歐洲議會對再生能源利用達成協議

  為重新對各類再生能源與用於大眾運輸工具之生質燃料使用量確立具約束力之目標,歐洲議會下之工業及能源委員會於2008(今)年9月11日決定批准一項跨黨派協議案。

 

  今年年初,歐盟執委會曾遞交一項促進歐盟境內對再生能源使用量之建議案,亦即設定至2020年時,歐盟境內再生能源使用量應達總能源使用量之20%;同時,該建議案也包含了一項關於生質燃料使用量亦應達到10%之目標。不過,在考慮關於不斷上揚之糧食價格、生物多樣性之消失及廣受質疑之CO2減量價值等因素後,也導致許多團體要求降低執委會最初設定之目標。而經過數月詳細地分析2千多份修正案報告後,執委會再生能源建議案報告起草人Turmes,在今年9月中旬宣佈,該項建議案目前現已獲得跨黨派支持。

 

  於Turmes報告中,其建議應對生質燃料之使用訂立階段性目標:即(1)至2015年時應達到5%;及(2)至2020年時則應增加至10%;同時,其還特定,就未來達成生質燃油使用比例目標而言,至少有40%應要透過利用「非以糧食或飼料競爭性」為原料之第二代生質燃料,或使用綠色電能與氫能源環保車而來;至於其他種類生質燃油之利用,則應須在符合嚴格之環境永續性標準下,方能一併被納入計算。而為支持年初所提之建議案,德國、英國及波蘭等國也在6月份提出一項新的彈性機制:即在會員國間可透過合作型計畫來達成各自之目標。此外,對至2020年未達目標之會員國,歐洲議會成員將另批准一套「財務性懲罰原則」來處理之;同時,就懲罰所取得之款項,也將成立一項獎勵專款來激勵超過目標之國家。

 

  不過,綠色組織團體卻認為利用生質燃料因具後述缺點如:(1)成本昂貴、(2)對氣候保護方面並無任何助益、及(3)利用不符永續性標準之生質燃油也僅是增加生物多樣性流失與糧食價格而已,故而對於議會批准該協議案感到失望。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 歐洲議會對再生能源利用達成協議, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2913&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/14)
引註此篇文章
你可能還會想看
微軟將SkyDrive改名為OneDrive:侵犯他人商標

  英國法庭於去年(2013)6月裁判美國微軟公司(以下簡稱微軟)的「SkyDrive」商標侵犯了英國新聞集團(News Corporation)旗下英國付費電視供應商BSkyB(英國天空廣播公司)的「SkyDrive」商標權。據悉,新聞集團早在2011年就對微軟發起過訴訟,並稱旗下BSkyB早已在Sky品牌下提供著移動應用和線上流媒體服務。儘管微軟認為SkyDrive雲存儲服務並不是那麼容易會和Sky串流媒體視頻服務相混淆,但英國法庭並不這樣認為,因此裁定微軟侵犯BSkyB之商標權。   判決出來後,微軟原本揚言要上訴,但兩家公司卻於2013年7月31號達成和解,微軟還是同意將其雲儲存服務改名。BSkyB稱,微軟不會再對法庭裁定結果上訴,同時,他們還將允許微軟繼續使用SkyDrive商標一段時間,“以保證微軟有個合理的過渡期讓新品牌名與舊品牌名進行交替。”   微軟發言人也向媒體確認了這一消息:“我們很高興已經解決了這次商標糾紛,我們將繼續為我們的億萬使用者竭誠服務,提供最好的雲端檔案管理服務。”除此之外,兩家公司都沒有對協議中有關財務面的和解條件(financial terms)以及其他細節進行任何透露。   在兩個公司達成和解後,過渡期間內微軟開始進行了更名的計畫,微軟並於美國時間2014年1月27日,透過網誌宣布易名的決定。微軟表示,現有的SkyDrive及SkyDrive Pro服務會一直繼續運作;當OneDrive及OneDrive for Business推出後,用戶的所有資料將會全部自動同步更新。

