美國交通部(Department of Transportation)於2020年1月8日公布「確保美國於自動駕駛技術之領導地位:自駕車4.0」(Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies : Automated Vehicles 4.0)政策文件,提出三個核心原則及相對應的策略規劃:
一、 使用者與社會的保護:
二、 保障市場效率:
三、 促進與協調各方合作:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2019年2月13日,歐盟針對數位化單一市場著作權指令(Directive on Copyright in the Digital Single Market,2016/0280(COD))(下稱著作權指令)之爭議條款第11條及第13條進行討論修正,並達成共識。 從2016年9月,歐盟委員會提出修改新版著作權法,一直到去年9月12日,通過「著作權指令」法案,兩年多的改革過程始終產生多方爭議;其中,最具爭議性的有兩大條款:第11條「連結稅」(link tax),是要求網路平台業者在使用或摘錄其著作內容時,需向上傳的出版、新聞業者支付授權費用,對於Google、YouTube等網路巨擘易造成傳播新聞資訊的阻礙;而第13條「上傳過濾器」(upload filter),則是強調網路平台業者需負監督責任,防止上傳者侵權行為,現今流行的模仿搞笑影片、歌曲混音、翻唱影片等涉及部分著作權問題者,都有可能受到法規影響而大量減少。 近二十年以來,網路平台業者大多可以避免侵權責任,只要他們不知道上傳的內容侵權,並在發現侵權後立刻將內容移除。此次,著作權指令將加強規範於網路平台業者的行為,要求平台業者建立有效過濾機制,適當監督新聞傳播及熱門資訊之分享,並保護出版業、新聞業、文創產業等的著作權,且未來允許網路平台業者須支付授權費給著作權人。 此次修正的著作權指令法案,歐洲議會將預計於3月或4月進行投票,確認修法是否通過。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
買回用戶迴路的另一種選擇 CAFC判決未遵守自由授權條款構成著作權侵害美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)於2008年8月13日,在Jacobsen v. Katzer一案中,對於未遵守自由軟體授權條款而使用他人著作,作成構成著作權侵害之判決,扭轉地方法院之判決結果。由上訴人Jacobsen經營的JMRI(Java Model Railroad Interface),透過多數參與者集體協作的程式DecoderPro,為開放資源的自由軟體,採取Artistic License模式,供模型火車迷編輯解碼器晶片(decoder chip)的程式以操控模型火車;被告Katzer從 DecoderPro下載了數個定義檔來製作一套市售軟體稱Decoder Commander,卻未遵守該自由授權條款,包括未標示JMRI為原始版本之著作權人、可從何處取得標準版本、及修改後版本與原始版本差異部份之註記等。 Jacobsen認為Katzer的侵害著作行為已造成不可回復之損害,請求法院暫發禁止命令(preliminary injunction)以停止Katzer的違法行為,地方法院認為被告乃違反非專屬授權契約,應依違反契約責任負責,不另構成著作侵權行為,駁回暫發禁止命令的請求。 聯邦巡迴上訴法院認為本案爭點在於「自由軟體授權條款的性質究屬契約內容(covenant)或授權條件(conditions of the copyright license)?」,由於Artistic License之用語為「在符合下列條款之條件下」(provided that the conditions are met )方能重製、修改及散布,以遵守授權條款為取得授權之條件,本案中Katzer未能遵守條款,因而根本未取得授權,其行為屬無權使用而構成侵害著作權,是以命地方法院就暫發禁止命令一事重新審理。在善意換取善意(Creative Common,創用CC)及分享著作的潮流下,支持者譽此結果為自由軟體的一大勝仗。
英國資訊委員辦公室(ICO)發布沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題2019年9月英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)啟動沙盒計畫(ICO Sandbox)測試階段(beta phase),由ICO所選10個測試專案,透過解決當今社會問題,例如如何減少暴力犯罪、大學如何促進學生的心理健康、新技術如何改善醫療保健等,期能促進公眾利益。 各專案在滿足創新性和可行性前提下,同時也面臨著複雜的資料保護議題,因此ICO持續與各專案溝通,提供其應用現有個資保護指引之建議,如歐盟一般資料保護規則之資料保護影響評估指導文件(Guide to the GDPR - Data protection impact assessment)、資料保護自我評估工具包(Data protection self-assessment toolkit)等。自2019年3月底開始(受理申請)迄今,ICO沙盒執行過程中所觀察到的關鍵議題如下: 公部門資料應用效益:部份參與者正在克服與公部門進行歷史資料共享,或是如何整合應用大數據等。個人資料與新技術應用,必須與資料主體的權利和自由進行權衡。 同意:確保各方對於「同意」(Consent)之理解,以弭平差異,同時向公眾提供透明資訊。 新技術的挑戰:應用語音生物辨識(voice biometrics)、臉部辨識技術(facial recognition technology, FRT)等,需要在適當基礎上處理特殊類別資料。 資料分析(Data analytics):以符合資料保護的方式進行資料分析,處理特殊類別資料的適法性,評估處理過程中的風險,並檢查可能用於資料分析的資料來源,確保符合目的之應用。 未來的6個月,ICO將持續與各專案合作,使其為有效的解決方案,為公眾提供創新合規之產品與服務,並成為未來結合資料保護和創新應用之規劃藍圖,以奠定隱私保護的基石。