美國肯塔基州上訴法院於月前駁回一名女子所提出的監護權認定案的上訴。該女子之上訴理由中提到:法院所據以決定監護權之證據之一,乃是未經她同意即被其他人標示出該女子姓名,並放在臉書(Facebook)上供人點閱、瀏覽的照片。但該州上訴法院並不同意這個看法,其在判決中指出:目前並無任何法律要求他人必須先取得該女子之同意後才能對之攝相,並上傳至臉書或其他網站;此外亦無任何法律規定其他人不得將該女子之姓名標示(tag)於這些照片上。
暫撇開其他法律不談,此一案件引人思考之與個人資料保護相關之處至少有二:首先,是關於法律適用的部分,亦即,如本案發生在日後個人資料保護法開始施行後的台灣,則該法第51條第1項(註1)之排除規定是否適用的問題;其二則是法律政策的部分,究竟在這個資訊數位化且易於搜尋的網路時代,為個人或家庭活動目的而毫無設限(例如本案之供不特定人瀏覽)的利用他人之個人資料是否確無為保護個人資料為著眼點之規範必要?(在肯塔基州這個案子裡,此一「無規範」的結果或許是正面的,但在其他的許多狀況,可能並非如此。)
註1:個人資料保護法第51條第1項:「有下列情形之一者,不適用本法規定:一、自然人為單純個人或家庭活動之目的,而蒐集、處理或利用個人資料。二、於公開場所或公開活動中所蒐集、處理或利用之未與其他個人資料結合之影音資料。」
為降低歐盟民眾在歐盟各國家間往來之行動通訊漫遊費用,歐盟在去年七月提出歐盟境內大眾行動網路漫遊規則,以期將歐盟各國間的行動漫遊費用減少70%。該草案迅速得到各會員國之認同,於今年六月通過,並在今年6月30日正式公布歐盟漫遊規則(EU Roaming Regulation),該規則於公布後,歐盟27個會員國家之行動通訊業者均受其拘束。 根據該規則第3條之規定,歐盟各會員國內提供漫遊服務之行動通訊業者向本國業者收取之漫遊批發價格不得超過每分鐘0.3歐元。未來兩年內,價格上限將逐年下降至0.28歐元及0.26歐元。至於零售價格部分,業者向消費者收取之漫遊費率為撥出電話不得超過每分鐘0.49歐元,接聽電話不得超過每分鐘0.24歐元。未來兩年內,該費率將逐年下降至0.46歐元/0.22歐元以及0.43歐元/0.19歐元。另外,原則上本國之行動通訊業者均應在消費者進入歐盟其他會員國的同時,以簡訊或語音的方式自動且免費的提供漫遊費率相關資訊。 目前該規則將實施三年,歐盟執委會將於實施18個月後對於實施成果加以檢討,以決定是否延長漫遊規則之實施期間以及是否將費率管制規則延伸至簡訊及資料漫遊服務。
Apple 對於Psystar案件之判決Apple在對Psystar的法律訴訟上贏得重要的勝利,美國政府聯邦法院已判決複製品製造者Psystar於販售個人電腦時事先安裝Mac OS X作業系統,已侵犯Apple的著作權。 在雙方提起簡易判決訴訟後一個月,美國地方法院法官William Alsup 表示Psystar已侵害Apple專用之重製權、散布權及衍生著作權,於判決中針對著作權侵害一事已被承認。並且確認Apple於Mac OS X產品之直接用戶授權合約,是限制使用於Apple生產的電腦,更特別禁止安裝此作業系統於其他電腦;在此同時,法官否決Psystar的論點:首次銷售原則所允許,買家可以任意使用此作業系統。 此外,法官同意Apple的聲明,Psystar侵害數位化千禧年著作權法案之反規避條款及反交易條款,另一方面,法官也否決Psystar對Apple濫用著作權的論點。 此判決並未包含其他Apple所提出的主張,包括:合約的侵害、商標的侵權及商標稀釋,法官也未提出給予Apple救濟上的權利,包括先前提及之永久禁止令,要求中止Psystar販售任何帶有Apple軟體的硬體並強迫其召回所有已售出帶有此作業系統之機器。 此判決對Apple而言,是決定性的勝利,但並非結束所有在法律上的爭議,12月14日將進行賠償的審訊,其餘審判也預訂於明年1月開始。
從美國PayPal經驗與歐盟支付服務指令論我國第三方支付服務之現狀與未來 新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。