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」
針對法國知名品牌LVMH控告搜尋引擎大廠Google以其商標作為關鍵字,販售給網路廣告業者,使得當使用者鍵入商標關鍵字搜尋時,廣告業者之商業訊息及其網址會呈現在搜尋結果中,而侵害LVMH商標權的訴訟案中,歐洲法院佐審官(advocate General)Poiares Maduro提出了法律意見書。 在該意見書中,其認為Google允許廣告業者選擇和商標有關的關鍵字並不構成商標侵權,選擇關鍵字僅是Google和廣告業者二造間的內部活動,並沒有對公眾販賣和商標相同或類似的產品或服務,非商標法所謂之使用。另外,根據關鍵字搜尋結果而呈現廣告業者之網址,也不會造成消費者對原始產品或服務混淆的風險。網際網路的使用者知道在Google搜尋引擎做搜尋時,並非只有商標擁有者的網址會呈現,甚至有時他們並不是尋找商標擁有者的網址。消費者會依據廣告內容及造訪廣告網址來認定產品或服務的來源,不是僅依據隨商標關鍵字而呈現出的廣告就作出來源的認定。 該佐審官的法律意見雖然對歐盟法院沒有拘束力,但該法院在大部分的案件中仍會依循該意見,通常在該意見提出後大約六個月會作出裁判。
普利司通公司就安裝在美國汽車中之零組件價格壟斷乙案認罪,並同意支付4億2仟5佰萬美元刑事罰金美國司法部宣布日商普利司通(Bridgestone Corp.)股份有限公司,就其共謀操縱安裝於汽車中並銷售至美國及其他國家之汽車防震橡膠零組件價格乙案認罪,並同意支付4億2仟5佰萬美元之刑事罰金。 根據俄亥俄州(Ohio)地方法院所提起的一項重罪控訴,該公司於美國及其他國家共謀參與分配銷售、操縱報價及壟斷、提高並維持其出售予豐田(Toyota)、日產(Nissan)汽車公司、富士重工業(Fuji Heavy Industries)公司、鈴木(Suzuki Motor)公司、五十鈴(Isuzu Motors)汽車公司及其某些子公司、加盟和供應商之汽車防震橡膠零組件價格。除了刑事罰金外,普利司通公司並同意配合司法部進行後續之汽車零組件案調查。本認罪協議(plea agreement),業經法院批准。 在2011年10月,普利司通公司即因「海洋軟管」(marine hose)乙案涉嫌壟斷價格及違反「海外貪污防治法」(Foreign Corrupt Practices Act)而遭控訴,經認罪協議並支付2仟8佰萬美元罰金。但於是案答辯中,該公司並未就其同時涉及防震橡膠零組件共謀操縱價格乙情,主動為揭露。該公司未主動揭露上情,乃是本次罰金高達4億2仟5佰萬美元原因之一。 美國司法部副助理部長Brent Snyder表示:「美國司法部反托拉斯署將針對屢犯卻未主動揭露其他反競爭行為者,採取強硬態度。本案之鉅額罰金,即重申該署致力於令企業就其傷害美國消費者之行為,負起責任。」普利司通公司遭指控因價格壟斷違反謝爾曼法案,依法最重可處1億美元之刑事罰金。如企業因犯罪所獲利益之兩倍數額,或犯罪被害人所受損失之兩倍數額,其一逾前開法定最高罰金時,得加重至該數額。
美國聯邦加強導入節能績效保證專案,並規劃採購實務增訂規範美國總統歐巴馬於2011年12月發布備忘錄(Presidential Memorandum),要求美國聯邦政府應加強「導入節能績效保證專案(Implementation of Energy Savings Projects and Performance-Based Contracting for Energy Savings)」,並宣布未來24個月內最少將投入20億(billion)美元經費,推動聯邦機構採購實施節能績效保證專案,以改善建築物能源效率。基於政策指示,美國能源部(Department of Energy)下屬聯邦能源管理推動機構(Federal Energy Management Program,以下簡稱FEMP),研議規劃配套機制,協助導入「節能績效保證專案(Energy Savings Performance Contract,以下簡稱ESPC)」,更精簡、效率、低成本之實施模式,並助益美國能源技術服務產業(Energy Service Companies,以下簡稱ESCO)發展。 美國FEMP於2012年2月公告ESPC採購關於「資金(Financing)」部分之「資訊徵求意見書(Request for Information,RFI)」,廣詢實務各界意見,希望能繼而落實於政府採購規範及契約範本之研議,並協助ESCO業者能更順利取得資金,並協助ESCO業者能更順利取得資金,及降低資金取得成本,如此亦可有利益於所採購導入之聯邦機構。 FEMP主要係規劃探討關於ESPC融資資金,最合理且有吸引力之利率,所應考慮各項要件及利率定價模式,並且規劃建立資金協助者之優先名單(Preferred Financiers),以利配套選用。再者FEMP為推動整合,特別探討ESPC跨專案(Project Aggregation (Combining))時,可能影響資金協助者之融資與財務評估,例如數ESPC專案、數ESCO業者、由同一資金協助者承接,或是數ESPC專案、數實施地點、同一ESCO業者,同一資金協助者,亦或者數ESPC專案、數實施地點、數ESCO業者、但同一政府機構、且同一資金協助者,研析相關影響要件。 以及,FEMP並探討ESPC實施「量測驗證(Measurement and Verification),對於取得融資評估過程是否增加複雜影響因素,以及資金協助者對於量測驗證機制,是否認為將增加風險並致更高融資利率,均為重要探討議題。此項意見徵求書,未來將落實於聯邦機構政府採購之實務規範上,相關內容再持續觀察追蹤。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。