Eolas,一家由加州大學資助成立的軟體技術研發公司,於1999年控告微軟侵犯了一個關於瀏覽器技術的專利 – US 5,838,906。該專利所揭露的技術讓微軟的IE瀏覽器得以嵌入互動式內容的外掛(plug-in)程式。2003年,美國芝加哥法院認定微軟侵犯906專利,並判決微軟必需賠償Eolas及加州大學5.21億美元。2007年,微軟終於暫時與Eolas達成和解,但兩家公司都不願透漏和解的內容。
美西時間2009年10月6日上午,Eolas大動作地控告包含科技業的Adobe、Amazon、Apple、eBay、Google、Sun Microsystems、Texas Instruments、Yahoo、YouTube,以及非科技業的Citigroup、JPMorgan Chase …等共22家公司,侵犯上述906專利以及其所衍生的US 7,599,985專利。Eolas表示:「985專利是 906專利的延續,其所揭露的技術能讓網站透過附加元件和Ajax網頁開發技術的使用,為其線上服務加入完全互動式的嵌入應用軟體。」
此外,Eolas總裁Michael Doyle博士也表示:「我們只想獲得公平的對待。本公司在15年前就已經研發並廣泛的展示這些技術。使用本公司的技術來營利且未付出合理報酬的情形對本公司並不公平。」 至於被控告的大多數公司目前都尚未做出正式的回應。
美國國家標準技術局(the National Institute of Standards and Technology,NIST) 建立網路專頁,提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告,揭示各部會具體執行白宮在去(2011)年10月28日所發布的總統備忘錄(Presidential Memorandum),要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例,以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用,以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出,聯邦政府將創新技術研發,視為刺激經濟的一個重要工具,而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力,故歐巴馬政府啟動美國計畫(Startup America Initiative)將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一,並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫,包括各機關自訂目標與評量標準,以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構,NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵,俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標,如標準參考物質和數據(Standard Reference Materials and Data)、專利授權、共同研究等的追蹤範圍,此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面,NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫,揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性,具體執行、評估之方式,可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。
企業蓋廠房 可造林減抵二氧化碳排放量企業界興建廠房未來若排放的二氧化碳過高,可以透過在國內外協助造林等方式來改善。 農委會日前組成農業森林議題工作小組,積極蒐集國內外相關資料,推廣植樹造林對溫室氣體減量策略及作法,並調查出更精確的碳吸存數據,作為未來碳交易等機制所需的基本資料。其初步估算出每種植一公頃森林可淨吸收七公噸二氧化碳的減量模式。未來將可配合碳交易機制,銷售給需進行二氧化碳減量的業者,農委會已先選定台糖進行合作,未來將推廣至業者的平地造林。 農委會表示,目前的碳交易模式分為兩種,一種是進行國內外的造林,來換取本國二氧化碳的排放量,像是美、日等國,即在中國大陸廣泛種植樹木來換取更多的業者投資,或是在本國境內種植更多的林木,這種交易屬於碳交易。第二種是在本國境內進行溫室氣體的減量,再將減量超過的部分賣給其他國家,亦即清潔費的交易,也屬於廣義的碳交易行為。 為推動我國建立碳交易機制,農委會也已著手進行造林的碳吸存研究,農委會表示,未來碳交易機制建立後,業者興建廠房若排放的二氧化碳超過標準,可以透過協助國內外造林,或付出造林費用給協助造林的單位。在建立交易模式後,未來若企業界興建一座廠房所造成的二氧化碳排放量超過七公噸,即可透過支付一公頃造林費用的方式,達到平衡的效果。
歐盟將擬訂關鍵促成技術(Key Enabling Technologies)促進總策略因為生物科技(Biotechnology)、奈米科技(Nanotechnology)、微(奈)米電子與半導體(Micro- and nanoelectronics, including semiconductor)、光電(Photonics)、及先進材料(Advanced materials)等五大科技,能夠被廣泛的應用在各種產業上,並可協助現有科技作出重大的改善,故在2009年9月歐盟委員會(European Commission)所公布的一份溝通文件(Communication)當中,被認定為是可以加強競爭力,並協助經濟永續發展的關鍵促成技術(Key Enabling Technologies, KETs)。 在該份名為「為我們的未來做準備:發展歐洲關鍵促成技術促進總策略」(Preparing for our future: developing a common strategy for key enabling technologies in the EU)的文件中,歐盟委員會指出,KETs的技術外溢效益和其所能產生的加成效果,可以同時提昇其他領域的表現,如通訊技術、鋼鐵、醫療器材、汽車、及航太等領域,故將對歐盟地區未來的經濟永續發展有著重大的影響,也可以協助面對社會與環境的重大挑戰。 該文件指出,雖然歐盟擁有許多KETs的相關研發成果,對促進研發成果產業化之措施卻有所不足。在此溝通文件中所規劃的發展策略,配合歐盟持續的在研發作出更多的投資,將會協助歐盟充分應用這些可提高歐盟未來競爭力的KETs。 因為KETs的推展須注意系統性的相關聯性,所以數個不同的政策必需被同時考慮。在溝通文件中提出了十項應被考慮的面向,包括(1)將研發政策專注於KETs;(2)促進境內產學研單位間以及產業供應鏈間的技術移轉;(3)促進歐盟與會員國間發展共同的策略方案和操作專案;(4)運用各會員國境內之補助政策;(5)結合KETs的應用與氣候變遷政策;(6)創造市場需求並配合公共採購;(7)與國際間高科技政策相比較並加強國際合作;(8)透過雙邊或多邊貿易談判創造KETs有利的貿易條件;(9)促進歐洲投資銀行(European Investment Bank, EIB)給予高科技產業優惠貸款;以及(10)透過高等教育與在職訓練提昇技術水準。 歐盟委員會將會建立一個獨立的高階專家團體,去繪製歐盟有關各KETs的長期策略藍圖,並將於2010年年底向部長會議(Council of Ministers)報告。
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。