日本政府於今(2023)年3月10日,閣議通過不正競爭防止法等一系列智財法律修正案,包括商標法、不正競爭防止法、意匠法(設計專利)、特許法(發明專利)、實用新案法(新型專利)、工業所有權特例法等智財相關六法修正案。5月11日送第211回國會(眾議院)審議中。
本次智財法律修正案,係為求智慧財產進行適當的保護與提升智慧財產制度的便利性,並確保國內外事業者間公平競爭,修法擴充他人商品型態的仿冒態樣,創設基於商標權人的同意下近似商標註冊制度;設計專利的新穎性喪失例外適用之證明手續的簡化、發明專利等國際申請優先權主張之手續電子化,另對外國公務員贈賄罪之罰金上限提高等措施。
為強化數位化多元事業品牌保護,除商標法修法以擴充可取得註冊商標,針對防止數位空間之仿冒行為,不正競爭防止法規定,自原始商品於日本首次銷售起三年內(不正競爭防止法第19條第1款第5項),禁止銷售與該商品非常近似的仿冒商品,然修法前前述行為態樣不適用於數位空間。本次修法為防止數位空間之仿冒行為,規定商品型態的仿冒行為,即使係發生於元宇宙等數位空間亦構成不正競爭行為,可行使侵害排除及侵害防止請求權(不正競爭防止法第2條第1款第3項)。
日本透過智財修法將商標保護觸角延伸入虛擬空間之作法,可作為我國未來政策推動與修法之借鑑。
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於2023年5月22日愛爾蘭資料保護委員會(Ireland's Data Protection Commission, DPC)對於Facebook的母公司Meta將歐盟境內資料傳輸到美國的行為做出開罰12億歐元的決定,並暫停資料跨境傳輸行為,再次引起了各界對於資料跨境傳輸的關注。 針對跨國提供網路服務的企業,如何確保企業處理資料的方式可以符合多國的法規要求,向來是一困難的問題。自從2015年「安全港隱私準則」(Safe Harbour Privacy Principles)被歐盟法院宣告失效後,美國與歐盟試圖就資料跨境傳輸重新達成一個可符合雙方要求的框架,包含2020年被歐盟法院宣告無效的「隱私盾框架」(EU-US Privacy Shield Framework),而2022年3月雙方達成原則性同意的歐盟美國資料隱私框架(EU-U.S. Data Privacy Framework, DPF),惟就美國於同年10月發布用以實施之行政命令(EO 14086),亦於2023年5月被歐洲議會認為對於歐盟境內資料的保護不足。 2023年6月8日英國跟美國共同發布建立英美資料橋(UK-US data bridge)的聯合聲明,以建立起英美之間的資料流動機制,但該英美資料橋是基於歐盟美國資料隱私框架做進一步的擴展,能否符合歐盟對於資料保護的要求,目前尚無法預期。 目前的商業模式中資料跨境傳輸是難以避免的現實困境,各國亦就資料跨境傳輸建立框架,企業需持續關注自身營業所在地之法規變化,以即時因應調整自身管理機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw/)
美國國家標準與技術研究院公布物聯網設備核心網路安全基礎指南草案美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2019年8月1 日公布「安全物聯網設備之核心網路安全特徵基準(Core Cybersecurity Feature Baseline for Securable IoT Devices)」指南草案,提出供製造商參考之物聯網設備網路安全基本要素,該指南草案中提出幾項重要核心要素如下: 設備辨識:物聯網設備必須有可供辨識之相關途徑,例如產品序號或是當連接網路時有具獨特性之網路位址。 設備配置:獲得授權之使用者應可改變設備的軟體以及韌體(firmware)之配置,例如許多物聯網設備具有可改變其功能或是管理安全特性之途徑。 資料保護:物聯網設備如何保障其所儲存以及傳送之資料不被未經授權者使用,應清楚可被知悉,例如有些設備利用加密來隱蔽其儲存之資料。 合理近用之介面:設備應限制近用途徑,例如物聯網設備以及其支持之軟體應蒐集並認證嘗試近用其設備的使用者資訊,例如透過使用者名稱與密碼等。 軟體與韌體更新:設備之軟體應可透過安全且可被調整之機制進行更新,例如有些物聯網設備可自動的自其製造商取得更新資訊,並且幾乎不需要使用者特別之動作。 網路安全事件紀錄:物聯網設備應可記錄網路安全事件並且應使這些紀錄讓所有人或製造商可取得,這些紀錄可幫助使用者與開發者辨識設備之弱點以近一步修復。
