網路廣告商標侵權爭議之最新實務發展趨勢介紹
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
法國政府基於保護電影、音樂等產業，在2009年3月提出將採取「三振法案」（Three-strikes law），對於不法使用網路下載音樂和檔案者，祭出明確的管制。第一階段違法者將會收到電子郵件警告，第二階段會收到書面之警告，第三階段將切斷該網路連接最長1年。 但這個提議在2009年4月遭到法國議會否決，有議員表示這項規定是「危險、無用、無效率且對民眾有相當大之危險。」消費者團體則表示，「無辜的民眾將會受到處罰，而駭客等真正的犯罪者則可以利用入侵他人之帳號規避法規，而且，該架構顯然缺乏配套的監督機制。」 無獨有偶的是，歐洲議會（European Parliament）也在同年11月針對歐盟電信信改革（EU Telecoms Reform）之討論，駁回該議案。議會認為，對人民通過網路使用服務和應用而進行的網際網路連接行為，在採取的措施時，應該尊重基本的人權和自由。這些限制權利的手段必須符合民主社會的法規，必須有效、公平和公正，比如通過法院進行審理等。而法國所提之切斷網路連接的三振法案與此原則不符。
日本推動智慧醫療照護與巨量資料應用之趨勢觀察 「智慧財產報告書」：開啟企業與市場之間的對話工具 歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」