2023年日本著作權法修訂之相關規範
2023年5月17日，日本國會通過了《著作權法》部分條文修正案，並於同月26日公布（2023年第33號法）。
隨著數位化的進步，內容的創作、傳播和使用變得更加容易，不再只是過去主流的出版社、電視台等「專業人士」才能從事，而是一般普羅大眾也可以參與創作，並將內容貼在網路上。與此同時，既有著作之重新利用的需求等情形均日益增加，然而此類內容的問題在於難與著作權人取得聯絡，不一定可順利使用。
為了解決上述問題，本次修正重點之一係新增第67之3條，根據該條規定，儘管著作之利用人採取了確認著作權人授權意願等措施，但仍無法確認著作權人授權意願時，得向文部科學省所屬之文化廳申請裁定，經文化廳長裁定允許利用並繳納補償金後，利用人得於該裁定所定之期間內（申請書所載之期限最長不得超過3年）先行使用該著作。新裁定利用制度放寬了確認著作權人意願之程序與要求，降低使用門檻，並同時規定著作權人可聲請撤銷使用，如果文化廳長裁定撤銷使用，則利用人應停止繼續使用該著作，著作權人得依利用人實際使用期間之比例領取補償金。另為簡化及加快程序，關於新裁定利用制度之申請受理、要件確認與補償金額的決定等部分事務，文化廳長得指定特定之民間機構作為聯絡窗口負責相關行政手續之處理（第104條之33以下相關規定）。
新裁定利用制度的建立，將有助於促進著作之流通利用，即認為已充分週知著作權人，且盡可能地確認著作權人等是否可以使用的意思，仍不能確認意思狀態之著作，而採取一定措施放寬使用是妥適的。因考慮到週知等需要時間，乃決定從公布日（2023年5月26日）起3年內施行。
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陳姿文
專案經理 編譯整理
NHK，著作物の二次利用を円滑に 改正著作権法 参院本会議で成立，https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230517/k10014069861000.html（最後瀏覽日：2023/11/1）。
Business Lawyers，令和5年改正著作権法の影響度と実務対応，https://www.businesslawyers.jp/articles/1311（最後瀏覽日：2023/11/1）。
文化廳，令和5年通常国会 著作権法改正について，https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/r05_hokaisei（最後瀏覽日：2023/11/1）。
澳洲隱私保護辦公室（Office of the Australian Information Commissioner, OAIC）於2019年11月發布「2018-2019年數位健康年報」，其中針對「我的健康紀錄系統」（My Health Record System）日前發生資料外洩事件提出檢討及隱私建議。 「我的健康紀錄系統」於2012年開始由澳洲數位健康局（Australian Digital Health Agency）負責維運，所有健康報告以電子形式通過網站存檔或讀取，包括處方藥紀錄、醫生診療記錄、影像檢查以及其它測試紀錄等，所有資訊將置於網路並授權醫療專業人員，例如醫生、藥劑師、醫院工作人員和專職醫療人員（例如護士或物理治療師），均可登錄查詢。 「我的健康紀錄系統」原先以民眾自願選擇加入模式運作，以選擇性線上註冊方式概括同意健康資料存取。隨後為促進醫療產業發展，澳洲政府宣布「我的健康紀錄系統」全國適用並提供退出機制至2019年1月31日。而2018年澳洲修訂「我的健康紀錄法」（My Health Records Act 2012）強化個人資料管理相關規範，例如：提供永久刪除權、不得適用於保險目的、違反關鍵隱私保護而增加民事和刑事處罰等。 「2018-2019年數位健康年報」指出，隨著「我的健康紀錄系統」於2019年2月從選擇性註冊模式變為退出模式，關於隱私疑慮的查詢和投訴大幅增加。2018年至2019年OAIC收到57件投訴案，OAIC更對數位醫療產業中的受監管企業進行隱私評估，包括私人醫院、藥房等。為解決民眾疑慮，「我的健康紀錄法」修訂賦予永久刪除權，使投訴數量開始遞減，OAIC亦為醫療服務提供者發布有關保護患者個人健康資料相關指引，並與衛生部門組織合作，促進良好的隱私保護觀念，以增進健康服務提供者對預防和應對資料外洩的理解。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
中國電子簽名法將於四月一日正式生效去年八月甫通過的中國電子簽名法在今年四月一日正式生效，而中國首家對外提供電子簽章服務的憑證機構（電子印章中心）在三月三十日成立。 中國電子簽名法對於電子簽名的定義指出，電子簽名是指數據電文中以電子形式所含、所附用於識別簽名人身分並表明簽名人認可其中內容的數據。而電子簽名的適用範圍，除了在涉及婚姻、收養、繼承等人身關係、土地房屋等不動產權益轉讓、停止供水、供熱、供氣、供電等公用事業服務或法律、行政法規規定不適用電子文書的其他情形外，均可使用電子簽名。
美國能源關鍵基礎設施議題觀察