美國聯邦巡迴上訴法院(CAFC)於2008年8月13日,在Jacobsen v. Katzer一案中,對於未遵守自由軟體授權條款而使用他人著作,作成構成著作權侵害之判決,扭轉地方法院之判決結果。由上訴人Jacobsen經營的JMRI(Java Model Railroad Interface),透過多數參與者集體協作的程式DecoderPro,為開放資源的自由軟體,採取Artistic License模式,供模型火車迷編輯解碼器晶片(decoder chip)的程式以操控模型火車;被告Katzer從 DecoderPro下載了數個定義檔來製作一套市售軟體稱Decoder Commander,卻未遵守該自由授權條款,包括未標示JMRI為原始版本之著作權人、可從何處取得標準版本、及修改後版本與原始版本差異部份之註記等。
Jacobsen認為Katzer的侵害著作行為已造成不可回復之損害,請求法院暫發禁止命令(preliminary injunction)以停止Katzer的違法行為,地方法院認為被告乃違反非專屬授權契約,應依違反契約責任負責,不另構成著作侵權行為,駁回暫發禁止命令的請求。
聯邦巡迴上訴法院認為本案爭點在於「自由軟體授權條款的性質究屬契約內容(covenant)或授權條件(conditions of the copyright license)?」,由於Artistic License之用語為「在符合下列條款之條件下」(provided that the conditions are met )方能重製、修改及散布,以遵守授權條款為取得授權之條件,本案中Katzer未能遵守條款,因而根本未取得授權,其行為屬無權使用而構成侵害著作權,是以命地方法院就暫發禁止命令一事重新審理。在善意換取善意(Creative Common,創用CC)及分享著作的潮流下,支持者譽此結果為自由軟體的一大勝仗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
依據本(2013)年9月26日中國大陸國家統計局、科學技術部、財政部聯合發布之統計公報顯示,去(2012)年全中國投入在研究與試驗發展(R&D)之經費支出達人民幣(以下同)10,298.4億元,較前(2011)年增加1,611.4億元,成長約18.5%。而大陸地區之研究與試驗發展經費約佔其國內生產總值(GDP)之1.98%,較2011年的1.84%提高0.14個百分點。惟同期(2012年,即民國101年)我國研發經費總計為新台幣4,312.96億元,佔臺灣地區GDP比率為3.07%,較中國大陸1.98%之比率略高。 另據大陸統計公報顯示,在中國大陸10,298.4億元之研發經費內,用於「基礎研究」之支出為498.8億元,比2011年增長21.1%;在「應用研究」之經費則為1,162億元,增長13%;至於「試驗發展」經費支出則為最大宗,達8,637.6億元,增長19.2%。總體來說,大陸地區之基礎研究、應用研究和試驗發展3項,佔其研發經費總支出之比率分別為4.8%、11.3%和83.9%;而臺灣地區則是以基礎研究、應用研究及技術發展等3類為區分,在2011年時分別為9.7%、23.7%及66.6%,說明臺灣地區在基礎與應用研究2部份佔研發經費總支出之比率較中國大陸為高。 然而相關研發經費投入至後續產出專利、運用,能否有效結合,或因而強化國家競爭力、減少需用單位間之落差,已是兩岸或其他國家所關切的焦點。因此,為利知己知彼,除了瞭解競爭國家之資源投入情形外,其研發成果相關運用情形等,亦實值得我們後續觀察、研究。
美國政府於2014年初提出幾點重要聲明,加強改善國家專利品質美國總統歐巴馬於2014年初對於美國專利改革及產業創新的規範做進一步的聲明。美國近年來針對專利法改革有許多大規模的法案實施,目的希望能提升整體美國產業,包括2011年通過的美國發明法案(Leahy-Smith America invents Act, AIA),目的希望能讓美國專利系統更加完善,保護專利權人及促進產業創新等目的。然許多專利仍被NPE或是專利蟑螂控訴侵權,反而讓專利權被用來當做專利訴訟的一個工具,花費更多的經費在訴訟及和解上,有違當初白宮要進行專利改革的初衷。 因此歐巴馬在年初為了能鼓勵創新及增加專利系統的品質而發布幾點執行聲明(executive actions): 1、著重prior art的檢索:USPTO開始著重prior art的搜尋,幫助專利審查能更詳盡。 2、增進專利審查人的技術訓練:提供教育專業訓練,讓專利審查人能隨時更新最新的技術,能在審查過程中對於技術上的認知能更專業。 3、Pro brono幫助:USPTO提供pro brono的幫助。許多發明人對於如何申請專利及如何使其專利被妥善保護等規範較缺乏相關資訊、或沒有資金聘請顧問協助此方面保護,因此USPTO會提供教育及實務訓練,讓這些較小的公司或資源較缺乏之發明人的專利得以獲得保護。
