歐盟發布「如何掌握歐洲的數位基礎建設需求？」白皮書暨公開意見諮，尋求成員國間更一致的頻率與海纜監理架構
「安全、韌性、高效、永續的數位基礎設施」，是歐盟「數位十年計畫」（Digital Decade Policy Programme 2030）所擘劃的政策目標之一。執委會於2024年2月21日發布「如何掌握歐洲的數位基礎設施需求？」（How to master Europe's digital infrastructure needs ?）白皮書，詳細盤點歐盟數位基礎設施的發展現狀及所面臨的挑戰，提出可能的政策方案並公開諮詢各界意見。
其中有關頻率管理的部分，執委會認為成員國間各自為政的頻率釋出與管理政策拖累了整體歐盟的5G布建進程，目前5G的涵蓋率與普及率仍不如預期，成員國間的數位發展程度也參差不齊，法規環境差異對跨境提供服務所造成的障礙亦導致數位單一市場難以成形。為避免相同困境在6G重演及因應發展衛星通訊服務帶來的跨境頻率管理議題，歐盟將更進一步同調各成員國的頻率管理政策與規範環境，提高歐盟對頻率政策的掌控，確保歐盟通訊網路的安全性、獨立性和完整性。
海纜的安全性亦受到關注，歐盟既有電子通訊網路和服務的監管架構並未就雲端服務業者規範相關的義務，但隨著大型雲端服務業者持續投入海纜建設，歐盟已經有超過60% 的國際流量透過非公眾網路業者建設的海纜傳輸，監理上的漏洞已經形成歐盟通訊網路的安全隱患。
執委會將與各界展開廣泛的討論與磋商，研議能確保安全與韌性之數位基礎設施的政策工具及監理框架。在頻率管理方面，希望能提高歐盟的一致性與協調性，為地面通訊、衛星通訊及其他新興應用的頻率使用提供更統一甚至單一的授權流程及選擇條件，以促進數位單一市場的形成；在海纜方面亦規劃建立歐盟層級的聯合治理體系，將針對海纜的風險、弱點及依賴性做全面性的評估，亦將資助既有海纜的升級與新海纜的設立，同時確保供應鏈的安全性及降低對高風險第三國的依賴。
潘科諺
法律研究員 編譯整理
White Paper - How to master Europe’s digital infrastructure needs?, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/white-paper-how-master-europes-digital-infrastructure-needs (last visited Apr. 12, 2024).
European Union, Decision (EU) 2022/2481 of the European Parliament and of the Council of 14 December 2022 establishing the Digital Decade Policy Programme 2030 (Dec. 19, 2022), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32022D2481 (last visited Apr. 12, 2024).
根據美國聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2016年之寬頻進步報告，美國現行之標準為業者必須提供下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務，相較於2010年所設立之標準─下載速度至少達4Mbps與上傳速度至少達1Mbps的寬頻服務，顯示出美國在寬頻部署上有明顯的進步。然而，目前仍有3400萬美國人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。 這份報告亦顯示，持續之數位落差（digital divide）導致40%生活在鄉村以及部落地區之人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。此外，E-rate計畫方案之持續推行，雖使許多學校之網路連線已有顯著改善，但仍有41%之學校未能符合FCC之短期目標，亦即這些學校之寬頻連線仍無法供應數位學習之應用。基於以上理由，2016年之寬頻進步報告總結：寬頻部署並未被適時並合理的（timely and reasonable）適用於全體美國人。 該份報告亦認為當今的通訊服務應以固網及行動寬頻服務（fixed and mobile broadband service）之方式提供，彼此的功能不同並能互補。然而，FCC尚未建立行動寬頻服務標準，因此，行動寬頻之部署尚未能反映在目前之評估。 依據1996年電信法第706條之規定，FCC必須每年報告先進通訊能力之部署，是否讓每位美國人民都能適時且合理的使用。國會所定義之「先進通訊能力」（advanced telecommunications capability）必須具高品質之能力，可讓使用者傳輸以及接收高品質之聲音、數據資料、照片以及影像服務。 此份報告重點總結如下： ●全面部署： 目前仍有3400萬美國人（約10%人口）無法接取固網下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務。然而，相較於去年之5500萬美國人（約17%人口）未能接取該寬頻服務，今年已有顯著的改善。 ●鄉村與城市間之數位落差仍待改善： 仍有39%之鄉村人口（2340萬人）以及41%之部落人口（160萬人）無法接取該寬頻服務（25Mbps/3Mbps）。相較於都市僅有4%之人無法接取該寬頻服務，發展上仍不平等。但相較於去年報告所示，有高達53%鄉村人口以及63%部落人口無法接取寬頻服務，城鄉發展不均之程度已有改善。 ●學校之寬頻速度： 全國僅有59%之學校達到FCC所設立之短期目標，亦即100Mbps可以供1000位學生使用，並有極少數之學校達到長程目標，即1Gbps可供1000位學生使用。 這份報告首次將衛星寬頻服務列入評估，FCC對於衛星寬頻服務適用與固網寬頻服務採用同樣之標準（25Mbps/3Mbps）。然而，在評估過程中，尚未有任合衛星寬頻服務符合FCC所採行之寬頻標準。
英國設立綠色財政委員會，檢討未來稅制綠化的方向英國為了達到稅制綠化的目標，特別在2007年底設置了一個集合產官學背景人員及消費者與環保組織代表組成的稅制檢討委員會－綠色財政委員會（Green Fiscal Commission, GFC）。GFC定位為獨立的組織，其任務是在未來的一年半期間，針對英國如要導入綠色稅與環境稅的稅制變革（green taxes and environmental tax reform, ETR），檢視完成其所涉及的相關議題，特別是導入困難之處何在，以期將過往對財貨“good“（例如勞動活動所產生的所得或收入）課稅的精神，規劃轉向為對環境有害的結果“bad“(如環境損害）予以課稅，GFC預計在2009年4月提出正式的報告，而報告探討的重點將會集中在以下三大部分： - 有關環境稅如何執行與操作之資訊與證據 - 有關社會大眾與利害關係人對於環境稅所持態度之資訊與證據 - 針對研究報告內容對外進行適當的溝通 英國欲進行綠色稅制改革，主要是基於歲收中和（revenue neutral）的考量，意指對財貨的租稅減免（tax cuts on ‘goods’）短缺，應透過對有害活動課稅所增加的稅收，予以平衡。英國政府希望可以藉由GFC的研究成果，成果進行綠色稅制改革，讓英國的稅收來源在2020年可以達到至少有20%是源自於綠色稅。
澎湖發展風力發電 催生大規模離岸風場「能源」將是本世紀最受注目的議題之一 。為了有效規劃能源配置，台電擬定風力發電十年計畫，規畫在十年內建造30萬瓩的風力發電容量，其中在風車的故鄉—澎湖，計畫催生231部風力發電風車，並將興建台澎海底電纜傳輸電力。未來，澎湖將成為台灣首座大規模的「離岸風場」。 目前我國政府正大力發展再生能源，其中台電計畫在西部沿海大量興建風力發電廠，另外，在離島的澎湖也將大量興建風力電廠。風是澎湖獨特的天然資產，目前台電在澎湖白沙鄉中屯已經建有8部風車，未來將繼續在澎湖設置231部風車。 在荒漠或海上興建風電場，是世界新趨勢，英國 2003年第一個離岸風場開始營運，下一世代新的離岸風電場總容量更將高達120萬瓩，德國兩個離岸風場容量高達30萬瓩，風場發出來的電將傳輸到歐洲中央電網。這些離岸風場不光是建在小島上，還包括以鋼或木頭架在淺海中的風車。
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。