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》(Data (Use and Access) Act 2025,下稱DUAA)第135條及第136條之法定義務,發布《著作權與人工智慧報告書》(Report on Copyright and Artificial Intelligence,下稱「報告書」)[1]及《著作權與人工智慧影響評估》(Copyright and AI Impact Assessment,下稱「影響評估」)[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)使用著作權作品所進行之全面性政策評估,並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響,使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢,徵詢期間至2025年2月25日止,共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等,惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務,英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告,遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項:選項0(維持現狀)、選項1(強化著作權保護)、選項2(廣泛資料探勘例外)、選項3(資料探勘例外附加選擇退出機制)。徵詢結果顯示,英國政府原傾向推動之「選項3」(附選擇退出之廣泛例外),在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率,致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品,如何權衡創作者權益與AI創新的效益,是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品,各國對此採取不同立場,相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》(Copyright, Designs and Patents Act 1988,下稱CDPA)第29A條[3]設有文字及資料探勘(Text and Data Mining,下稱TDM)例外,意即資料使用者得於特定條件下,對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」,使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰,英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見,其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 (一)選項0:維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構,AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權,僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出,現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備,然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度,著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用,舉證更屬不易,致使授權機制形同虛設。此外,若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場,英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 (二)選項1:強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護,要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權,包括境外AI模型輸入英國市場時,亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言,此選項能更有力保障著作權人之財產權,並使其得從AI訓練中獲得合理報酬;然對AI業者而言,合規成本之提高將增加訓練門檻,可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出,此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶,影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度,有81%回應者贊同此一制度。 (三)選項2:廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外,使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練,無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出,只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用,意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力,然創意產業普遍擔憂,廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品,卻無需給付任何報酬,且可能產出直接競爭於原著作人之內容,嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持,如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 (四)選項3:TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項,亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》(DSM Directive)第4條[4]之商業TDM例外架構相近,其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM,但著作權人得透過技術手段(如robots.txt)明確保留其權利(即選擇退出機制)。 然而,此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率,其主要爭議在於:對創作者而言,選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人,中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作;並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議;跨境訓練亦難有效管制。此外,在欠缺揭露義務的前提下,創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示,逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源,惟各方對於揭露顆粒度(granularity)之要求存在明顯分歧:著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次;AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言,歐盟《AI法》(AI Act)第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要;美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》(Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act)。[6]英國雖無相關法定揭露義務,但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果,並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務,以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示,尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈,英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃,然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而,在本次諮詢中,有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求;歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之,縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧,但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似,著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示,政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制;此外,在法令、技術標準尚未成熟之情況下,業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).