虛擬人生,真實訴訟! 美商藝電EA控告社交遊戲公司Zynga侵犯著作權;Zynga控告EA不正競爭。美商藝電EA(Electronic Arts)於今年八月初在舊金山地方法院控告以社群遊戲著稱的Zynga於六月在Facebook所推出的遊戲《The Ville》抄襲EA於2011年八月推出的「模擬市民(The Sims Social)」,侵犯EA的著作權。EA表示,The Ville中的設計選項、動畫、畫面處理、角色的活動及動作都原封不動地抄襲自EA的「模擬市民(The Sims Social)」。EA聲稱,Zynga抄襲了「模擬市民(The Sims Social)」原始並特殊的表達要素(original and distinctive expressive elements),明顯違反美國的著作權法。EA並表示,Zynga任用了三位自EA離職的員工而獲取了「模擬市民(The Sims Social)」的商業機密。Zynga則反譏EA欠缺對於著作權原則的了解,並表示《The Ville》是Zynga小鎮遊戲(Ville-game)系列的延續,過去曾推出的系列遊戲包含《YoVille》、《CityVille》以及《Castile Ville》,EA的指控毫無根據。 雖然《The Ville》與「模擬市民(The Sims Social)」兩者在遊戲的角色設定以及角色圖樣跟背景有諸多相似,但是Zynga在細節上做了許多與EA不同的設定。本案如果有效成立,將對於遊戲產業造成顯著影響。 美國法下,遊戲產業的智慧財產權議題中,一個重要的法律關鍵在於「思想/表達二分法(idea/expression dichotomy) ,「思想(idea)」並非著作權的保護客體,僅想法的表達方式(expression)是著作權的保護客體。舉例而言,你可以再寫一本有關於魔法學校的書,但是你不可以把書中的主要角色命名為哈利波特。 1994年時,快打旋風二(Street Fighter II)的發行商嘉富康(Capcom)控告DECO(Data East Corporation)的格鬥列傳(Fighter’s History)抄襲,但是法院認為嘉富康遊戲的角色是植基於既存典型角色以及武術原則,DECO的相似性並不侵犯快打旋風的著作權。 九月中,Zynga對EA提出反訴,控訴EA採取不正競爭(anticompetitive)以及不法(unlawfully)商業行為,違反反托拉斯法(anti-trust law)。Zynga指出,EA試圖以法律訴訟以及恐嚇離職員工的方式,非法阻止Zynga雇用EA的離職員工。Zynga指稱EA威脅Zynga將提出訴訟,要求Zynga與之簽訂「不任用協議(no-hire agreement)」,依照該協議EA將不對Zynga提出關於雇用員工的告訴以做為簽約對價。但是EA在今年八月對Zynga的著作權告訴已經打破該協議。事實上依照加州法,禁止離職員工去競爭公司任職是違法的。矽谷這類因為員工到競爭對手任職而引發的法律案件還有蘋果(Apple)以及谷歌(Google)一案,這兩家公司過去曾因為簽訂不挖角協議而遭美國司法部起訴,後來與美國司法部達成和解。EA則表示離職員工抄襲其它EA設計師,Zynga此舉意圖轉移社會及法庭注意力。除了否認EA抄襲的指控,Zynga更表示,沒有任何根據可以說明EA是虛擬人生遊戲的創始者,Zynga的《YoVille》推出時間甚至早於EA的「模擬市民(The Sims Social)」三年。 本案因為矽谷遊戲產業人才的流動性而增加了案件的複雜性,跳脫一般的著作權侵權訴訟,既然離職後到競爭對手任職是可被允許的,那麼產出類似的遊戲產品就更加難以避免,不論是基於自身的創意或者模仿過去共事同仁的創意,「學習」以及「抄襲」之間的界線總是難以劃分,如果本案成立著作權侵權,矽谷遊戲人才在開發設計遊戲時必然需要更加小心謹慎。 圖片來源: Tech Crunch
醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)之意義為可通過網路,與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置,其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言,於診斷方面,可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數,諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等,而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象,從而改善反應。於療養方面,由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分,故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控,追蹤各種關鍵指標,警示護理人員及時作出回應,並可與遠距醫療相結合,使加速恢復更加容易。於長期護理方面,可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長,醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時,資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標,任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外,隨著相關裝置被廣泛地運用,即需要標準化以便利裝置之間的通訊,製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。