作為鄉村音樂發源地的美國田納西州,有著蓬勃的音樂產業,匯聚來自各路的表演藝術工作者,因而對相關從業者的個人公開權(Right of Publicity)保障尤為重視,早在1984年即制訂《個人權利保護法》(Personal Rights Protection Act),確保該權利不會因權利人死亡而消滅,屬於可由他人繼承之財產權,允許繼承人自由轉讓和授權,包含其姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)之權利主張,但被繼承人之聲音仍不在權利主張的範疇。
惟現今AI深偽仿聲技術所生成之音樂亦可能侵害音樂人及藝術家的智慧財產權,因而於2024年3月21日由州長簽署《確保肖像、聲音和圖像安全法案》(Ensuring Likeness Voice and Image Security Act),簡稱貓王法案(ELVIS Act),該法案於3月7日獲得州議會兩黨一致支持,首度明確將個人公開權得主張之範圍擴及至表演者的聲音(NIL+V),其目的是為了應對AI生成音樂的突破性進展,以保護音樂創作人及表演藝術家之權利免受AI技術侵害,這是全美首部禁止他人未經授權使用或重製權利人的聲音以供訓練AI模型或生成深偽內容所制定的法律(註:加州雖已將聲音作為權利保護客體但非針對AI技術之侵害),明確規定第三人在未得本人之同意下,若意圖利用AI深偽技術生成經仿製、偽造或變造的圖片、影音、聲音等數位檔案,而後續冒用本人名義進行公開發表或公開演出詞曲創作人及表演藝術工作者之聲音或影像的行為,則須承擔相應的民事侵權行為責任,以及構成歸類在微罪的刑事犯罪,刑期最高可處11個月又29天的監禁或2,500美元以下的罰金,該法案預計於今年7月1日生效,且僅適用於在田納西州境內的工作者。
該法案所保護之主體除音樂創作人及表演藝術家外,亦包含動畫配音員及串流媒體盛行下廣播與網路節目的播音員(俗稱播客),以確保這類主要仰賴聲音維生的工作者能免於AI仿聲技術而減損其專業價值;另外若有與詞曲創作人或表演藝術工作者締結專屬合約之唱片公司或經紀公司亦為訴訟程序的適格當事人,可代理公司旗下的工作者尋求救濟管道;最後,若利用權利人的姓名(Name)、肖像(Image)、形象(Likeness)或聲音(Voice)屬於法案中列舉的合理使用行為,如基於公益目的、新聞播報、轉化性使用、偶然入鏡或著作之附帶性利用等,則應屬美國憲法第一修正案之保障範圍而非在該法案的規範射程。
除田納西州之外,美國尚有其他39個州提出或正在推動相似的法案,但全美目前仍欠缺統一性的立法;聯邦政府仍尚在研擬如何保護表演藝術工作者個人公開權的階段,日前在田納西州政府今年1月時提出貓王法案的草案後不久,由美國眾議院議員組成的跨黨派小組曾公佈《禁止人工智慧偽造和未經授權的重製法案》(或稱為《禁止人工智慧詐欺法案》),旨在推動建立聯邦層級的框架性立法,以確保個人的聲音或肖像權屬美國憲法第一修正案的保障範圍,而該提案據稱是針對美國參議院去年10月提出的《鼓勵原創、培育藝術和維繫安全娛樂法案》(或稱為《禁止仿冒法案》)的更新及補充,以維護公共利益,創造具有原創性、正當性及安全性的休閒娛樂環境。
美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。
Serenex控訴員工竊取癌症新藥商業機密資料美國公司Serenex,指控兩位離職的舊員工,竊取實驗用癌症藥物,並賣給中國公司。Serenex控訴先前聘僱的化學家黃雲生是國際商業間諜,黃雲生偷竊Serenex的商業機密,並用偷來的資料來提供給海外尋找專利的公司。員工竊取機密已經是個日趨嚴重的問題,尤其是對全球型的企業,以及智慧財產為主的公司。 Serenex擁有30個員工,目前正進行實驗性癌症藥物的人體測試。根據報告Serenex自2001年設立後,所募得的風險資本已從2千6百萬美元提升至8千1百萬美元。為此,Serenex在威克高等法院提起訴訟,同時也將北京國藥龍立科技公司、基爾生物科技公司以及負責人Tongxiang Zhang列為被告。 Serenex的律師Jonathan Sasser表示,Serenex以提出訴訟的方式來保護他們的產品,並且希望調查是被百分之百確信,沒有人會去提出偽造的主張,並在起訴書上陳述,黃雲生在竊取機密後,Serenex於二月時將他解雇,但是黃雲生的律師Walter Schmidlin抗辯說明黃雲生自願離職,並且否認有做任何不法情事。Schmidlin同時表示Serenex並不能提出任何證據證明黃雲生拿了商業機密資料。
開放原始碼撤出蘋果Safari?兩年前蘋果選擇開放原始碼成像引擎( rendering engine ) KHTML 做為 Safari 瀏覽器的基礎;兩年後,蘋果則打算以自己的程式碼取代該引擎,藉以解決相容性的問題。 KHTML 成像引擎──也是其瀏覽器的核心,考慮在其架構上放棄 KHTML 的程式庫( code base ),或者所謂的「樹狀圖」( tree ),改用蘋果自己的版本,也就是所謂的 WebCore (網頁核心)。 KHTML 原本是為了要在 KDE ( K Desktop Environment )上執行而撰寫的──這是 Linux 和 Unix 作業系統的介面。 Safari 並不是蘋果唯一以開放原始碼為基礎的軟體,其麥金塔( Macintosh )作業系統就是以達爾文( Darwin )開放原始碼計畫為基礎。 企業在某些方面受到限制,而開放原始碼社群以不受限制為傲。蘋果自己內部有些問題搞不定,以致銜接不上 KDE 開發 KHTML 的模式,導致 KHTML 與 Safari 逐漸產生分歧,後來情況則越來越嚴重。
新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。 指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。