黑苺手機製造商RIM對三星提起訴訟,針對三星近日來推出商品上的商標,使用像是草莓、珍珠等樣式。RIM在加州巡迴法院提出訴狀,RIM認為只要圖案上含有黑色苺果或黑色珍珠的樣式,就會和RIM的名稱近似。而三星在2006年3月已提出全新的商標申請,但RIM對此提出異議,當時RIM已開始廣告黑苺機,並拒絕接受以三星已註冊的商標使用Verizon Wireless上。
RIM提及其產品黑苺機的黑苺商標對於RIM而言是無價的,黑苺商標使RIM走向持續成功的境界,並擁有有良好的商譽。倘若三星的商品持續以黑色草莓的商標販售,將對RIM的黑苺商標造成商業損害和不可預期的損失,若無法在法律上受到適當賠償,將對RIM造成極大的損失。因此,RIM請求三星銷毀具有black, blue, 或pearl樣式的手機商品。
此案後續發展是值得關切的議題,倘若RIM勝訴,三星要回收所有的手機,此影響甚鉅。
世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2020年8月24日公布「COVID-19疫苗全球取得機制(COVID-19 Vaccines Global Access Facility, COVAX)」,由全球疫苗與預防注射聯盟(Global Alliance for Vaccines and Immunisation, GAVI)、流行病預防創新聯盟(Coalition for Epidemic Preparedness Innovations, CEPI)及WHO共同主導,與多家疫苗廠商合作,協助取得多種疫苗組合的授權及核准,促進COVID-19全球疫苗研發及公平分配。 COVAX是WHO「獲取COVID- 19工具加速計畫(Access to COVID-19 Tools Accelerator, ACT Accelerator)」下的疫苗分配機制。ACT-Accelerator透過匯集各國政府、衛生機構、科學界、產業界、民間團體的力量,共同合作開發創新診斷方法、加速融資研發治療工具、制定公平分配與交付疫苗機制、確保衛生系統與社區網路連接等四大領域,以盡快結束大流行疫情。 COVAX作為COVID-19疫苗聯合採購機制,預計2021年底要提供20億劑疫苗,籌資181億美元;由GAVI與高收入國家簽訂投資契約,透過全球融資機制採購9.5億劑疫苗,同時搭配WHO制定的疫苗倫理分配架構,使COVAX能夠集中各國經濟體的購買力,保證候選疫苗的採購數量,鼓勵擁有專業知識的疫苗廠商盡速投入大規模的新疫苗生產,確保參與COVAX的國家及經濟體,皆能迅速、公平公正地取得大量有效的疫苗。 COVAX承諾將為全球92個中低收入經濟體提供參與COVAX的融資工具;超過80個高收入經濟體已提交參與COVAX的意向書,將從公共財政預算中編列全球疫苗研發的捐助資金,並與92個中低收入國家結成疫苗合作夥伴。透過COVAX機制產出的疫苗,將會按照參與國人口比例公平地分配給所有國家,並且優先提供疫苗給衛生醫療工作者、老年人及疾病弱勢群體;隨後再根據各國家需求、易受感染程度與COVID-19威脅情況,提供更多劑量的支援。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。 物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。
數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)為歐盟執委會2018年6月提出的策略規畫,已於2019年4月17日由歐洲議會通過;預計2021至2027年間,歐盟將投入92億歐元用於發展高效能運算、人工智慧、網路安全和數位技能培育等領域。數位歐洲計畫目標是確保所有歐洲民眾皆能擁有應對數位挑戰所需的技能、基礎建設及相應的數位監管框架,屬於歐盟發展數位單一市場政策的一部分,預估將創造400萬個就業機會、推動4150億歐元的經濟成長,提升歐盟整體國際競爭力。歐盟為關鍵數位技術提供92億歐元科技預算分配: (1)27億歐元用於高效能運算(預計在2022至2023年建立高效能運算及數據處理能力,2026至2027年將技術導入高階設施設備)。 (2)25億歐元投入人工智慧(支持企業及公部門使用AI、建立安全便利且能儲存大量數據的運算系統、鼓勵會員國相互合作進行AI測試)。 (3)20億歐元用於網路安全技術(採購先進網路安全設備及數位基礎設施、拓展網路安全知識與技能、優化歐盟整體網路安全系統)。 (4)7億歐元投入數位技能培育(加強中小企業短期數位培訓課程、IT專業人員長期訓練、青年企業家培訓)。 (5)13億歐元用於推廣使用數位技術(鼓勵中小企業運用先進數位技術、建構數位創新中心、關注新興技術發展)。
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 )」