雲端時代資料保險機制之解析

雲端時代資料保險機制之解析 科技法律研究所 2013年12月05日 壹、前言   資訊時代,資訊應用所帶來的風險幾乎無可迴避,且往往帶來莫大衝擊;尤其在網路應用普及之後,大量資料透過網路傳輸、流通而暴露於資訊安全的風險當中,縱有再有高層級的防護,也無法使資料受損或漏失的風險機率降至零,因此有論者以為,對於無法藉由資訊安全措施加以避免的「殘餘風險」(Residual Risk),應由「保險機制」予以移轉。本研究特探討本議題,以呼應目前日益進展的保險產品發展趨勢。   此類的保險機制,一般稱為資料保險,專門填補網路應用所造成的風險,諸如網路安全(Network security)之欠缺所造成的損失,或者隱私(Privacy)被害所造成的損失。依據產業觀察者意見,此類保險產品的市場正有逐漸擴張的趨勢,尤其是對於健康照護服務(Health care)以及中小型的業者而言,此類保險對於風險管理服務可以發揮長足的作用,其能夠填補資料被害的通知成本、信用監控以及加強資料防護的成本[1]。   本文以雲端運算應用的興起為背景,觀察相應保險機制的演進及發展;以及其對於產業發展而言,為何被視為不可或缺的配套機制,進一步檢視我國推動資料保險的可行性與條件。 貳、資料保險機制的發展 一、資料保險的種類   用來填補資料受害之損害的保險,一般被稱為「資料保險」,尚可見以「網路保險」或「隱私保險」稱之。與其直接定義何謂「資料保險」,不如分析此保險的涵蓋範圍。此類保險早在十幾年前出現,當時其保險範圍,是填補資料被害所引發的損害賠償責任[2]。   財產保險可分成兩大類型,一類是一般的財產損害,即保險事故發生導致被保險人的財產減損或喪失,承保此類財產損失之保險,即英美法系所稱之「第一方保險」(First-party coverage)。另一類則是責任保險,即保險事故發生導致被保險人應負擔法律上責任或契約上損害賠償責任,承保因被保險人應負擔責任之財產損失,即所稱之「第三方保險」(Third-party coverage)。   在資料應用環境中,因資料受害導致損害大抵可依上述區分。當遭遇網路犯罪的損害、毀壞(Destroys)或是剝奪被保險人對於資料的使用權限,則屬於第一方財產損失。另一方面,當被保險人所保護、監管(Custody)或控制的第三人資料或資訊,遭遇網路犯罪損害、毀壞或竊取時,將使被保險人必須承受對第三方負擔損害賠償責任、並支付相關費用,此屬於第三方財產損失,例如入侵資訊系統而竊取信用卡資訊、受保護的個人資料、及銀行的帳戶號碼,又如妨礙有合法權限的第三人近用系統,以及違反法規所要求而未向第三人通知資料侵害等…[3]。 二、資料受害所致損害是否得請求保險賠償過往有很大爭議   傳統的財產保險,由於未指明承保因資料被害所致損失,往往會在被保險人因資料被害導致財產損失而請求保險賠償時,發生很大的爭議。主要的原因是,傳統的財產保險其設計原則,是以被保險人對於有形財產的「保險利益」作為「保險標的」,並以有形財產受損來估算保險損害,並未考量到資料等無形財產。因此,起因於資料或類似形態的程式、軟體之缺損所致的損害,是否可能在傳統財產的保險範圍內,頗有疑義,且司法實務上的意見相當分歧,茲整理如下。 (一)有利於被保險人的實務見解   在America Guarantee & Liability Insurance Co. v. Ingram-Micro[4].中,Ingram-Micro因幾分鐘的電力中斷,導致電腦資產與資料的喪失而嚴重影響正常的業務運作,遂依業務中斷保險(Business-interruption insurance)請求保險賠償,但遭受保險公司拒絕,保險公司提起訴訟並宣稱承保範圍未包含電腦與其他資產。地方法院認為,被保險人客製軟體程式的喪失,構成「具體損害」,具體損害不限於電腦迴路的被有形損毀或傷害,也會包含無法近用(Loss of access)、無法使用(Loss of use)以及功能喪失。   另一案Lambrecht & Associates, Inc. v. State Farm Lloyds[5],保險公司認為電腦病毒感染所造成的損失,非有形損失,因而拒絕保險給付。法院認為,本案之電腦系統以及儲存的資料皆因病毒感染而毀壞、被置換(Replaced),此種結果,等於電腦系統完全無法接收、發送或回復任何形態的資訊,而完全失去作為電腦系統的效用;因此未接受保險公司的主張。   近期一例為責任保險爭議。Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co.[6]中,Retail Venture是DSW鞋子盤商,2005年時它的電腦系統遭駭客入侵,共有百萬筆的客戶資料遭不當下載且許多資料夾也被翻閱過。由於DSW向Nat'l Union購買商業竊盜險,在其承保項目中包括電腦與資金移轉詐欺(Computer & Fund transfer fraud coverage),DSW遂向保險公司請求保險賠償,主張此次駭客入侵所造成的損失有530萬元之多,但保險公司拒絕給付賠償金。於是DSW對保險公司提起訴訟,地方法院認定保險公司應支付保險賠償,保險公司不服,提起上訴至巡迴法院,巡迴法院認為,條款規定雖是限於該損失是由保險事故「直接造成」(Resulting directly from),但這不代表該保險事故必須是造成損失的「唯一」(Solely)與「立即」(Immediately)的原因[7],因此維持地方法院的判決。 (二)有利於保險人的實務見解   在America Online, Inc. v. St. Paul Mercury Insurance Co.中,由於America Online(AOL)所生產的網路接取軟體AOL 5.0據稱會毀壞用戶的電腦系統,因而被客戶訴訟求償,AOL依責任保險內容,轉而請求保險公司應替其進行訴訟防禦,遭保險公司拒絕。為此,AOL對保險公司提起訴訟,法院遂檢視保險契約中是否載明保險公司有進行訴訟防禦的義務。契約中將情境限於「有形」財產損失,法院解釋,從字義上一般不會認為電腦資料、軟體及系統是「有形」財產,因為有形財產應是指可以觸摸(Be touched),但電腦資料、軟體及系統無法被感官感知,因此是無形財產。此外契約中亦有「功能降低除外條款」,意即,不良品或者危險產品所造成的損害非有形,故被排除在承保範圍內。法院據此否認AOL的主張[8]。 三、「新」資料保險產品應運而生   從上述實務案例的觀察,作成不利於被保險人判決結果的法院,是直接認定電腦資料、軟體與系統為無形財產。反之,作成有利於被保險人判決結果的法院,是將「資料」(程式或軟體)與「電腦系統」合為觀之,而認定電腦系統為有形財產,把電腦系統無法發揮正常作用視為具體損害。即使判決結果可能有利於被保險人,但是解釋方式卻較為迂迴,也顯得被保險人相當艱辛。 參、外國資料保險機制之發展實例與推動   雲端運算發展日益普遍日後,可以透過網際網路提供資訊服務(例如儲存空間、應用程式等),「資料」已然不附載在特定或固定的載體(電腦系統)上。因應整體資訊應用形態的轉變,國內外市場上逐漸有相關資料保險產品推出的案例。 