歐盟委員會在2007年03月09日,發佈了具現代化的統一文案:「電視無疆界指令」。在經過歐盟議會以及首長會議一讀後,委員會對於歐洲相關視聽的未來法律框架,有了廣泛的共識。
加速1989年電視無疆界指令的現代化,是2005年12月13日由委員會提出,目的是希能夠幫助歐洲視聽產業能更具競爭力,也期望透過對傳統電視廣播業者更彈性的規範,使其能夠因應技術的發展,接受新的技術,也能因應市場變化以及閱聽者收視習慣的改變,進一步創造新興的視聽媒體服務(數位電視中的視聽服務、行動電視、隨選視訊服務)。
除了新的規範內容,新指令還重申了自1989以來,一直為歐洲視聽政策核心的共同政策目標。這些目標包括尊重多元文化、要求各會員國採取適當措施來保護未成年人、媒體多元化、打擊種族和宗教仇恨等。此外,也明確鼓勵業者自律以及國家與非國家間的相互約束。整個新指令的文案目前正進行二讀中。
歐盟日前正在加緊腳步為第七期研發綱要計畫( R&D Framework 2007-2013 )之規劃定案,與此同時,歐盟研發經費究竟應該如何挹注也成為討論焦點。歐洲議會產業研究暨能源委員會( Industry, Research and Energy (ITRE) Committee )最近通過第七期研發綱要計畫的預算,預算額度雖然從原本規劃的 72 億歐元減至約 54.5 億歐元左右,但相較於第七期研發綱要計畫,該經費仍成長許多。 此外 ITRE 也決定,基於倫理考量,以下的科技研究領域將無法獲得歐盟補助:複製人、人類基因體的遺傳性改變( heritable modifications of the human genome )、為取得幹細胞進行研究而複製人類胚胎。與此同時, ITRE 也重申,歐盟經費可以用於補助人類幹細胞的研究,只要幹細胞的來源不是經由複製人類胚胎兒取得,但研究者必須切實遵守會員國之相關科技政策及法令規定,研究之進行並應依法予以嚴格審核。 ITRE 前述決定目前已提交歐洲議會討論,預計在六月底前歐洲議會即可就此表決。儘管歐盟希望未來在第七期的研發綱要計畫期間內,對幹細胞研究仍延續其目前所採的政策 -- 資助一部份的幹細胞研究但禁止使用複製的幹細胞進行研究(目前歐盟會員國中,僅英國、瑞典、比利時三會員國允許複製胚胎幹細胞),惟由於幹細胞研究議題甚為敏感,且 2004 年 5 月 1 日 新加入的東歐會員國,其大多數在歐洲議會的代表都是天主教徒,故而有關幹細胞研究的議題,恐怕仍有一場激辯。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
運用AI工具協助管理智慧財產組合(IP Portfolio)之方式美國實務界律師2023年6月9日撰文指出,人工智慧(artificial intelligence,簡稱AI)將對智慧財產法律和策略帶來改變,大部分企業熟悉的改變是目前仍有爭議的法律問題—由AI工具產生的發明創造是否為專利或著作權適格的保護標的。但除此之外,AI工具對於創建和管理智慧財產組合(IP Portfolio)的方式也已發生改變,並介紹以下五種利用AI工具協助管理智慧財產組合之方式。 1.簡化先前技術之檢索 無論是評估新產品的可專利性、評估競爭對手之智慧財產權之相關風險、抑或是回應侵權索賠,企業均須了解特定領域之先前技術,因應此需求,全球已有大量公司提供先前技術檢索服務,惟AI工具的出現使得企業可自行進行先前技術檢索。例如知名的文件審查平台Relativity創造了Relativity Patents,使用者輸入專利號碼等特定關鍵字即可進行先前技術檢索;美國專利商標局亦為了審查官開發一種AI工具,提升其確認先前技術之準確性及效率。 2.協助專利申請文件撰寫 對於專利申請人而言,可使用AI工具協助草擬專利申請範圍,有些企業甚至會運用AI工具自動化撰寫專利申請文件,惟使用AI工具撰寫專利申請文件時,應留意提供AI工具的資料是否會保密,抑或有向第三人提供之風險。此外,AI工具撰寫之內容建議仍須雙重確認內容正確性及適當性,如引用來源及內容是否正確。 3.改善商標維權能力 企業可使用AI工具協助監控潛在的侵權及仿冒產品,有鑒於現今網站及社群媒體仍有大量未經商標授權的賣家存在,AI工具可作為審查貼文及識別商標侵權案件之工具,相較於傳統的人工審查可更有效率。 4.協助商標檢索作業 於美國、澳洲、歐盟、中國,甚至世界智慧財產組織導入AI工具協助審查官進行商標審查,包括以關鍵字及影像標記之搜尋功能,此一工具不僅可簡化商標申請和註冊審查程序與時間,亦有部分國家提供使用者自行檢索之功能,使企業可進行更快速、有效率之商標檢索,使其於品牌保護策略上節省不必要之時間及金錢。 5.支持策略性專利組合管理 AI工具亦可協助專利組合管理,包括最廣的專利範圍、評估是否需繼續維護專利、或是評估擬收購專利之價值,以AI工具協助評估以上事項,雖無法完全取代人工進行策略評估,惟可顯著減少勞動力支出。 AI工具改變了智慧財產組合創建及管理之方式,雖然AI工具不能完全承擔管理智慧財產權組合之職責,但AI工具在專利/商標檢索、專利申請文件撰寫、專利權評估、商標維權等方面已可大量減少人力及管理成本,有助於企業智慧財產組合管理,惟企業及使用者須留意使用AI工具的資料管理問題,以避免機密資訊遭到外洩。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國聯邦貿易委員會(FTC)持續開鍘違約揭露用戶個資的業者美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)根據《健康違規通知規則》(Health Breach Notification Rule,HBNR),於2023年2月1日和3月2日分別對GoodRx Holdings Inc.公司和BetterHelp, Inc.公司提出擬議命令(Proposed order)。擬議命令指經由行政機關調查案件後提出的改善建議,且經聯邦法院批准後對被調查公司生效。這兩件案例是FTC於2021年後擴大《健康違規通知規則》適用範圍從傳統的健康產業及於網路行業後的首次執法。GoodRx Holdings Inc.公司提供藥物資訊平台與折扣訊息;而BetterHelp, Inc.公司提供遠距醫療服務。兩者在2017到2020年間均向他們的消費者聲明,將妥善保護所蒐集之個資,然而卻轉手將取得個資揭露給Facebook、Snapchat和Google等第三方公司,用來進行目標式廣告的投放。 FTC對GoodRx的擬議命令要求其停止向第三方揭露使用者的個人資料,並處以支付150萬美元的罰鍰。對BetterHelp, Inc.的命令除要求其停止共享使用者的個人資料外,更要求BetterHelp, Inc.向網站的使用者進行退款,退款總額上限高達780萬美元。FTC在擬議命令中建議:涉及敏感性健康資料的事業負責人,除了需要重新檢視目前持有資料的隱私和安全性外,最好能建立一套完整的資料管理流程。流程包括對當事人充分說明蒐集利用目的、取得當事人完整的知情同意、制定完整的個人資料管理及保存銷毀程序、限制員工對資料的存取權限等等。最後也最重要的是要「信守承諾」,這兩個案例中的業者都是違反了自己當初對使用者的承諾,最終才導致被處罰的結果。