微軟(Microsoft)宣佈又與Linux銷售商簽署,本次合作對象為Linspire公司,而該公司先前曾受到微軟的商標侵權指控。 這兩家公司曾於2004年達成合解,Linspire答應停止使用Lindows一名稱,而微軟為此支付了2千萬美元。Linspire還獲准使用Windows Media的程式碼,並解決了微軟的商標侵權指控問題。 根據達成之協議,兩方將在包括即時通訊(Instant Messaging)和網路搜尋(Web Search)在內的多個領域展開密切合作。對於購買Linspire付費版的用戶將得到相同的法律保障,以規避任何微軟可能對其採取針對Linux桌面軟體的法律行動。但Linspire未計畫在其免費的Freespire產品中提供微軟的技術,以及任何專利保障。 先前微軟曾表示,在Linux系統上的保護行動已成為其最近一系列“交互授權”合約的一部分,如其與LG、三星(Samsung)和Fuji Xerox簽署的一些專利權交易協定。微軟智權總監David Kaefer表示:「這些協議表明,微軟和眾多Linux供應商正為雙方作業系統間能架起一座橋樑而努力不懈」。這些公司並未在協議裏提及商業利益問題,但Kaefer表示:「很顯然,雙方同時都希望在此協商中獲利」。 協議中,Linspire將把微軟的Live Search作為其Linspire產品的預設搜尋引擎,並將獲准繼續使用包括Windows Media 10程式碼在內的Windows Media技術。 微軟還將准許Linspire在其即時通訊工具中使用其部分字體和IP語音技術,而Linspire也將加入Office 2007的XML檔案格式及OpenDocument格式轉換的研發團隊。
歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。 「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。 「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。 在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。 而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。 在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。
基改種子與專利品銷售後使用限制之爭議-美國判決之觀點 美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。