一、實例   第一個例子,MSPAlliance是一個資源管理服務業者暨認證聯盟,於2013年4月與保險經紀公司Lockton 合作,設計「雲端暨管理服務」保險(Cloud and Managed Services Insurance),讓其聯盟會員提供資訊服務時得以購買此保險;承保項目包括因網路攻擊、資料滅失或系統故障而導致應負擔損害賠償責任,以及因技術錯誤或無法作用(Tech Errors & Omissions)所導致的損害賠償責任,亦包含在內。至於被保險人的資格要求,則限定是聯盟會員,且必須通過Unified Certification Standard (UCS)驗證。事實上,要求被保險人取得一定的驗證,是保險風險管理很重要的ㄧ環。   第二個例子,雲端保險服務平台Cloudinsure於2013年2月宣布與保險經紀公司Lockton合作,擬設計適於雲端環境的隱私與安全責任保險方案。其保險產品內容主要在確保雲端服務提供者可履行在契約、或服務水準協議(Service Level Agreements)中的承諾,再者也能依據其客戶存放於雲端環境之資料的風險層級,給予金錢防護。 第三個例子,與前兩例不同,是針對一般的資訊服務使用者來設計。保險經紀公司達信(Marsh)於2012年6月針對雲端環境的企業使用者,開發新的保險方案CloudProtect。被保險人是採用雲端服務的中小型企業,承保項目包括:因雲端服務中斷所致的營運收入損失(Loss of income)、因採購新的雲端服務提供者所產生的相關費用支出、因資料轉換至新的雲端服務所產生的相關費用支出。 二、政府的參與及投入推動   美國的國家技術標準局(Institute of Standards and Technology, NIST)在規劃新網路時代藍圖時,把持續促進資料「保險」(Cyber Insurance),列為關鍵的一角。從這個角度而言,保險不僅具有轉移風險與填補損害的功能,更具有正面積極的意義,可作為新興技術發展的後盾。對於NIST這樣的主張,美國保險人協會(American Insurance Association)也予以呼應,認為針對網路應用環境而持續開發各種保險產品,是勢在必行的方向。 (一)政策推導   美國證券交易委員會指引(2011年),建議公司若為因應資安風險而購買保險產品,應列入資訊揭露範圍。此被認為是間接鼓勵企業購買相關保險產品的具體措施之一。 (二)政府機關作為被保險人購買資料保險之例   美國有以政府機關名義購買資料相關保險之例,蒙大拿(Montana State Government)購買「網路資料安全保險」(Cyber/Data Information Security Insurance),為期一年(2012年7月1日至2013年7月1日),保險項目包括:資訊安全責任(每次事故保險賠償上限200萬美元)、行政罰款(每次事故保險賠償上限200萬美元)、損害通知支出(每次事故保險賠償上限100萬美元)、網站媒體披露支出(每次事故保險賠償上限200萬美元)、每次保險事故發生以200萬美元為總保險賠償限額。此案之保險業者為Beazley,保險經紀人為Alliant Insurance Services。值得特別注意的是,保險項目當中包含損害通知支出,此是呼應了美國相關法令要求業者必須於獲悉資安事故時踐行通知相關的資料主體。   資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失,美國南卡羅萊納州稅務局(South Carolina Department of Revenue)2012年發生駭客攻擊事件,州政府花費約2000萬美元收拾殘局,其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控,其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。 肆、結論-我國推動相關資料保險機制可行性之總合評析   現階段我國相關保險市場的現況,為因應我國個人資料保護法的通過與正式實施,也有推出資料相關保險產品,目標客群為企業,以協助企業因應觸及個人資料可能產生對他人的損害賠償責任、及填補其他附帶損害為主要訴求。至於,針對業者(被保險人)因提供資訊服務過程中的資料被害、毀損滅失所導致營業損失(營運中斷、負擔契約上損害賠償責任)之損害填補,似尚未有相關保險產品推出。考其原因,是保險業者對於此種因無形財產(資料)所導致損害的保險賠償模式,尚未累積足夠的經驗,也缺乏相關精算數據的掌握,因而不敢貿然承作,另一方面,保險業者本身也擔憂無足夠資力因應大規模的保險事故。 對此現象,我國主責資訊服務產業推動的有關政府部門,也思及政府投入參與資料保險機制,例如推動以機關為被保險人而購買相關的資料保險,藉以活絡資料保險市場;此種構想,在法律層面並無疑義,此乃保險賠償與國家賠償機制雖有各自目的,但未有所衝突[9]。然而,實際操作上,必須考量政府機關資訊系統是否能通過保險業者的保險風險查核、是否有足夠的預算足以支付保險費用、以及決策單位是否能有效與資訊業務單位溝通以評估購買此類保險的需求...等諸多問題。   事實上,我國相關資料保險市場要邁向成熟發展,尚待多方努力,除保險業者本身規劃並提出合適的保險產品之外,參酌國外經驗,保險經紀公司也能扮演一定角色,可針對客戶需求量身訂作風險評鑑、研提最符合的保險方案,並藉客戶共同需求而匯聚保險風險共同團體。政府所扮演之角色,除直接以政策推導之外,尚能在若干條件齊備之後實際參與保險機制,其後續方向值得關注。 [1]Collin J. Hite, Top lawyers on trends and key strategies for the upcoming year the ever-changing scope of insurance law, Aspatore Feb. 2013. [2]http://www.computerweekly.com/news/2240202703/An-introduction-to-cyber-liability-insurance-cover (last visited at Oct. 24, 2013) [3]Jack Montgomery, Cybercrime losses and insurance for property damage and third-party claims, Maine Bar Journal, Summer 2012, p. 159. [4]Civ. 99-185 TUC ACM, 2000 U.S. Dist. Lexis 7299 (D. Ariz., April 19, 2000). [5]Lambrecht & Associates, Inc. v. State Farm Lloyds, 119 S.W.3d 16, 25 (Tex. App. 2003). [6]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012). [7]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012), p.13. [8]America Online, Inc. v. St. Paul Mercury Ins. Co., 207 F. Supp. 2d 459 - Dist. Court, ED Virginia 2002, P.461-462. [9]請參考96年法務部法律字第0960003420號函。

