微軟控告台灣廠商侵害該公司電腦滑鼠的專利權
微軟公司（Microsoft）於上月30日向美國國際貿易委員會（ITC）控訴台灣致伸科技公司（Primax Electronics）侵害微軟公司的專利權，其中包含七項與電腦滑鼠有關的硬體專利權。
根據微軟公司所公開的資訊內容，該公司在與致伸公司協商授權協議未果後，已經向ITC提出控訴，要求ITC下令禁止致伸公司涉及侵權的產品進口到美國。此外微軟公司高層Horacio Gutierrez表示，在該公司提告之前曾多次與致伸公司協商相關授權條件，但致伸公司卻無授權的意願，因此才向ITC提出控訴。
微軟公司向ITC控告致伸公司侵犯該公司七項的專利權，這些專利權的內容主要是與電腦滑鼠的技術有關。其中一項為U2技術，該技術可以讓電腦滑鼠連結USB與PS/2二種不同規格的連接埠，並自動偵測目前在使用中的是哪一種連接埠。另外還有一項技術為TiltWheel，該技術使滾輪可以左右方向的滾動，並藉由傾斜方式讓滑鼠增添更多移動的功能。
一般來說，ITC收到專利相關案件的控訴後，會視案件的複雜程度，在12-18個月內完成審理及判決，因此本案後續判決結果尚有待觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
http://arstechnica.com/journals/microsoft.ars/2008/07/31/microsoft-files-suit-against-primax-over-seven-mouse-patents，最後瀏覽日：2008年08月11日
美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
加拿大法院命令ISP業者提供非法下載者資訊給著作權人加拿大聯邦法院在Voltage Pictures LLC v. Does一案中核發命令要求第三人ISP業者TekSavvy提供在該案中被控非法下載電影的2千多位使用者姓名與地址資訊給著作權人Voltage電影公司，此例在著作權、科技與隱私的微妙關係中投出一記變化球。在本案例中，法院需要對2件事進行判斷，一是是否核發該命令，二是若核發命令，法院如何降低對隱私權的侵害並確保權利人以正當的目的使用相關資訊。 在判斷是否核發命令時，法院考量到下列因素，包括：法院命令是唯一合理取得資訊的方式，TekSavvy擁有係爭資訊，且命令不會對其造成不當的花費與影響。同時，認定Voltage有真實的意圖向非法下載者提出侵權訴訟，且對於資訊的揭露並無不當的目的。此外，在本案所提供的證據上，也認定Voltage確為善意的主張（bona fide claim），因此其著作權比受影響的使用者隱私權利益來得重要等因素。 不過，法院仍然必須進一步決定Voltage在本案中，是否將以善意的方式（bona fide manner）使用其所取得之隱私資訊，法院考量英、美著作權蟑螂（copyright trolls）濫發警告信勒索使用者的案例，認為在命令中對Voltage聯繫接觸使用者的方式作了限制與要求是平衡著作權與隱私權，及同時抑制著作權蟑螂的最好作法，包括：法院有權檢視並要求修改Voltage寄給使用者的信件、信件中必須表明尚未有侵權的裁決、收件者未必有責、並提示收件者可尋求法律意見，同時要求該信件以法院命令做為附件，確保命令不會被濫用。 Voltage一例對於著作權人、ISP業者與使用人而言相當關鍵，著作權人只要有適當的證據就可以取得法院命令要求ISP業者提供侵權使用者資訊，不過法院也表明會透過命令內容的限制，平衡著作權與隱私權，抑制蟑螂類型的商業模式在加拿大蔓延。
美國著作權局發布「具AI產出之著作註冊指引」，關鍵在人類智慧貢獻程度美國著作權局（US Copyright Office，USCO）於2023年3月16日頒布「具AI產出之著作註冊指引」（Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence），本指引之發布係由於近年美國著作權局時常收到人工智慧著作之註冊申請案，對於此類著作是否可以成功註冊，過去未有較明確之判斷準則，如此恐造成美國著作權體制之紊亂，著作權局遂發布本指引，以作為民眾申請註冊之著作包含利用AI創作內容時之指導依據。 本指引首先認定「著作人」之概念須為人類，此部分與美國憲法、美國著作權法及美國最高法院判例見解相同。 接著，本指引並描述到欲申請之著作，除前開之著作人須為人類外，人類須於該著作中傳達其原始精神理念（own original mental conception），不得為單純之透過機械運作所產生。惟此並非代表人類完全不得運用AI輔助創作，係取決於人類對該創作之創造性控制程度及該創作實際形成（Actually Formed）作者之傳統元素含量。 最後，本指引提出申請人於提出具AI產出著作時應提交之表格為標準表格（Standard Application），在創作者欄位中具體闡述人類作為作者之具體貢獻身份，且不能將AI列為作者或共同作者。至於在本指引發布前已提出之申請案，該指引提到申請人可以透過補充說明之方式，通知著作權局其著作中涉及AI產出部分，並就該部分聲明不專用，以符合新指引所要求之「揭露」。 綜觀以言，可以認定本指引之提出可作為著作人申請註冊時之遵循依據，初步解決過去未有AI著作申請註冊參考依據之弊病，然尚有許多細節待補充，且甚仰賴個案之判斷，惟本文認為未來隨AI科技之發展及廣泛利用，關「人類智慧」於著作貢獻程度更明確、更為具體之判斷標準勢必將應運而生，值得持續關注。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。