日亞化學與前員工、現任美國加州大學教授中村修二(Shuji Maka mura)達成和解,日亞化學要支付中村修二本人8億4400萬日圓的費用,以補償其在日亞化學任內發明藍光LED晶粒技術,並帶給日亞化學日後龐大收入的功勞。
中村修二去年1月因不甘其在日亞化學工作期間,開發相關藍光LED晶粒技術,為公司帶進3300億餘日圓的收益,但日亞化學卻將專利獨佔,並未支付中村修二合理的費用。中村修二遂向日本地院提出告訴,日本地方法院一審判日亞化學敗訴,需支付200億日圓作為中村修二的補償金。日亞化學不服再向高院上訴,近日傳出雙方已達成和解,以8億4400萬日圓達成和解,其中6億850萬日圓係中村修二在日亞化學工作時開發出藍光LED晶粒後,為公司帶進約3300餘億日圓中屬中村修二的貢獻所得。
相較於一審判決日亞化學要賠200億日圓來看,此次只需支付8億4000餘萬日圓,替日亞化學省下了一大筆錢,且可早日解決此紛爭,日亞化學在此次官司中不能算輸,還可確立日亞化學日後擁有藍光LED晶粒的所有技術專利,有利日亞化學未來拓展白光LED及藍光晶粒市場。一般認為,日亞化學急於與中村修二達成和解之因,主要是藍光L ED晶粒市場仍在大幅成長中,預估今年全球LED市場需求可達到50億美元,其中白光及藍光LED也佔到一半以上,未來更是以倍數成長。日亞化學如未能快速解決與中村修二的官司,恐影響日亞化學在藍光及白光LED市場上的領先地位。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
受惠於網路的高度普及與上網費用的調降,網路已成為民眾日常生活所不可或缺的事項。由於整體網路人口中,青少年占有極高的比重,如何提供青少年一個安全的網路空間,向為各國所關注的議題。 近年來社交網站在歐洲發展迅速,根據統計,現階段歐洲約有4,170萬的網路使用者,參與各種類型的社交網站。為防止日益嚴重的網路霸凌(Cyber-Bulling)及兒童賣春等問題,歐盟於2009年2月與MySpace、Facebook等17家社交網站達成協議,相關業者承諾將於自家網站上提供一個「申告侵害」(Report Abuse)的按鍵,便利使用者快速通知業者來自於他人的不合宜接觸或行為,以防止青少年受到網路霸凌或網路援交訊息的困擾。 社交網站業者除承諾提供上述通報機制外,在此次協議中,業者亦承諾強化青少年個人隱私的保護,以避免有心人士輕易透過社交網站,取得青少人之私密資料。
歐盟法院關於瑞典海盜灣線上分享平台(The Pirate Bay)之侵害著作權判決-歐盟法院(以下簡稱CJEU)於2017/07/14在Stichting Brein v Ziggo案中做出決定,認定瑞典海盜灣線上分享平台(The Pirate Bay,以下簡稱TPB)使用BitTorrent分享軟體涉及侵害公開傳輸權。 案例事實如下: Ziggo等網路服務供應業者(以下簡稱:ISP)之眾多用戶,在未得權利人同意之情況下,使用TPB平台經由BitTorrent軟體分享及下載存於用戶電腦之作品檔案。荷蘭著作權團體Stichting Brein向荷蘭法院聲請對該等ISP業者發出禁制令,令其阻斷TPB之IP網址及網域名。本案由荷蘭最高法院向CJEU提出判決先訴問題,確認在歐盟著作權指令第3(1)條下, TPB等網站管理者於其平台上雖不提供作品檔案,但使用前述分享軟體使網站使用者得搜尋並下載受著作權保護之作品,是否構成對公眾傳輸行為? CJEU之認定如下: 任何讓用戶得接近利用受保護之著作物,即構成歐盟著作權指令第3(1)條稱之傳輸行為。在本案中著作物是經由TPB,使平台使用者能於任何時間及地點接近利用著作物,雖著作物檔案是由其他使用者而非平台業者提供,但平台業者在使作品被接近利用上扮演者關鍵角色,例如將檔案作品分類、消除過時及有錯誤檔案等使作品檔案容易被定位及下載。 CJEU又指出, TPB已被告知其平台提供未經授權之著作物檔案,仍鼓勵使用者於平台上下載違法檔案,並經由廣告賺取可觀營收,故TPB不能主張其無從得知行為之違法性。因此CJEU認定TPB協助違法接近利用及分享著作物之線上平台,是足以構成著作權之侵害。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
蘋果電腦(Apple)被判專利侵權須賠償美金1900萬元蘋果電腦(Apple)於2009年4月23日被美國德州東區地方法院判定侵害OPTi 公司之專利並且必須賠償美金$1900萬元。此項專利涉及記憶體之”predictive snooping” 技術。陪審團並認為蘋果電腦之行為構成故意侵權。蘋果電腦雖主張OPTi 公司之專利為無效,但此抗辯不為法院所採納。 OPTi 公司自2003年開始即放棄其原有的製造與販賣產品的生意,改經藉由提起侵權訴訟來獲取利益。除了控告蘋果電腦外,OPTi 公司也針對其”predictive snooping” 專利技術於同一法院對AMD 公司提出類似的專利侵權訴訟。由蘋果電腦此次被判敗訴來看,OPTi 公司似乎已準備好擴大藉由它所擁有的predictive snooping” 技術專利以提起訴訟的方式來獲取授權收益。如同以往,蘋果電腦未對此次被判侵權賠償做出任何評論。