成立歐洲媒體服務委員會作為媒體自由主管機關。
《媒體自由法》要點如下:
1.保護編輯獨立性:要求成員國尊重媒體服務提供商的編輯自由,並加強對新聞來源的保護,防止媒體決策受政治干擾。
2.不得對媒體使用間諜或監視軟體:包括針對媒體、記者及其家人使用。
3.獨立的公共服務媒體:其資金應充足且穩定,以確保編輯獨立。負責人和理事會必須以透明、公開和非歧視的方式任命。公共服務媒體提供者應當根據其公共服務使命,公正地提供多種訊息和意見。
4.媒體多元化測試:要求成員國評估媒體市場集中度對媒體多元化和編輯獨立性的影響。成員國採取的任何可能影響媒體的立法、監管或行政措施都應有正當理由。
5.透明的國家廣告:公開透明的國家廣告資源分配與受眾衡量系統(audience measurement)。該法特別關注數位廣告之收入。
6.線上媒體內容的保護:以《數位服務法》為基礎,該法包括防止不合理刪除合法的媒體內容。在不涉及虛假訊息的情況下,大型數位平臺有意移除某些被認為違反平臺政策的合法媒體內容時,必須告知原因,媒體提出的任何投訴都必須優先處理。
7.使用者自行定制媒體偏好:用戶能更改默認設置以反映自己的偏好。
8.提高媒體所有權的透明度
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歐盟委員會在2020年1月提出之工作計畫中,即表示2020年第四季度將會提出新的《數位服務法案》《Digital Services Act》,以因應新興數位時代下的歐洲。 2020年10月29日歐盟競爭事務專員表示,幾個科技巨擘針對每天蒐集大量訊息並加以過濾篩選,最後傳遞予公眾有限數量消息的過程,將必須採取更多措施以清除非法及有害的內容,此舉旨在解決與大型社交媒體平台相關之兩大問題,即仇恨言論之傳播以及傷害社會公共對話與民主之言論。 該法案將規範科技公司須針對其行為製作報告,並告知使用者,他們所看到的廣告是由誰付費進行投放、為什麼他們會成為這支廣告的目標對象。蓋因科技公司之數位平台先是無償蒐集使用者個人資料及偏好,再針對這些資料進行分析後,對使用者量身訂製廣告行銷策略,最後科技公司依靠此套方法賺進大量廣告收益,例如,臉書與Google在2018年的廣告收入佔據總收入百分之九十八及百分之八十五以上。 該法案亦將針對科技公司篩選訊息,最後有選擇性的發送特定訊息予社會大眾及量身訂製置入廣告之行為,設立明確規則,羅列應作為或是不作為之清單。例如禁止推銷自己的服務,蓋阻止競爭對手向消費者提供更好的交易服務,等同於變相阻止消費者享受自由競爭和創新的成果;故將先設立協調一致之調查框架,提供一套統一的規則以調查數位服務市場已存之結構性問題,而後在必要時可以採取相關行動,使市場更加具有競爭力。歐盟預計將於2020年12月2日宣布《數位服務法》草案,在正式立法之前,會再與歐盟國家取得一致共識。
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。
日本修訂《建築節能法》,加強住宅、建築物之節能措施日本政府為實現2050淨零碳排目標,內閣於2022年4月22日公布《建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律》(譯:有關建築物能源使用效率提升的法律,下稱本法)修正案,加強住宅、建築物之能效提升措施。本次修正內容,主要包含: 擴大本法適用對象 因本法現僅規範大型規模建物(面積2,000平方公尺以上)及中型規模建物(面積300平方公尺以上,未滿2,000平方公尺);故修正案定2025年起,將所有新建的小型規模建築(面積未滿300平方公尺)及住宅均納入本法規定,不僅要求外牆和屋頂需增厚隔熱材質,並應使用高能效的空調及照明設備,以符節能標準。 擴大領先者計畫(Top Runner program) 以淨零耗能住宅(Zero Energy House, ZEH)及零耗能建築(Zero Energy Building, ZEB)為目標,最遲到2030年逐步提高實施節能標準。 實施節能裝修融資政策 國土交通省為促進既有建築物節能改造及鼓勵引進太陽能發電的新機制,將由住宅局編列預算,透過日本住宅金融支援機構(Japan Housing Finance Agency, JHF)辦理節能裝修低利息融資。
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 )」