一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出,媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體,不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知(takedown notices)給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生,R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出,這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵,可能使對方遭受不當的侵權指控,甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中,研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量,實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案,卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址,卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何,在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告,不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
歐盟於2016年4月19日公布數位單一市場下ICT標準化優先發展項目(ICT Standardisation Priorities for the Digital Single Market),包括:5G通訊、雲端運算、智慧聯網、巨量資料技術、以及網路安全等,作為目前數位單一市場發展的基礎。相關影響產業包含:智慧健康、智慧能源、智慧運輸系統、電動車、智慧家居、以及智慧城市等。其三大主軸依次說明如下: 1. ICT標準建立為數位單一市場發展核心 歐盟將依1025/2012規則為基礎,進行標準化建立,因此將聚焦在數位單一市場需要發展的核心技術領域,優先進行標準訂定。 2. 因應全球技術變遷發展 ICT標準發展主要仍以產業為導向,且由產業自願性採納,建立之原則包括應具備透明性、開放、公平與一致性、有效與連結性等,此同時也能促成歐洲創新能量之發展。 3.以雙主軸計畫優先發展ICT標準設立 (1)首先歐盟執委會將確認數位單一市場優先發展之五項領域,並且設立發展時程。 (2)針對上述的優先發展領域,歐盟將進行施行檢視以及相關細項。 在5G通訊部分,預計將透過5G公私協力合作發展,同時以目前產業的需求為發展導向;在雲端運算方面,歐盟將以資金補助方式,促進雲端應用的互通性與易取性發展,並且支持企業,尤其在中小企業部分,以服務層級協議為基礎,協助採用雲端運算服務;在智慧聯網發展部分,主要為發展技術、介面、Open API等,建立準則,並預計將智慧聯網標準納入成為政府採購項目之一;在網路安全性部分,在上述發展技術領域當中,資料安全與隱私保護為核心議題,因此除了透過公司協力方式發展安全技術以外,同時也鼓勵業者應該設計著手保護隱私等概念優先納入技術之中;關於巨量資料技術部分,包括跨部門技術整合、資料與後設資料有更佳的互通性。此外,尚包括資料與軟體基礎設施服務,提供科學資料的交換、執行資料管理計畫、品質驗證、信賴性與透明性等原則。 最後,在可能受影響之產業方面,以智慧健康發展為例,智慧健康必須符合病人預期要求,如病人安全維護以及達到更佳的健康照護體系。因此,互通性的標準為當中關鍵的角色,未來亦有助於發展各國之間跨境醫療照護實踐。在電子病歷交換方面,從病人病歷摘要、電子處方簽等等,在符合個資保護條件之下,建立互通性標準可使疾病的治療更為完善。歐盟未來將持續鼓勵各會員國之間標準互通性之發展,包含目前行動健康應用程式的使用,以及未來遠距醫療應用。後續,歐盟將從2016年開始至2017年,持續針對標準建立進行討論會議,預計以資金費用補助以及其他政策方式輔導發展,同時也在2016年6月提出規劃說明使歐盟標準化政策發展符合現代化。
行動生活之隱私爭議-現行法制能否妥善處理位置資訊衍生問題 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 )」
Youtube測試影片下載服務,並採創用CC授權模式Youtub宣佈開始測試影片下載服務,未來將朝向提供使用者免費或付費下載Youtube網站上之影片。同時免費提供下載的影片,創作者可選擇五種創用CC(Creative Commons)的授權模式;另一方面,影片所有人可自訂下載影片所應支付的費用,使用者則透過Google 體系的Google Checkout 付費。Youtube在其發表的聲明中指出,因為許多影片創作者希望影片能夠更廣為流傳,因此推出影片下載服務,影片所有人可以選擇影片的創用CC授權模式,使影片下載者在授權範圍內利用所下載的影片內容,促進影片內容的流通。 目前供下載的影片格式為MP4,屬於可普遍流傳播放的格式,可下載的影片在左下角有download連結。在實際應用上,Youtube目前正與Stanford、Duke、UC Berkeley、UCLA等大學透過該站測試免費下載學校報告、研究、演講,使學生或教授在課堂上可以離線使用與教學相關的影片。另外YouTube在My Video工具列中開發”My Purchases”頁面,讓使用者能追蹤他們所下載或想下載的影片。