歐盟資料隱私保護監督官(European Data Protection Supervisor, EDPS)Peter Hustinx呼籲歐盟,儘速建立專家小組,制定指導原則,將資料保護以及隱私原則納入網路中立原則中(Network Neutrality)。
網路中立原則原係要求對於網路服務提供者之間不應有所歧視,應平等對待所有資料。但是,在符合歐盟法規下,ISP業者亦得針對網路內容提供者或終端使用者,以不同收費方式管制網路流量。判斷的準據,則以使用者在網路上傳遞的個人訊息為主。調查官Hustinx在其意見書中指出,調查使用者傳遞的訊息可能會背離歐盟資料與隱私保護相關法律。
根據歐盟的隱私及電子通訊指令(Privacy and Electronic Communication Directive),ISP業者在某些條件下,得以促進通訊傳輸為目的,處理個人資料,但是必須取得使用人同意。這項指令亦要求ISP業者必須採取適當的技術、組織措施以確保資料的安全。承此,Hustinx就網路中立性所提出的意見,即為前述指令之例外,亦即ISP業者在確保網路順暢及監督是否有干擾時,其監控行為無須使用者同意。但若為限制某些服務,例如檔案交換,而進行的監控行為,則不在此限。再者,該同意必須免費的、明確的並且使用者得了解的。Hustinx提出的指導原則強調確保網路使用者被適當的告知,進而了解該項個人資料監控的意義而做出同意與否的決定。同時,ISP業者在進行調查時,亦應謹慎為之,不違反比例性原則。
美國總統歐巴馬於2014年初對於美國專利改革及產業創新的規範做進一步的聲明。美國近年來針對專利法改革有許多大規模的法案實施,目的希望能提升整體美國產業,包括2011年通過的美國發明法案(Leahy-Smith America invents Act, AIA),目的希望能讓美國專利系統更加完善,保護專利權人及促進產業創新等目的。然許多專利仍被NPE或是專利蟑螂控訴侵權,反而讓專利權被用來當做專利訴訟的一個工具,花費更多的經費在訴訟及和解上,有違當初白宮要進行專利改革的初衷。 因此歐巴馬在年初為了能鼓勵創新及增加專利系統的品質而發布幾點執行聲明(executive actions): 1、著重prior art的檢索:USPTO開始著重prior art的搜尋,幫助專利審查能更詳盡。 2、增進專利審查人的技術訓練:提供教育專業訓練,讓專利審查人能隨時更新最新的技術,能在審查過程中對於技術上的認知能更專業。 3、Pro brono幫助:USPTO提供pro brono的幫助。許多發明人對於如何申請專利及如何使其專利被妥善保護等規範較缺乏相關資訊、或沒有資金聘請顧問協助此方面保護,因此USPTO會提供教育及實務訓練,讓這些較小的公司或資源較缺乏之發明人的專利得以獲得保護。
日本知名連鎖旋轉壽司發生營業秘密外洩爭議,顯示企業建立及持續推動內部機密資訊管理制度之重要性東京地方檢察廳於2022年10月21日以違反《不正競爭防止法》等為理由,起訴被告「かっぱ寿司」之營運公司「カッパ・クリエイト」公司(下稱Kappa壽司)及其前社長田辺公己(下稱田辺)等。因本案牽涉上市企業的前社長,故引起日本社會極大關注,東京地方法院已於2022年12月22日召開首次審理庭。 本案被告田辺在1998年加入「はま寿司(下稱Hama壽司)」之母公司,並於2014年到2017年間擔任Hama壽司董事;嗣後在2020年11月時,轉職至Kappa壽司。雖然田辺在離職時已簽署保密協議,但在離職前後數月間,持續透過不正當方式,取得Hama壽司之食材成本及其供應商等資訊,同時更指示仍任職於Kappa壽司之部屬製作Kappa壽司與Hama壽司之成本對照表,並以郵件方式提供被告,被告再於Kappa壽司內部使用。 雖然Kappa壽司嗣後發表公開聲明,強調並無跡象顯示該公司曾依據相關成本對照表,進行開發新產品或更換批發商等措施,但田辺在審理庭上,已承認指控,而且在被捕時,曾坦言行為動機為希望提高業績。 對於本案,有日本輿論指出海外因應人員轉職較頻繁,對於機密資訊之管理,通常訂有較嚴格的規定,惟日本目前欠缺相關觀念;亦有論者認為因為必須符合營業秘密之法定要件,始受《不正競爭防止法》之保護,故強調機密管理對於保護商業秘密及針對機密外洩之法律救濟的重要性。從本案觀之,任何產業類型的企業都可能會有屬於營業秘密的資訊,為維護企業的商業競爭力,避免因營業秘密外洩影響公司營運,企業應建立及持續推動內部機密資訊管理制度,並因應社會與管理環境變化等,精進管理模式。同時應定期進行教育訓練,提高人員的機密保護意識,強化營業秘密外洩事件發生時的舉證,以有效的主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
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 )」
日本公布新創事業與廠商合作之指針草案,統整雙方不對等契約關係之問題並提出改善建議日本經濟產業省、公平交易委員會及特許廳於2020年12月23日發布「Startup與廠商合作之相關指針」(スタートアップとの事業連携に関する指針)草案,並自同日起至2021年1月25日止向外徵求公眾意見。近年,日本國內一方面看重新創事業與大型企業合作所帶來的優勢;另一方面,在此種合作關係下,雙方的契約關係亦浮現如名為共同研究、卻由大型企業方獨占專利權等問題。基此,配合2020年4月未來投資會議的決議要求,統整新創事業與大型企業間不對等契約關係的問題與提出改善建議,並參考同年11月公平交易委員會所發布的「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」(スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告),擬定本指針草案。 本指針主要著眼於新創事業與企業間的保密協議(Non-disclosure agreement, NDA)、概念驗證(Proof of Concept, PoC)契約、共同研究契約與授權(license)契約等四種契約類型。除了統整包含訂約階段在內的各種問題實例、以及日本獨占禁止法(私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律)對此的適用現況外,亦提出了相應的改善與解決方案。舉例而言,指針草案指出,新創事業可能會被合作廠商要求對其公開營業秘密,卻未能簽訂保密協議。對此,合作廠商即可能構成獨占禁止法上濫用其優勢地位之行為。會造成此狀況發生的實務情境,可能為合作廠商承諾事後會簽署保密協議,但要求新創事業先行揭露其程式的原始碼等營業秘密等。而原因則主要包含新創事業缺乏足夠法律素養(literacy)、以及有關開放式創新的相關知識不足等。基此,指針提出改善方案,例如,締約前新創事業即先行區分出可直接向契約他方揭露的營業秘密、得透過締結NDA約定揭露之營業秘密、以及不得揭露之營業秘密等;締結NDA時,應盡可能具體約定營業秘密的使用目的、對象及範圍,並且考量到通常難以舉證廠商違反保密協議,因此不建議揭露攸關新創事業核心能力(core competence)的營業秘密。