美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2024年3月14日通過「衛星補充涵蓋(Supplemental Coverage from Space, SCS)」的監理架構,未來將增修聯邦法規電信專章(Title 47 of Code of Federal Regulation)開放600 MHz、700MHz、800 MHz、1800MHz中部分頻段及AWS H-block(1915-1920 /1995-2000 MHz),容許衛星通訊業者向地面行動通訊業者租用頻譜提供SCS服務。
SCS能讓用戶透過手機等既有的行動通訊終端接收衛星訊號,如Starlink目前正與T-mobile合作試驗,透過其第二代低軌衛星提供的手機直連(Direct to Cell)服務,能大幅延伸地面行動通訊系統的涵蓋區域。但為了最大程度防止有害干擾,FCC劃出6個獨立地理區域(Geographically Independent Area, GIA),地面行動通訊業者若要將頻譜出租予衛星通訊業者,除出租頻率需屬於SCS頻段外,還必須在一個GIA內擁有所有與出租頻率同頻的所有執照(all co-channel licenses),而衛星通訊業者僅能基於頻率租用協議,在該GIA內以次級使用的方式提供SCS服務。
雖然2023年底於杜拜落幕的世界無線通訊大會(WRC-23)才剛決議(Resolution com6/9 WRC-23)把「研究指配新頻率供衛星直接與地面行動通訊終端連接,以補充地面行動通訊的涵蓋範圍」納入WRC-27的議程項目 (Agenda Item 1.13 WRC-27),FCC就搶先開放SCS頻段,但表示會積極參與國際研究與活動,確保在國際電信聯盟(International Telecommunication Union, ITU)的無線電規則(Radio Regulation)下建立的SCS相關國際監理機制能取得重大進展,並隨著SCS市場的發展逐步開放能夠運用的頻段與應用場景,期能充分發揮衛星通訊與地面行動通訊整合的效益,互補不易涵蓋的區域並無縫銜接,達成「未來單一網路」(Single Network Future)的政策願景。
日本第52次知的財產戰略本部會議決議—推動著作權資訊橫向跨域查找平台 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月01日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵,但數位時代的來臨,造成內容流通利用面臨創作資訊分散難找、權利歸屬識別困難,以致內容無法有效利用的問題。此問題並非個別企業、機構可以解決,而需要政府出面橋接既有創作資料庫,匯集散落於各處的內容創作資料及創作人資訊。 壹、事件摘要 日本岸田首相於2023年6月9日在官邸召開第52次知的財產戰略本部會議,針對「知的財產推進計畫2023」進行討論並決定[1]。日本基於為了活化日本的創新並實現持續的經濟增長,將社會轉變為最大限度發揮知的財產價值的社會的目的,提出2023知的財產推進計畫的三大重點,包括:第一,強化新創企業和大學的知的財產生態系統,透過新創企業等管道迅速實現大學研究成果的社會應用循環;第二,促進負責任和可信賴的AI,兼顧促進AI技術應用和維持知的財產創造的激勵,同時對風險採取必要的措施;第三,發揮內容產業力量推動內容產業的強化和結構改革,進行政府和民間的合作促進內容創作;從促進內容的創作和使用循環的角度出發,建立簡單而統一的權利處理窗口機構,並推進跨領域的權利資訊搜索系統的建立。 貳、重點說明 目前網路上的業餘創作者等創作的內容越來越多,但此類內容使用的可行性因權利者資訊不明確,造成獲得許可所需的成本過高,成為便利的數位時代造成的不便利後遺症。日本「知的財産推進計畫」於2022即已針對著作權制度進行改革方向,開始推動實現簡單且一體化的權利處理,加速內容的流通和創作者的報酬回饋,力圖實現簡潔統一的權利處理制度,以促進內容的「創作」和「利用」循環[2]。 日本注意到隨著內容的主要流通轉向網絡播送,對於業者而言,實現內容差異化,包括對留在手上的播送內容檔案再利用,對強化競爭至關重要。但涉及多個權利持有人的內容,其權利處理成為取得授權的瓶頸,導致內容的利用無法推進。基於簡便化權利處理和報酬支付的政策想法,日本於今(2023)年提出修改著作權法,創建新的作品使用法定授權申請制度,並在同年5月修改法案獲得通過[3]。依據此新通過的授權申請制度,日本文化廳可以針對未授權集體管理或權利人提供利用意願不明的著作,裁定可由利用人支付補償金以順利實現對這些作品於特定時間內的利用。 