2026年7月,國際唱片協會(International Federation of the Phonographic Industry, IFPI)發布新聞稿,採納由各大唱片公司共同提出之生成式AI音樂進入官方榜單資格之全球標準。該標準明確劃分人類引導創作以及純AI生成或未授權AI工具作品,以此防範機器人之流量操作。
依據該標準,音樂作品若欲進入音樂排行榜,必須同時符合以下條件:
1. 合法授權:所使用之生成式AI工具必須取得授權且合法,禁止使用未獲授權之侵權訓練模型。
2. 人類實質創作:音樂必須是人類創作為主,得有AI輔助但不得為純AI生成之作品。
3. 無操縱疑慮:作品流量須為真實,且榜單資料應無人為或機器操縱。
此外,作品亦須遵守著作權及肖像權相關法規,符合AI服務條款,並配合串流平台之AI標示,使消費者能明確了解作品是否為純AI生成或經AI輔助之作品。
IFPI首先將此標準套用於其在中南美洲、中東、非洲及東南亞直接管理之官方音樂榜單,並同時與全球之國家級音樂/唱片協會合作,將該標準擴展至20多個官方榜單系統。此標準反應音樂產業界對音樂著作權保護及資料真實性之重視,並於全球範圍內劃定明確界線。
目前,IFPI之規範已逐步落實於部分官方音樂榜單實務中,如澳洲唱片業協會(Australian Recording Industry Association)即已跟進,要求所提交之音樂若有使用AI須標示使用比例,並禁止純AI製作音樂作品進入其榜單。韓國音樂著作權協會(Korea Music Copyright Association, KOMCA)亦於8月初提出禁止純AI生成音樂申請著作權登記,並曾一度頒布人類實質參與之AI輔助音樂登記,隨後因國會及主管機關認為該措施仍缺乏社會共識且牽涉著作權法效力故提出修正建議,KOMCA即於8月下旬決議撤銷該新措施,暫緩相關受理。
為了減少美國專利訴訟泛濫,及防止專利蟑螂輕易向他人提起專利訴訟,美國最高法院在2014年6月 對兩件專利訴訴訟案進行判決,此決定也對專利權人及專利蟑螂不利。 首先,最高法院針對Limelight Networks v. Akamai Technologies否決聯邦上訴法院的判決。聯邦法院認為Limelight雖然沒有使用Akamai商業方法中每一個過程步驟之專利,但其使用其方法專利之其中方法就算造成間接侵權(induced infringement)。然最高法院認為,聯邦法院的判決對於間接構成侵權有誤解,Limelight所使用的商業方法並沒有引導間接構成侵權。此決定對於現今網路科技盛行之時代有很重要的影響,更防止不實施專利體及專利蟑螂隨意對潛在對象提起專利訴訟。 另一個案件為Nautilus, Inc. v. Biosig Instruments, Inc,最高法院亦駁回聯邦上訴法院之判決,對於專利說明(patent claim)的內容清楚性作出新的說明。聯邦上訴法院在此案中對於專利法第112條中專利說明的要求作出解釋,認為凡是專利說明不會難以解釋且模糊(insolubly ambiguous),專利說明皆可符合專利法規定。但最高法院採不同見解,認為聯邦法院的見解不符合專利法之規定,規定專利說明的內容必須要合理且明確,使可符合專利法的要求。此決定對於專利蟑螂尤其是一大打擊,過往專利蟑螂多以模糊的專利說明來進行專利訴訟,但今後要求明確的專利說明,讓雙方有更清楚的專利說明依據進行專利訴訟。
理財顧問主張前公司競業禁止條款違法,聲請法院中止仲裁程序於2025年,Parallel Advisors的理財顧問Nicole Amore(下稱Nicole)向其前雇主Falcon Wealth(下稱Falcon)提起訴訟,請求法院停止Falcon提起的仲裁程序。 本案源自於2025年2月,Nicole自Falcon離職後隨即加入Parallel Advisors,而同年4月,Falcon向仲裁機構申請仲裁,主張Nicole違反合約中關於離職後禁止招攬公司現有或者潛在客戶的規定,指稱Nicole除了下載或截圖公司客戶資訊至其個人設備外,更在尚未離職時即與客戶聯繫,通知客戶其即將轉任新公司之事。 對此,Nicole則援引《加州商業與職業法》第16600條和第16600.5條規定,主張該等競業禁止及限制招攬的條款為違法。 此類因為顧問移轉任職所引發之客戶資訊移轉爭議,在顧問產業中時有所聞,惟目前法院尚未對本案作出裁定,後續發展值得持續關注。 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)
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
網路線上廣播電視正方興未艾