美國專利商標局(USPTO)在2005年11月,與歐洲專利局(EPO)及日本專利局(JPO)之三邊會前會上,提出了一個簡稱為「三路」(Triway)的檢索共享計畫,該計畫希望能使三局的檢索技術發揮槓桿效果,進而能使專利申請者及各該專利管理當局受惠。
三局其後在2007年11月的三邊會前會上同意先期進行有限的試驗計畫。
「三路」的基本構想乃希望透過縮短時效來推廣資源分享,同時能使申請者及各該管理當局在很短的一定時間內取得三局的檢索結果,進而使申請者及各該局有機會能分享及考量所有的檢索結果,同一協助改善各該局對同一專利申請者專利審定之品質。
在「三路」試行計畫下,各該局對於在巴黎公約下之同一專利申請將適時提早進行檢索,且各該局的檢索結果將由三局共同分享以減少各該局的檢索及審查工作量。
三局同意「三路」試行計畫之試行對象限於在美國專利商標局首次提出申請者,並限於一百個試行專利申請案,試行計畫將在明年的同一時間結束,或在接受一百個試行專利申請案後提前結束。
義大利資料保護主管機關(Garante per la protezione dei dati personali, GPDP)於2026年1月29日決定,對遠距大學 Università Telematica e-Campus(下稱 e-Campus)處以5萬歐元罰鍰,理由為其於線上課程中使用臉部辨識系統違反《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及義大利個人資料保護法。 本案中,e-Campus 為進行學生身分驗證與出席確認,要求學生事先上傳臉部影像與身分證件,建立生物特徵模型,並於課程期間透過網路攝影機即時拍攝影像方式,進行隨機抽查比對。校方會將臉部辨識資料保存12個月,以及系統會將課堂影像保存至口試日,且校方主張該影像資料處理係以學生同意作為適法依據。 經GPDP調查認定該臉部辨識作業存在多項違法情形: 一、適法依據不足: GPDP指出於義大利法制下,私立大學與公立大學均被視為追求公共利益之機構,相關資料處理應依GDPR第6條第1項(c)、(e)及第9條第1款(g)相關規定,以法定義務或公共任務為依據。儘管校方主張依據GDPR的同意為合法事由,但GPDP指出學生不同意即無法參與課程或取得資格,顯示雙方存在明顯權力不對等,因而該同意無效。 再者,在以公共利益為目的處理敏感資料(包括生物特徵資料)時,應以國內法為依據。惟校方援引之國家大學與研究體系評估機構指引(ANVUR),因其性質不被GDPR及其他法律認定為國內法律,亦不構成GDPR所要求之法律依據。因而認定有違反GDPR第6條第1款(c)及(e)、第9條第1款(g)之情形。 二、違反資料最小化與保存限制原則: 校方將臉部辨識資料保存長達12個月,超出出席確認目的所必要之期間。並且縱使辨識失敗,亦可即時改以人工方式檢核,無須長期保存相關資料。此外,後續系統將課堂影像保存至口試日,亦被認定缺乏必要性而違反GDPR第5條及第25條。 三、未妥適進行資料保護影響評估(DPIA): 本案涉及大量學生(每班級約400至500人)之生物特徵資料處理,屬高風險情形,依法應事前進行DPIA。然而校方未於處理前完成評估,調查中提出之文件亦僅為無日期與簽名之電子試算表,被認定未履行相關義務而違反GDPR第35條。 綜上所述,考量資料屬性敏感、影響人數規模龐大等因素;同時亦考量校方於調查期間已停止使用該系統並展現配合態度,作為減輕處罰之因素,最終GPDP對 e-Campus 處以5萬歐元罰鍰,並命其將裁決公告於官方網站。
英國BSI發布自駕車發展與評估控制系統指引英國標準協會(British Standards Institution, BSI)於2020年4月30日發布「PAS 1880:2020:自駕車控制系統開發及評估指引(PAS 1880:2020: Guidelines for developing and assessing control systems for automated vehicles)」,該文件提供一系列的準則,提供自駕車研發者於發展控制系統時可安全有效的進行布建;本文件所涵蓋之自駕車類型主要為於(研發者)所設計及規劃之特定運行範圍內(operational design domain,以下簡稱ODD)下不需人工介入即可運送旅客與貨物者。 指引中就自駕車之控制系統設計進行分類,並提出研發者應針對不同目的與重點進行說明以及相關應遵循事項,其中應包含以下項目: 任務:自駕車之任務應被定義。 ODD:自駕車之ODD應被定義並且應可涵蓋其所有執行任務之面向。 感知運作:於任務中感知運作系統執行時,自駕車應可判斷其是否遵循ODD之範圍,並可提供相關資料予決策系統。 決策:當決策系統執行時,自駕車應可實施所有為達成任務所決策規劃之活動。 控制運作:當控制運作系統執行時,自駕車應可於正常情況下控制其動作以完成任務,並可於無法執行正確行動時採取合適之措施。 監控運作:當監控運作系統執行時,於整個任務過程中,自駕車應可監控其自身之運作。 人身安全、系統安全與有效(Safe, secure and effective):自駕車應可於所有時刻皆保持運作之人身安全、系統安全性與有效性。
美國創新戰略推動下科技政策與重要法案之觀察