墨西哥的聯邦資料保護法在二0一0年四月經墨西哥國會通過後,已於同年七月六日生效。這個新法旨在保護個人的隱私權並強化個人對自身資訊的掌控。與我國新近通過的個人資料保護法相同,墨西哥的這個新法所規範的範圍也包括了私部門對個人資料的蒐集、處理與利用。
在新法通過之後,原本的聯邦公共資訊近用機構(Federal Institute for Access to Public Information),亦擴張執掌並更名為聯邦公共資料近用及資料保護機構(Federal Institute of Access to Information and Data Protection)。在新制下,該機構將在原有負責事務外,另肩負起監督私部門就個人資料保護的相關事務。
此外,該法設計了一個雙重的監督機制:當資料的蒐集、處理或利用人,也就是所謂的資料控制者(Data Controller)出現可能違反聯邦資料保護法的狀況,將先由各相關部門的主管機關,例如主管經濟事務的機關或主管交通事務的機關來介入處理,而非由聯邦公共資料近用及資料保護機構立刻介入。
加拿大廣播電視和電信委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission,CRTC)將制訂新的準則,規範關於加拿大電信業者無線通訊服務契約之條款內容,所謂的無線通訊服務包含行動電話以及其他個人行動裝置,該準則之制訂並將透過網路諮詢收集公眾意見。 在多數的國家,無線服務已經與民眾日常生活密不可分,但難以理解的契約文字、有問題的條款、高昂的漫遊費用或繁重的契約解除費用等事項,時常是消費者對無線通訊服務抱怨的來源。加拿大無線通訊協會(Canadian Wireless Telecommunications Association,CWTA)曾在2009年推出一個業者自律的行為守則,在沒有政府管制的前提下,希望能提供較好的消費者保護。 然而由於加拿大各地方政府的消保規範不一致,除了對消費者權益保護不足外,相關無線通訊業者也感到難以遵行,因此於2012年3月呼籲應由中央管制機關制訂統一的規範。2012年10月,CRTC審視無線通訊市場,認為服務契約條款內容對民眾確實影響重大,許多加拿大民眾表示,對行動電話或其他個人行動服務的許多契約內容感到困惑,如去年(2011),消費者有關無線通訊服務的投訴量,即相當於其他電信服務之總和。故CRTC決定制定具有約束力的準則,幫助消費者選擇無線通訊服務。 本次CRTC邀請加拿大民眾透過網路討論以下問題: 關於無線服務契約之準則應該包含哪些內容? 有關的業者違反準則時,應如何投訴解決呢? 無線服務契約準則應如何推動及審查,以確保其能正常運作呢? 對此,CRTC主席Jean-Pierre Blais表示:「我們希望加拿大民眾參加網路討論,表達對於無線服務契約準則之意見,例如如何使服務契約能更清晰、更容易理解等。」在這份準則制訂完成後,將提供無線通訊服務之業者在制訂服務條款時,有一個明確的、一貫的遵循內容。
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 )」
何謂「專利蟑螂」( Patent Troll)呢?其之主要特徵及對專利制度以及專利市場之影響為何?「專利蟑螂」( Patent Troll)由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權,並藉由專利權排他性特徵,以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。 「專利蟑螂」主要特徵有三;(1)主要係藉由專利取得的方式,向潛在或可能的專利侵權者收取費用;(2)此類NPE並不進行任何研發活動,其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術;(30此類NPE投機性地等待商品製造者在投入不可回復之鉅額投資後,始對該商品製造者行使專利侵權主張。 然而,一般對於NPE對專利制度以及專利市場之影響,會以Patent Troll之行為模式作為觀察起點,例如,有論者認為專利蟑螂所從事購買與再行出售專利的行為,可以增進專利交易市場的效率化。同時,該行為不僅讓弱勢的專利創作者享有因其創作所產生的財務收益外,其亦發揮了同於仲介者(dealers)或是市場創造者(market-makers)功能的專利金融性市場 。亦有論者認為,專利蟑螂的行為已經帶來經濟上的危害(economic harm),因其慣於同時向不同公司索取適度的(moderate)專利授權費用。而為了避免陷入風險極高且耗費甚鉅的專利侵權訴訟,被索取專利授權費用之公司皆傾向給付專利蟑螂一定額度的專利授權金,以免除陷入不確定專利訴訟的泥皁。同時,專利蟑螂亦傾向選擇目標公司(target companies)最脆弱的時點,例如:新產品的發表、宣傳費用的投入等,再對其提出專利侵權訴訟,使其被迫必須遵循專利蟑螂的要求來擺脫可能陷入專利侵權訴訟的羈絆。
歐盟議會否決新版著作權指令案,指令案將於9月再次進行表決歐盟議會於2018年7月5日針對新版著作權指令案進行投票,其中278票贊成、318票反對、31票棄權,否決新版著作權指令案。 指令案被否決之主要原因在於其中具爭議性之Article 11、13。Article 11規定,網路資訊整合平台業者(aggregation service)未來在引用他人所發佈之新聞資料或以超連結,連結至該新聞網頁時,非營利之平台業者需取得出版者之同意,營利之平台業者則需支付使用費,外界將此稱為「超連結稅」(link tax);而Article 13則規定,網路資訊整合平台業者需確保上傳之內容未侵害他人之著作權,否則當上傳資訊有侵害他人著作權之情形,平台業者亦應負相關責任。 非營利之網路資訊整合平台業龍頭之一〈維基百科(Wikipedia)〉認為該指令案之通過恐將對其造成影響,為表達抗議於2018年7月4日關閉維基百科西班牙、義大利及波蘭版,而其共同創辦人之一Jimmy Wales亦於個人Twitter上發文表達反對意見。惟另一方面,歐洲電視台、出版業者及Paul McCartney(披頭四成員之一)等藝術創作者則認為,新版著作權指令案將有助於著作權之保護,而表達支持之立場。 新版著作權指令案將於修正後,於同年9月份再付議會表決。因指令案通過與否,將對相關平台業者造成實質上之影響,後續動態值得繼續追蹤及注意。