必載規定修法動態與爭點必載規定修法動態與爭點 科技法律研究所 2012年4月9日 壹、修法動態 我國無線電視數位化後,頻道大幅增加,必載義務規定將影響有線電視系統的頻道安排與營運規劃,依照最新黨團協商結論,有線廣播電視法修草第33條第1至3項規定:「系統經營者應同時轉播依公共電視法設立之公共電視之節目及廣告,不得變更其形式及內容,並應列為基本頻道。但經中央主管機關許可者,不在此限。(第一項)系統經營者為前項轉播,不構成侵害著作權,免付費用,亦不得向訂戶收取任何費用。(第二項)系統經營者應同時轉播民營無線電視事業所指定之一個頻道節目及廣告,不得變更其形式及內容,並應列為基本頻道。但法律另有規定或經中央主管機關許可者,不在此限。(第三項)」同草案第36條第1項則規定:「系統經營者播送之頻道節目及廣告,應依著作權法或其他相關法規取得合法授權。」就上開兩條文做體系觀察,可得出有線電視雖對民營無線電視台所指定之一個頻道負必載義務,但在授權協商未完成前,可予以先行下架、拒絕轉播。但無線電視業者卻反對,主張「數位無線頻道全部必載、且無須付費」。 貳、論點研析與本文建議 一、應注意國際公約之遵守 我國必載規範最早見於1998年著作權法第56條之1第2項:「有線電視之系統經營者得提供基本頻道,同時轉播依法設立無線電視臺播送之著作,不得變更其內容。」使必載不須經著作財產權人同意,屬免費轉播,與伯恩公約第9條第2項及TRIPS第13條有關合理使用之規定不符,引起其他國家關切,而於2003年修正時刪除。惟同樣的規定仍然存續於有廣法中,相背國際公約問題未獲解決。無線電視頻道內所有節目,須向節目原始著作權利人取得授權。若規定有線電視業者須必載所有無線電視頻道,卻不構成著作權之侵害,將連帶使得無線電視業者無須向節目原始著作權利人取得於有線電視系統播送之授權,損及節目原始權利人之利益。 二、有線電視業者之頻道空間與「基本頻道空間」仍具有限性,立法不宜過度限制其權利,仍應以必載一個頻道為宜 從美國的法制經驗觀之,確保資訊多樣性、大眾免費收視之利益與促進市場競爭三項實質政府利益,並未因無線電視數位化而消失,數位必載仍有需要,只是全部必載可能構成多頻道平臺業者逾越必要程度的負擔。故系統業者僅須負擔必載無線電視業者自選群播中一個頻道串流的義務。我國目前有線電視系統未完全數位化,若全部必載民營無線電視共12個數位頻道,且列為頻道空間有限且訂閱戶最多的基本頻道,將導致有線電視業者獲利減損,恐過度限制有線電視業者的廣電與財產自由。我國無線電視已極趨弱勢,必載的確可確保無線電視業者的廣告收入,進而維持經營以保資訊多樣性,仍有必要繼續採行必載規則,惟必載頻道應僅由無線電視業者選擇其一可謂足夠。 三、我國民營無線電視台不屬非商業無線電視台,應輔導其回歸商業競爭,充實數位無線電視臺之動能 非商業無線電視台主要係補充商業電視因追求收視率與廣告收入,所造成特定資訊缺乏而設。商業無線電視台的全部必載恐對多頻道平臺業者投入於商業競爭上之努力,造成搭便車之效果,進而減損無線電視業者自身技術創新與節目開發之誘因。適切輔導無線電視業者競爭閱聽眾之眼球,如英國之共同傳輸的數位無線電視平臺,才能使無線電視業者更有效利用具高度公益性的無線頻譜。 四、無線電視業者間對必載規範與定位時有內部爭議,應仿照美國法制,設計可符合不同業者需求之「必載/再傳輸同意」選擇權框架 法研議修正之初,無線電視業者內部即有不同意見與需求,有意欲與有線電視業者進行載送之商業協商者,亦有傾向免付費必載者。若完整引進美國法制的精神,由無線電視業者自行選擇必載或行商業協商載送,不但可滿足當前不同無線電視業者間的歧異;亦因法制具有彈性,而有不因業者商業上成功與失敗之變化而須頻繁修法之利。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。