避免昂貴訴訟成本,微軟參與專利審查團隊

  微軟成為crowdsourcing(集結式資訊來源)服務的第一會員,其服務用於對抗專利流氓(patent trolls)所提出昂貴的訴訟,挑戰將訴訟中所使用的軟體專利使之無效。   Litigation Avoidance是由全球線上社群100萬名科學家及技術人員所組成的Article One Partners所建立的一種付費服務。該組織採用crowdsourcing,其為透過網際網路所採用的一種社交媒體工具,藉由找出前案或先前揭露資料中證明專利無效之證據。而Article One所取得的利潤是由使用crowdsourcing資訊的企業而來的,但並未對外揭露收費的價格。   根據Article One指出,Litigation Avoidance主要針對的目標是專利流氓,其為購買大量專利,透過所買的專利向其他企業提出訴訟,進而要求權利金或授權金。   受到專利流氓提出訴訟的微軟指出,Litigation Avoidance服務將是應訴前調查專利品質的另一種工具。微軟首要專利律師Bart Eppenauer說明,”使用Litigation Avoidance服務其目的為降低風險及降低潛在的訴訟成本”。   Article One試圖解決問題之一,為crowdsourcing技術可於數周內得到專利評估結果,可取代需花費數月或數年始得產生結果的美國專利商標局低效能的專利審查系統。

TOP