鑑於ISP對於寬頻服務的廣告速度常與實際提供速度有落差,英國廣告標準管理局(Advertising Standards Authority,ASA)要求廣告事務委員會(Committee for Advertising Practice,CAP)與廣播廣告事務委員會(Broadcast Committee for Advertising Practice,BCAP)針對英國各地區的ISP寬頻廣告進行審查,CAP與BCAP則委託Ofcom進行各ISP實際寬頻服務速度之調查。
Ofcom於2010年11月~12月期間,針對ADSL、Cable及光纖等寬頻服務進行各時段的大規模測試。綜合以往的調查,Ofcom研究結果發現,英國寬頻服務平均速度約從 5.2 Mbps(2010年5月)至6.2 Mbps的(2010年11~12月),但不到廣告所宣稱速度之一半(平均寬頻廣告速度為 13.8 Mbps,故僅約45%。)
在各種寬頻技術中,ADSL的廣告與實際落差最大,廣告宣稱8Mbps之速度,實際平均僅有2~5Mbps;而Cable的廣告與實際落差最小,實際速度均能達到廣告速度的90%左右;光纖寬頻則約在80%~90%之間。
Ofcom並建議將以下原則增訂至英國寬頻速度自律規則(Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds)中
• 如果寬頻速度是廣告內容,必須包括一個「典型的速度範圍」(Typical Speed Range,TSR),計算依據為將某一速度之使用者依照實際接取速度分為四等級,去掉最高與最低,取中間50%使用者之平均速度為準;
• TSR必須至少與宣稱之速度相當;
• 宣稱的速度必須代表相當大比例使用者能夠接受的實際速度;
• 任何TSR或宣稱之速度在用於廣告時,必須是基於足夠的分析統計數據,而該數據與方法應經過審議。
Ofcom認為ISP的寬頻廣告應反映消費者能接受之實際速度,因此改變廣告規範是必要的,以促使各ISP進行以速度為基礎之競爭,並確保消費者有充分資訊可比較、選擇最有效率之寬頻服務。
中國科學技術部與中國科學院等六個部門,於2011年12月8日聯合發布《國家中長期生物技術人才發展規劃(2010-2020年)》(以下簡稱「生技人才規劃」),期藉由具體政策措施之推動,充實國內生技人才資源,以促進生物技術及其產業蓬勃發展。 從中國國務院於2006年所提出的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020年)》到科技部最近發布的《國家十二五科學和技術發展規劃》,均揭示「生物技術」為中國科技發展的重點領域。然而,現階段中國生技發展卻面臨了人才瓶頸,包括缺乏高層次創新人才、缺乏優秀創業型人才、人才資源開發投入不足,以及人才發展體制障礙待破除等問題,本規劃便在這樣的背景下誕生。 針對前述生技人才缺乏問題,生技人才規劃以「2020年時將中國打造成生物產業大國」為總體目標,分兩階段達成充實、培育生技人才的目的。第一階段為2011年至2015年,主要目標係在國內培育、造就一定規模的科技人才與創新團隊;第二階段為2016年至2020年,主要目標則為提高中國整體生技人才的素質,並建置5到10個具國際水準的國家生技實驗室。為達成前述目標,生技人才規劃宣示未來將分別實施以下各項政策措施,包括:持續給予優秀人才科研經費支援、鼓勵支持生物技術人才創業、加速生物技術人才在產學研各領域間的流動、制定優先支持生物產業技術人才發展的財政金融政策,以及吸引海外高層次生物技術人才回國創業或參與重大科研計畫等。 自2006年以來,中國於各個重大科技與產業政策規劃中,均將生物技術列為國家重點發展領域,顯見中國對於生技產業的重視,而根據往例,中國在發布重大國家政策規劃綱要以後,國務院各部門隨即會頒布相關法令及配套措施,以達成規劃綱要中所揭示的各項發展目標。因此,「生技人才規劃」頒布後,其後續相關的人才引進法制架構將如何呼應、達成綱要所訂的總體發展目標,值得持續觀察。
