美國作曲家、作詞家、出版商協會American Society of Composers, Authors and Publishers (以下簡稱協會)與知名搖滾歌手Bruce Springsteen(以下簡稱Springsteen),和流行歌曲作者Clinton Ballard, Jr.對於紐約州的康諾利酒吧和餐館提出訴訟,原因在於酒吧和餐館沒有支付授權年費就允許樂團演奏Springsteen的歌曲。
當協會的代表發表此一聲明時,Springsteen實際上並不知道此一訴訟。Springsteen的代表指出:Springsteen事先並未被詢問是否要作為此案的原告,該協會是自作主張的將Springsteen列為此案的原告,而且即便協會事先詢問,Springsteen也不會同意作為此案的原告,也就是說不會提起此訴訟。
紐約每日新聞指出,因為協會並未獲得Springsteen的同意,Springsteen的名字應該會被移除。 協會資深副總裁Vincent Candilora(以下簡稱Candilora)表示,康諾利酒吧與餐館目前尚未發表任何聲明,而康諾利酒吧與餐館允許樂團於去年夏天演奏Springsteen的歌,但卻沒有支付授權年費給協會的行為可能會面臨三萬美元的罰金。
Candilora同時表示,為什麼這些有支付授權金的酒吧或餐館在有同樣法律約束的地區,要處於一個不利的競爭條件。提出此訴訟是給予有付授權費用的紐約酒吧一個公平的環境。
2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。
淺談日本地方政府立法規範基改作物種植之趨勢 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 )」
美國尋求ITC調查營業秘密盜用案件逐年增加近年來透過美國國際貿易委員會(International Trade Commission,簡稱ITC)調查營業秘密盜用的案件逐年增加,從2018 年僅有2件到2021年已增加至9件,此現象可能與疫情期間大量員工離職流動有關,預期2022年會有更多員工流動的情況,也將使企業面臨更大的營業秘密盜用風險。 雖然過往熟知ITC是專利糾紛的戰場,但ITC對於構成營業秘密盜用的「不公平行為」也有管轄權。尋求ITC營業秘密盜用調查和傳統聯邦或州法院訴訟相比的好處包括:(1) ITC可管轄在發生在美國以外的營業秘密盜用行為、(2) ITC調查時間短,平均在15-18個月會做出處置、(3) 向ITC尋求救濟時間未有限制,聯邦或州法院則會要求在發現或應該發現營業秘密盜用行為起3-5年內應提出。 若ITC對於營業秘密盜用調查成立,請求人可取得排除令(exclusion order)禁止因盜用營業秘密產生的商品進入美國,也可取得制止令(cease-and-desist order)停止已在美國的被訴產品銷售。雖然ITC不能提供金錢賠償,但企業可同時向聯邦或州法院提出訴訟請求金錢賠償,且與專利案件不同,ITC關於營業秘密調查的勝利對於尋求金錢賠償的地方法院訴訟具有排他性影響(preclusive effect)。 因此,當面臨營業秘密盜用者不在美國或需要在短時間取得調查結果的情況,尋求ITC營業秘密盜用調查對企業會是有利的做法。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」