蘋果電腦(Apple)被判專利侵權須賠償美金1900萬元

  蘋果電腦(Apple)於2009年4月23日被美國德州東區地方法院判定侵害OPTi 公司之專利並且必須賠償美金$1900萬元。此項專利涉及記憶體之”predictive snooping” 技術。陪審團並認為蘋果電腦之行為構成故意侵權。蘋果電腦雖主張OPTi 公司之專利為無效,但此抗辯不為法院所採納。

 

  OPTi 公司自2003年開始即放棄其原有的製造與販賣產品的生意,改經藉由提起侵權訴訟來獲取利益。除了控告蘋果電腦外,OPTi 公司也針對其”predictive snooping” 專利技術於同一法院對AMD 公司提出類似的專利侵權訴訟。由蘋果電腦此次被判敗訴來看,OPTi 公司似乎已準備好擴大藉由它所擁有的predictive snooping” 技術專利以提起訴訟的方式來獲取授權收益。如同以往,蘋果電腦未對此次被判侵權賠償做出任何評論。

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德國向歐盟提交《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》及《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》意見

  德國聯邦政府於2020年6月29日,針對歐盟執委會於2020年2月19日公布的《人工智慧白皮書-歐洲卓越與信任概念》(Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz – ein europäisches Konzept für Exzellenz und Vertrauen)及《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》(Bericht über die Auswirkungen künstlicher Intelligenz, des Internets der Dinge und der Robotik in Hinblick auf Sicherheit und Haftung) 提交意見,期能促進以負責任、公益導向、以人為本的人工智慧開發及使用行為,並同時提升歐盟的競爭力及創新能力。   歐盟執委會所發布的人工智慧的白皮書及人工智慧對安全和責任的影響報告,一方面可促進人工智慧使用,另一方面則藉此提醒相關風險。本次意見主要集結德國聯邦經濟與能源部、教育與研究部、勞動與社會事務部、內政、建築及社區部以及司法與消費者保護部之意見。德國政府表示,投資人工智慧為重要計畫之一,可確保未來的創新和競爭力,以及應對諸如COVID-19疫情等危機。最重要的是,可透過人工智慧的應用扶持中小型公司。然而在進行監管時,必須注意應促進技術發展而非抑制創新。   在《人工智會白皮書-歐洲卓越與信任概念》中指出,人工智慧發展應在充分尊重歐盟公民的價值觀和權利的前提下,實現AI的可信賴性和安全發展之政策抉擇,並於整體價值鏈中實現「卓越生態系統」(Ökosystem für Exzellenz),並建立適當獎勵機制,以加速採用AI技術為基礎之解決方案。未來歐洲AI監管框架將創建一個獨特的「信任生態系統」(Ökosystem für Vertrauen),並確保其能遵守歐盟法規,包括保護基本權利和消費者權益,尤其對於在歐盟營運且具有高風險的AI系統更應嚴格遵守。此外,應使公民有信心接受AI,並提供公司和公共組織使用AI進行創新之法律確定性。歐盟執委會將大力支持建立以人為本之AI開發方法,並考慮將AI專家小組制定的道德準則投入試行階段。德國政府指出,除了要制定並遵守歐洲AI的監管政策外,應特別注重保護人民之基本權,例如個人資料與隱私、消費者安全、資料自決權、職業自由、平等待遇等,並呼籲國際間應密切合作,運用人工智慧技術克服疫情、社會和生態永續性等挑戰。另外,德國政府亦支持將人工智慧測試中心與真實實驗室(監理沙盒場域)相結合,以助於加速企業實際運用,也將帶頭促進AI在公部門之運用。   在《人工智慧,物聯網和機器人技術對安全和責任之影響報告》中則指出,歐洲希望成為AI、IoT和機器人技術的領導者,將需要清楚、可預測的法律框架來應對技術的挑戰,包括明確的安全和責任框架,以確保消費者保護及企業合法性。AI、IoT和機器人技術等新數位技術的出現,將對產品安全性和責任方面出現新挑戰,而在當前的產品安全法規上,缺乏相關規範,特別是在一般產品的安全指令,機械指令,無線電設備指令等,未來將以一致地在各框架內針對不同法律進行調修。在責任方面,雖然原則上現有法令尚仍可應對新興技術,但人工智慧規模的的不斷變化和綜合影響,將可能增加對受害者提供賠償的困難度,導致不公平或效率低下的情形產生,為改善此一潛在不確定性,可考慮在歐盟層級調修產品責任指令和國家責任制度,以顧及不同AI應用所帶來的不同風險。德國政府除了支持歐盟作法,在創新與監管取得平衡,更強調應不斷檢視產品安全和產品責任法是否可滿足技術發展,尤其是對重要特定產業的要求,甚至修改舉證責任。並可透過標準化制定,加速人工智慧相關產品與服務的開發。另外,應依照風險高低擬定分類方法,並建議創建高風險AI系統之註冊與事故報告義務,以及相關數據保存、記錄及資料提供之義務,針對低風險AI應用則採自願認證制度。

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