韓國樂金飛利浦(LPL)在美國加州控告華映(CPT)專利侵害案,自2002年8月起,至今已纏訟五年之久。
LPL控告CPT侵害其4件Side-mount專利(US6,002,457、US5,926,237、US6,373,537、US6,020,942),與2件Process專利(US4,624,737、US5, 825,449)。華映表示,前4件被加州法院以欠缺依據駁回。對此判決,華映表示欣慰。
LPL與華映之間的專利侵權訴訟爭議不休。華映強調,其在尊重智慧財產權的理念下蒐集證據進行因應,加州法院雖以LPL所提Side Mount訴訟欠缺依據(Lack of Standing)下令駁回LPL訴訟,但就另二件Process專利部份,目前法院對於雙方所提交之post trial motion作出部份同意及部份駁回的決定(Order),但法院尚未做出正式判決。
彭博社報導已傳出,美國洛杉磯聯邦法院網站已公佈裁決文,並同意LPL對華映加重侵權賠償的請求,以及持續侵權與判決前和判決後之利益與法律費用賠償。但並未透露加重賠償之確切金額。就此,華映發表聲明指出,對法官准許LPL部分訴求的初步決定,感到遺憾。華映表示其已掌握證據,待收到法院正式判決後將積極因應,且不排除上訴。
新加坡將從八月起發行擁有生物認證辨識晶片和更多防偽功能的電子護照。為確保新加坡人使用新護照在國外不會遇到困難,有必要進行周全的測試,從使用者的實際經驗中查知不易察覺的問題,確保新護照不會對出國者在各國出入境時造成不便。因此,新加坡移民與關卡局將從 四月二十九日 開始,讓新加坡官員和新加坡航空公司空服員率先試用。第一階段測試完成後,移民與關卡局將全面推廣電子護照,所有在今年八月以後發出的護照,都將是電子護照,取代現有的傳統護照。 移民與關卡局也將與夥伴國對新加坡電子護照進行測試,以便在新加坡推出電子護照時,外國的入境處判讀儀器能判讀電子護照內的資料。事實上早在今年一月,新加坡即與美國、澳洲和紐西蘭三國聯合展開三個月的電子護照測試,測試將在 五月十五日 結束。如果測試進展順利,相關國家的機場都將安裝可以判讀電子護照的儀器,蓋唯有各國都安裝相關系統配合運作,電子護照才能發揮功效。目前,美國已經確認新加坡電子護照符合美國免簽證入境第二級認證,這意味著美國國土安全部測試證實新加坡電子護照與美國的護照判讀儀器相容。此外,新加坡移民與關卡局也將持續積極參與國際民航組織會議,確保新加坡了解國際電子護照的最新發展與概況,以取得同步進展。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
新加坡針對閒置頻譜利用之政策管制架構提出公眾諮詢隨著行動通訊需求的提升,各國對無線頻譜資源需求若渴,除了極力釋出更多頻譜資源外,也針對既有頻譜的使用效率加以提升,以滿足頻譜的需求,無線廣播電視為了維護收訊品質,在各頻道之間保留相當大的空白區域,以避免訊號干擾;另一方面,無線廣播電視訊號在人口較少或是有線電視較發達的區域,訊號覆蓋的要求較低,產生許多無訊號的地帶,形成頻譜閒置的狀況。因此目前許多國家將提升頻譜效率的政策,運用在無線廣播電視所使用的頻段上,透過活用上述處於閒置的頻譜資源,滿足更多的無線通訊需求。 目前動態頻譜接取技術就是這樣的一個創新,允許隨機的、免執照使用閒置頻譜,以提高頻譜效率。目前最主流的運用場域在無線廣播電視的頻道上,如前所述,這些頻譜的空白保留區域或是閒置未用的狀況,稱為電視閒置頻譜(TV White Space,TVWS)。TVWS可用以替代類似Wi-Fi功能的無線寬頻通訊,但能夠以更低的功耗與成本加以部署,並擁有更大的涵蓋範圍。TVWS技術亦可以無線連接多種智慧型的終端設備,並具有良好的成本效益,提供更多創新的應用和服務。 新加坡資通訊發展管理局(The Infocomm Development Authority of Singapore,IDA)在2011年起結合相關業者開始進行概念實證運行,目的在驗證新加坡是否具有成功使用TVWS技術的可行性,並於2012年宣布成功。隨後,在IDA的支持下,集合資通訊業者成立「新加坡閒置頻譜先導團隊(Singapore White Space Pilot Group,SWSPG)」的產業協會,在新加坡各地展開了一系列的TVWS先導計畫。 這些先導計畫包括新加坡國立大學的智慧能源控制與智慧電表、新加坡島嶼鄉村俱樂部的寬頻服務、樟宜機場與港口周邊地區提供公共的Wi-Fi熱點。這些先導計畫的作用也在於探詢TVWS技術如何補強既有的寬頻基礎設施,克服新加坡天然環境的限制,提供更多創新的消費和商業應用。這些先導計畫也展現出TVWS可以運用提供良好的多元化的商業服務,深受參與先導計畫的使用者肯定。總體而言,這些先導計畫證明TVWS技術可為新加坡的無線服務提供更多可用頻譜,從而提升了頻譜使用的整體效率。 在這些先導計畫的成功基礎上,IDA認為為了促進TVWS的更大發展,應該展開TVWS設備與使用的的準則定義與確定管制上的的需求,一方面保護既有服務,一方面則必須避免各頻段可能產生的頻率干擾。IDA於2013年6月公布關於TVWS管制架構的公眾諮詢,藉以深入了解產業的需求,制訂完善的管制架構,確保TVWS的發展符合國際趨勢、新加坡的地理條件與市場環境的需求。IDA並希望能於2014年公布TVWS相關設備與服務的準則及管制架構。
何謂「三螺旋理論」三螺旋理論,又稱三螺旋創新模型理論(Triple Helix Theory),主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係,由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。 因應知識經濟時代來臨,三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界(即為產、官、學)三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作;當社會動態產生改變,過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動,推動創新也非單一方的責任,此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生:大學透過創新育成機構孕育企業創新,而產業則扮演將研發成果商業化之要角,政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定,鼓勵企業和大學間研究發展合作。 有別於早期經濟合作暨發展組織(OECD)將「產業」作為主要研發創新主體,三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展,三方主體各自獨立發展,且同時與其他方維持相互協力合作,共同推進經濟與社會之創新發展。 在三螺旋理論下,產、官、學因其強弱不等的互動狀態,形成不同的動態模型(例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等),這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源,對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。