經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。
資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議:
一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」
訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。
二、 提供標準化技術工具
標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。
三、 使用標準化契約條款
由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。
四、 提升法律意識與教育
應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
加拿大競爭局(Competition Bureau Canada,下稱競爭局)為更了解人工智慧如何影響或促進競爭,於2025年1月27日發布人工智慧與競爭諮詢報告(Consultation on Artificial Intelligence and Competition)。競爭局於意見徵詢期間獲得來自學術界、法律界、產業協會及大型科技公司的意見書。 諮詢報告彙整意見書內容並列出以下重點: 1. 人工智慧從資料輸入、基礎模型至終端產品或服務各階段皆在快速發展,可以為市場帶來新的競爭或阻礙競爭,人工智慧可能影響競爭原因包含資源依賴、資料控制及市場參進障礙等等。 2. 人工智慧領域中大規模投資是技術成長的重要關鍵,大型企業可藉由市場力量減少競爭或進行創新,少數大型企業因擁有較高的投資能力及數據資料專屬性,在基礎架構層(運行人工智慧所需的工具,如人工智慧晶片、雲端運算及超級電腦等)中佔有極高的市場份額,但也有部分意見認為人工智慧市場仍蓬勃發展中,亦有企業或學術機構未過度依賴專有數據但仍能開發出產品。 3. 人工智慧可能導致反競爭行為,企業雖可透過垂直整合來降低成本並提高效率,但可能會減少現行市場內部競爭,或透過具有人工智慧的演算法進行定價,達到操縱市場價格的行為,現行反壟斷法未來是否可以解決此一問題還有待觀察。 藉由諮詢的過程,競爭局更能掌握人工智慧發展、也了解公眾對話的重要性,意見書亦有助於該局未來提出兼顧人工智慧發展及促進市場競爭之政策措施。 我國公平交易委員會已於112年5月成立AI專案小組,負責掌握國際間人工智慧相關競爭議題的趨勢與發展,並針對現行人工智慧發展與競爭法執法研提政策配套措施,我國公平交易委員會與加拿大競爭局對於人工智慧與市場競爭議題之後續動態,值得持續追蹤。
美國衛生暨福利部於09年8月公布關於醫療資訊外洩通知義務之暫行最終規則於2000年基因圖譜解碼後,「基因歧視」議題成為各界關注焦點,而在電子通訊技術之配合下,更加速了包括基因資訊之個人醫療資訊的流通。在此時空背景下,如何能在善用相關技術所帶來的便捷同時,也對於相關資訊不甚外流時,得以有適切的因應措施以保障患者之隱私,成為了必須處理的問題。 美國國會甫於今年(2009年)2月所通過的「經濟與臨床健康資訊科技法」 (The Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, HITECH) 之相關修正中,強化了對醫療資訊之保護,其中要求美國衛生暨福利部(the Department of Health and Human Service, HHS ),針對受保護之醫療資訊未經授權而取得、侵入、使用或公開外洩之情形擬定「暫行最終規則」(interim final rule)進行管理,該項規則亦於今年(2009年)8月24日公布。值得注意的是,HITECH之規範主體(適用主體、商業夥伴)與保護客體(未依法定方式做成保護措施之健康資訊)皆沿用「1996醫療保險可攜性與責任法案」(the Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)之定義。然而,與HIPPA最大的不同在於, HIPAA中僅以私人契約之隱私權政策間接地管理醫療資料外洩事件,但於暫行最終規則中直接課以相關主體一項明確且積極的法定通知義務。HITECH之規範主體,基於其注意義務,應於得知或可得而知之日起算,60日內完成通知義務;視醫療資訊外洩之嚴重程度,其通知之對象亦有所不同,必要時應通知當地重要媒體向外發布訊息,HHS也將會以表單方式公布於其網站中。 整體而言,HITECH首次課以規範主體主動向可能受影響個人通知醫療資訊外洩事件之義務,此為HIPPA過去所未規範者;其次HITECH也突破HIPAA過往基於契約關係執行相關隱私權及安全規定之作法,於法規上直接對於洩露醫療資訊之相關主體課以刑責,強化了違反HIPAA隱私權與安全規定之法律效果。惟值得注意的是,受限於美國國會對HHS提出最終規則之期限要求,HHS現階段所提出的版本僅屬暫行規定,最終規定之最終確切內容仍有待確定,也值得我們持續觀察。
日本促進產學合作相關計畫簡介日本在促進產學合作,除了A-step計劃外,亦成立了創新中繼站構築援助事業(Support Program for Forming Innovation Hub)與創新中心(COI)等。 創新中繼站構築援助事業,由JST協助國立研發法人推動改革,以強化法人之效能,並做為大學與企業之中繼站,大學主司研究,企業則負責產業化階段,中間點則由JST與國立研發法人一同合作。JST負責召集人才、評定人才並進行創業援助、技術調查與分析。國立研發法人則提供人才培育及交流所需之資源(例如:機具設備的整修與提供,推動研究開發等等)。 創新中心(COI)則是政府預測未來10年之社會變遷及人口結構,再根據未來社會可能之需要,以建立理想社會為目標,通常進行具有高難度、高風險研發之創新中心。目前日本有18個創新中心分佈全國各地,由國家指定企業與大學共同進行,但是研究負責人只能是大學。
德國新聯邦個人資料保護法將於2018年5月施行德國聯邦議院在今年4月27日通過「個人資料保護調整和施行法」(Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz, DSAnpUG),其中包含新的德國聯邦個人資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz, BDSG)。在這部新的法案中,已施行40年的 BDSG進行大幅調整以符合歐盟個人資料保護規則(Datenschutzgrundverordnung , DSGVO)的標準。 所有歐盟成員國將於2018年5月25日開始適用DSGVO的規定。DSGVO希望能在歐盟成員國內,形成一套具有法律統一性、標準性與高水準的個人資料保護制度。這也意味著侵害個人資料保護的違法行為,如:未使用適當的加密技術以確保個人資料安全,可能受到更嚴重的處罰,最高可達2,000萬歐元或企業全年營業額的4%。 DSGVO的目的在確保歐盟成員國間個人資料保護的共同法制標準,但考量到各成員國間的區域差異,DSGVO也提供國家立法者約60條的開放性條款(Öffnungsklauseln)─允許許多地區的成員國在特定條件下可不依循DSVGO標準。德國聯邦政府在新的BDSG,也運用了這些開放性條款。但有批評者認為,部分新的BDSG規範內容已超越DSGVO的條文規範,如:個資保護專員(Datenschutzbeauftragten)的就業保障。因此,新的BDSG與歐盟法律不符的部分,很可能被宣布違反歐盟法律。另一方面,舊的BDSG僅有48條規定,而新的BDSG則超過85條規定,且更為複雜,這都提高了法律適用上的難度。 雖然新的BDSG其適法性仍有爭議,且是否能通過司法審查亦屬未知。但盡管如此,隨著DSAnpUG 及新的BDSG法律條文制定,未來德國個人資料處理的基本法律框架已確定。由於企業個人資料處理的基本原則已明訂於DSGVO中,且新的BDSG仍是依照DSGVO的規範而制定,因此企業應盡速審查和調整他們的契約和流程,以符合DSGVO的規範要求。