除建立授權意願不明的利用授權法令依據外,日本亦擬在實務上建立配套機制,即透過數位化、一體化的流程設計,規劃建立能夠跨領域尋找著作權資料的資料庫,以利確認權利資訊和使用許可的意願表示。而針對橫向跨域的權利資訊資料庫的構建,日本特別成立研究小組,於2022年12月「跨域權利資訊資料庫研究報告」。該報告提出連接各領域資料庫來檢索資訊的「領域橫向權利資訊檢索系統」的規劃。依該規劃,日本文化廳將與保有各領域資料庫的相關利害關係人合作,推進系統的設計和開發在新著作權法的實施期間,建立並運營「領域橫向權利資訊檢索系統」,以連接各領域資料庫[4]。 該系統將力求實現數位化程度最高的設計,除了與各領域資料庫連接外,還將包括設置統一的窗口組織來執行新的授權利機制,設法使未在現有資料庫中收錄的內容(如僅在網絡上創作的內容、未集中管理的著作等)能夠順利登錄,並提供確認權利資訊和使用許可意願表示的功能。為了簡化流程和加快速度,這些窗口組織(機構)將由經文化廳長官認可的單位擔任,負責申請受理、審議確認和(應支付的使用)報酬審定等程序。另外,對於擬取得無期限的授權使用的利用人,可以利用不明著作授權制度,並可透過這些窗口組織簡化相關授權程序[5]。 參、事件評析 日本已考慮到數位時代的資訊變化速度,認為應該在著作權制度和相關政策改革方面,推動公私協力尋找權利者、確認使用可行性的合作,規劃建立跨領域權利資訊檢索系統,以利最大限度地實現新裁定授權制度的簡化和迅速處理,以實現其戰略綱領持續著力的內容「創作」和「利用」循環的加速。 而促進內容「創作」和「利用」循環加速的做法,日本不只是建立法令依據,是透過資訊科技與認證適格單位,用完整而全面性的配套措施進行推動。顯見日本已注意到資訊科技可以降低、便利權利資訊的登錄,讓權利人不會因為登錄作業麻煩而意願欠缺;而與既有資料的串接,則可在不會喪失保有各自資料庫的保障下,快速建立資料完整的檢索查詢平台。因此日本預計2023年將首先確定要優先合作的資料庫、研究合作方式、建立檢索介面的概念;同時對未集中管理的著作等內容的權利資訊登記方法進行需求調查和探討,預計於2024年度將研析該系統應具備的細部功能規格[6]。 而既有除了系統工具外,為促進新的權利處理制度的實現,由於資料分散在不同地方,相較於單一的官方登錄或受理平台,多元的受理窗口更能便利的登錄、受理做法,日本考慮與數位/網路出版等網上內容流通的中介者共同協作,更能以適應數位時代的速度為基礎與先進技術的應用,順利實現新制度的準備和持續營運。 我國原創文化內容的流通利用面臨與日本智財戰略綱領相同的議題,也已經在文化部的計畫支持下建置「文化內容流通利用服務網(Copyright Hub)」受理著作的自主登錄與權利資訊查詢,同時規劃透過認證、指定的方式,建立類似日本智財戰略綱領規劃的多元登錄受理代理窗口,與既有內容平台或特定文創領域專業法人合作,以利串接大量既有資訊;並預計逐步於文創獎補助中納入登錄著作權利資訊的要求,以促進資訊的完整。 然本次文創法送立法院修法的草案,並未納入原已新增的流通利用草案條文,不僅欠缺日本賦予的授權機制,以及資料庫、認證適格窗口的推動法令依據,也無法立即促成獎補助中納入登錄著作權利資訊的要求。我國「文化內容流通利用服務網(Copyright Hub)」早於日本起步,期待即便無法如同日本建立法令依據,亦可在文創獎補助連結的加持下快速推展,讓我國文化內容的流通利用推動持續領先,成為其他國家之參考標竿。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]〈知的財産戦略本部総理の一日〉,首相官邸ホームページ,令和5年6月9日,https://www.kantei.go.jp/jp/101_kishida/actions/202306/09chizai.html。 [2]〈知的財産推進計畫2023〉,頁77,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/230609/siryou2.pdf (最後瀏覽日:2023/08/22)。 [3]〈令和5年通常国会 著作権法改正について〉,文化庁,https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/r05_hokaisei/ (最後瀏覽日:2023/08/22)。 [4]同前註2。 [5]同前註2,頁78。 [6]同前註2,頁78。