InterDigital於美國ITC再啟關稅法第337條調查美國著名非專利實施實體(Non-Practicing Entity, 以下簡稱NPE)公司-InterDigital(InterDigital Technology Corporation),於2013年1月31日以三星(Samsung)、諾基亞(Nokia)、華為(Huawei)及中興(ZTE)等公司侵害其7項3G及4G之無線通訊專利(U.S. Patent No.7190966、No.7286847、No.7616970、No.7941151、No.7706830、No.78009636、No.7502406)為由,向美國國際貿委員會(United States International Trade Commission, 以下簡稱USITC)提請依美國關稅法第337條啟動專利侵權調查(案號:337-TA-868) InterDigital成立於1972年,主要研發領域聚焦於「無線語音及數據通訊系統」,所持有的專利組合涵蓋了現今2G、3G、4G及IEEE 802等相關主流技術。依據PatentFreedom於2013年1月的統計資料,InterDigital共持有2961項美國有效專利,於全球NPE中排名第四。作為典型的NPE,InterDigital本身並不自行使用所擁有的專利,而係以「授權予手持裝置製造商、半導體製造公司或其他設備製造商」作為主要商業營運模式。 因此,為確保專利能發揮最大運用效益,InterDigital會主動搜尋市場中潛在的侵權人,並透過法律訴訟手段,促使其支付授權金。其中,USITC的「關稅法第337條」調查程序,即為重要的策略手段之一,因其所需的審理時間較一般法院的民事訴訟程序為短,且於確認存在專利權侵害之情事後,其裁決效力可透過禁制令(Exclusion Order)或暫停及停止令(Cease And Desist Order)直接對被控侵權人的產品進口及銷售造成重大影響,故在為數不少的案件中,被告往往會選擇給付授權金以求停止關稅法337條之調查程序。 由於本案中遭調查的產品幾乎涵蓋了各廠商於市場中的主要產品(例如三星的Galaxy Note、Tab及S系列、Nokia Lumia系列、中興的4G移動熱點設備、華為的Activa 4G手機等),故引起了產業界的高度關注。針對本案,USITC已於2月4日宣布啟動為期16個月的侵權調查,並定於2014年6月4日前完成所有調查,其後續調查結果及本案如何發展,值得持續觀察。
川普簽署行政命令以促進美國AI領域的發展美國總統川普於2019年2月11日簽署一項行政命令,發布「美國AI倡議」(American AI Initiative),旨在確保美國在AI領域的領導地位,川普並說道:「美國在AI領域的領導地位對於維護美國的經濟和國家安全至關重要」。「美國AI倡議」從五大方面來促進美國在AI領域的領導地位,包括: (一) 投資AI的開發 指示聯邦機構在研發任務及編排預算時,將AI作為優先投資項,確保美國對於AI基礎研發的長遠重視,此外,政府機構並應說明如何將預算用於AI研發開支,以增進對於AI投資的評估。 (二) 數據和資源共享 將聯邦政府中所擁有的統計數據資料、運算模型及運算資源提供給AI研發人員,促進交通和醫療保健等領域的AI發展。 (三) 建立政府標準及監管 白宮科技政策辦公室和美國國家與技術研究院(NIST)制定標準,以提升AI系統的「可靠、穩健、值得信賴、安全、可移轉和具協同性」。透過為不同技術和產業的AI制定使用指南,確保AI的使用安全和適當監管。 (四) 人才培訓 要求各機構為AI進步形成的就業市場變化做好準備,並考慮透過技能培訓課程、獎學金和學徒制度,因應市場人力產生之變化。 (五) 國際參與 與其他國家制定合作策略,協同AI技術的開發,同時確保AI領域之開發符合和不損及美國人的價值觀和利益。 此項倡議雖提及許多面向之發展,但仍然缺少發展細節,亦未提及計畫新資金的投入,因此,許多人對此倡議皆提出質疑。曾協助歐巴馬政府制定AI報告的哈佛大學教授Jason Furman即表示,此「倡議」雖令人鼓舞,但僅是邁出第一步,關鍵的考驗將在於是否能以強而有力的方式確實貫徹執行倡議中的內容,此倡議仍欠缺細節及執行面之部分。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。