美司法部於2008年介入Google與Yahoo網站上進行的搜尋動作提供相關廣告的合作案後,再次針對Google公司的網路版圖擴張動作,是否造成阻礙公平競爭採取調查行動,這次的目標是Google與書籍作者與出版商之間的圖書、文章數位化和解協議。
事實上Google 去年已與美國書籍作者與出版協會取得和解共識,前者願支付 1.25 億美元和解金,後者則撤銷其違反著作權的指控。但「無主」(orphan)的著作物,像是絕版書或不明著作的書籍作者必須在5月5日最後期限前選擇退出Google的計畫,否則就會被納入和解案。
不過,有七位作者上周向法院要求把5月5日截止期限再延長四個月,理由之一是提議的和解案太複雜。為讓Google有更多的時間,與其它作者商議和解協議,美國紐約聯邦法庭已將和解的期限延至 9 月4 日。Google表示會再花六十天的時間找到作者,並說服他們就Google線上書籍搜尋服務一案達成和解。如果Google的和解計畫順利完成,在其「Google Book Search service」搜尋服務中,將可找到數百萬件的作品。
高達十億美元的著作權訴訟案件大大挑戰YouTube,YouTube之母公司Google的律師向美國曼哈頓地方法院(U.S. District Court in Manhattan)提交文件對Viacom最新提出的訴訟作出以下回應: 『對受著作權保護的資訊無法出現在該網站上的指控,將威脅兩億用戶在網路上交換資訊的權益』。 自從Viacom於2007年提出訴訟以來,這兩家公司之間的交鋒戰況日益激烈。Viacom聲稱,由於用戶能夠不經允許地看到該公司的傳播內容,YouTube反而一貫縱容未經授權的流行電視劇和電影在其網站上放置,並被瀏覽數萬次,並稱Google對此視而不見,已使該公司遭受嚴重損失。 Google在上周五提交給法官的文件中宣稱,『YouTube在幫助著作內容擁有者保護其著作權方面做的已遠遠超過法律應承擔的義務』。同時,Google表示:『為了尋求上傳者和網路服務業者的合法性,Viacom反而威脅了兩億網路用戶合法交換資訊、新聞、娛樂、政治和藝術表達的方式與自由』。 Google稱所屬的YouTube乃忠實執行1998年『千禧年著作權法』(1998 Digital Millennium Copyright Act) 的要求,認為聯邦法會保護YouTube等對著作權擁有者的要求做出適當回應。但Viacom卻認為YouTube開啟了一個不良示範。
日本發布Startup交易習慣之現況調查報告最終版,統整新創事業實務上遭遇不公平競爭行為之態樣日本公平交易委員會於2020年11月27日發布「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」(スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告),主旨為揭露其國內新創事業於交易市場遭遇不公平競爭行為的調查結果。本報告的作成目的,係基於新創事業發展具備推動創新、活絡國內經濟之潛力,故針對各類型新創事業在參與市場交易時,有無因其與相對人間的不對等地位(因需仰賴相對人提供資金或資源),遭遇不公平競爭的情況進行調查。同時,本報告所公布的調查結果,將會作為未來訂定新創事業與合作廠商間契約指引的參考依據,以圖從制度面改善新創事業參與市場的競爭環境。 本報告書所調查的交易態樣,聚焦於容易出現不公平競爭行為的契約或競爭關係,並分別整理主要的行為態樣如下:(1)新創事業與合作廠商間之契約:要求新創事業揭露營業秘密、約定對合作廠商有利的保密協議條款、無償進行概念驗證(Proof of Concept)、無償提供授權、於共同研究契約中約定智財權僅歸屬合作廠商、延遲給付報酬予新創事業等;(2)新創事業與出資者間之契約:要求新創事業揭露營業秘密、負擔出資者外包業務予第三人之費用、購買不必要的商品或服務、提供片面優惠待遇、限制新創事業的交易對象等;(3)新創事業與其他競爭廠商間之關係:競爭廠商要求交易相對人不得向與其存在競爭關係之新創事業買入競爭性商品;競爭廠商針對特定新創事業設定較高的商品售價,而事實上拒絕與其進行交易等。同時,依據報告書,在與合作廠商或出資者進行交易、或訂定契約的過程中,約有17%的新創事業表示曾遭遇「無法接受的行為」(納得できない行為),且當中有約八成的新創事業妥協接受。其中,若為銷售額未滿5000萬日圓、且公司未配有法務人員的新創事業,遇到無法接受行為的事業家數為銷售額5000萬日圓以上、且公司有法務人員之新創事業的2.5倍。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國加州通過美國第一部規範藥品專利侵權和解協議中遲延給付條款之州法,推定其具有反競爭性美國加州議會於2019年9月12日通過《加州法案AB 824,商業:保持人們對負擔得起的藥物之近用(California AB 824 - Business: preserving access to affordable drugs)》(下稱AB 824法案),其主要規範藥品專利侵權和解協議中之「遲延給付(pay for delay)」條款,推定其具有反競爭性,為美國第一部規範製藥公司之間簽訂遲延給付條款之州法。 於AB 824法案中,其規範對象為學名藥與生物相似性藥物之藥證申請人,統稱為「非參照藥物申請者(Nonreference drug filer)」。其規定若用來解決專利侵權之協議為「非參照藥物申請者」從主張專利被侵害的公司處接受任何有價值之物,且同意於一段期間內限制或放棄學名藥或生物相似性藥品的研究、開發、製造、上市、銷售,則該協議推定具有反競爭效果。惟例外若能證明「非參照藥物申請者」所獲得之價值僅對其他商品或服務是公平合理的補償、協議直接產生了競爭優勢,協議的競爭優勢大於協議的反競爭效果,則反競爭性之推定可舉上述事由為證而推翻。每次違規行為可處以高達2000萬美元或「非參照藥物申請者」收到的價值三倍的罰款,以數額高者為準。 AB 824法案減輕政府舉證責任的負擔,將主張和解協議不具反競爭效果之舉證責任轉移至和解協議當事人身上,且因此種推定,當事人必須向政府揭露更多和解協議之資訊,而增加協議之透明度。