美國FCC公布網路中立規則,確保網際網路自由與開放美國「聯邦通訊委員會」(Federal Communications Commission,FCC)於2010年12月21日表決通過「網路中立性」(Net Neutrality)規則,確保網際網路的自由開放,限制網路服務提供者(ISP)不得針對網路流量與內容進行不合理的管制,保障消費者權益、意見表達的自由、網路服務的競爭與創新。 網路中立性爭議由來已久,自2005年FCC公布網際網路政策聲明以來,對於管制機關是否介入ISP對於網際網路流量與內容之管理,一直爭執不斷。網路上服務與內容的創新驅動寬頻網路的發展,寬頻網路的普及又促進更多的創新與投資,在此時,寬頻網路壅塞的問題也日益嚴重,寬頻ISP為了確保競爭優勢,開始針對網路的流量進行管理,投入新技術建立網路流量的優先權與過濾機制中。 為了避免ISP管理網路的行為影響網路的競爭與創新發展,FCC自2009年開始探討網路中立性之管理規則。 本次公布之網路中立性規則包含五個部分: 1. 透明度(Transparency): ISP應公開揭露關於網路管理的資訊,包含網路接取服務之管理措施、商業條款,提供消費者及上下游業者做出適當的選擇。 2. 禁止封鎖(No Blocking)行為: 不得任意封鎖使用者及其他網路服務或內容提供者合法使用、接取網路的權利,凡是合法的內容、服務、應用等,皆不得被阻止。 3. 禁止不合理差別待遇(No Unreasonable Discrimination): 不得無故對於消費者接取網路之內容與流量進行差別待遇。 4. 定義合理的網路管理行為(Reasonable network management): 合理的網路管理包括:確保網路的安全與完整、解決網路壅塞的狀況、基於消費者自願的控制與過濾機制。 5. 區分無線行動網路與特殊服務 考量無線行動網路在速度、容量上與固定網路的差異,FCC制訂相關量測的規範,在合理網路管理的條件上,無線行動網路與固定網路將有不同的管制密度。 而FCC也將區分網路特殊服務,有別於單純的寬頻接取服務,特殊服務是在基礎網路上提供主要專業用途的服務,例如VOIP或視訊服務(IPTV),以促進更多元的私人網路投資與更創新的網路服務發展。 新的網路中立性規則仍然受到許多的批評,倡議者認為FCC宣示的管制強度太低,ISP有可能以各種手段迴避管制,公眾利益團體亦認為FCC未禁止「付費優先權」(Pay for priority),將使網際網路出現「高速/慢速」的不公平狀況;而反對者則認為FCC的管制將影響網路的創新服務發展,不利未來的投資。然而無論如何,這仍是在Comcast案受挫後,FCC維護網際網路的開放性所重新邁出之重要一步。
醫療器材審核制度仍有爭議 歐洲議會延後表決時程在歐盟發生了諸如法國隆乳植入物醜聞(PIP scandal)以來的諸多事件後,歐盟醫療器材審核制度的革新更顯得刻不容緩。然而,歐盟執委會提案修正過往歐盟對於醫療器材之相關規範,強化市場化前(pre-market)的審核機制,引起了各界不同的意見,因此本年七月初,歐洲議會決定延後新指令修正案的表決至9月,以爭取時間取得各成員國代表間的共識。 為強化對於患者健康的保障,歐盟執委會(European Commission)於2012年提出醫療器材規則修正案(Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on medical devices),並包括對2001/83號指令等(Directive 2001/83/EC, Regulation (EC) No 178/2002 and Regulation (EC) No 1223/2009)的修正,已建立更完善的歐盟醫療器材管理機制。其中包括歐盟統一而集中的審核程序,此舉卻引起不同意見,認為過於科層化(bureaucratic)的市場化前審核制度設計,將阻礙研發且不見得對病患有利。有歐洲議會議員指出,現行制度雖有進化的必要,然集中化(centralisation)的審核工作,對於行政負擔的加重,或許不如先在各國家層級的管理機制進行強化。而歐盟醫療器材產業界也認為,集中統一化的審核機制,將會對於中小型研發企業造成衝擊,間接影響歐盟醫材類技術領域的科技研發,業界認為,新法案對於所謂對患者具有高風險第三類醫療器材(Class III devices)的審核,將使得患者延遲3至5年才能得到可以拯救其性命的產品,相對地卻沒有得到甚麼安全的提升。 七月初,歐洲議會公共健康與食品安全委員會(Public Health and Food Safety Committee, ENVI)決議將推遲法案表決至9月18日,屆時表決的結果,將主導未來歐盟醫療器材管理的主要方向。
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。