2011年3月,25個歐盟國家提案成立專利合作強化方案,以強化歐洲境內的專利申請以及審查速度。然而原本在波蘭接下2011年下半年歐盟主席後,希望於任內完成此一強化合作方案的簽署,目前似已遭遇瓶頸。義大利與西班牙兩國與其他25國不同,而對於歐盟(執委會)所提出之「強化專利合作程序」採取反對立場,他們認為因為該程序以英文、法文與德文為專利申請的官方語言,故羅馬及馬德里方面認為這將使得來自這「三大」國家的企業享有不公平的競爭優勢。
前揭方案的背景架構可放大到歐洲專利制度的整合規劃,2011年12月5日召開的歐盟競爭委員會,於有關歐洲專利統合的議題,原預計討論專利法庭所在城市(倫敦、慕尼黑與巴黎被提名)、上訴法庭、仲裁機構、財務分攤與程序接軌等議題。最後經過兩天的會議,只有專利法庭一案的討論,在多國表示願意擔任第一審法庭的情況下,獲得處理方向的決議。而有關財務負擔及其他仍未有確定共識的議題,有待丹麥主席任期中去進行最後協定的催生了。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日亞化學與前員工、現任美國加州大學教授中村修二(Shuji Maka mura)達成和解,日亞化學要支付中村修二本人8億4400萬日圓的費用,以補償其在日亞化學任內發明藍光LED晶粒技術,並帶給日亞化學日後龐大收入的功勞。 中村修二去年1月因不甘其在日亞化學工作期間,開發相關藍光LED晶粒技術,為公司帶進3300億餘日圓的收益,但日亞化學卻將專利獨佔,並未支付中村修二合理的費用。中村修二遂向日本地院提出告訴,日本地方法院一審判日亞化學敗訴,需支付200億日圓作為中村修二的補償金。日亞化學不服再向高院上訴,近日傳出雙方已達成和解,以8億4400萬日圓達成和解,其中6億850萬日圓係中村修二在日亞化學工作時開發出藍光LED晶粒後,為公司帶進約3300餘億日圓中屬中村修二的貢獻所得。 相較於一審判決日亞化學要賠200億日圓來看,此次只需支付8億4000餘萬日圓,替日亞化學省下了一大筆錢,且可早日解決此紛爭,日亞化學在此次官司中不能算輸,還可確立日亞化學日後擁有藍光LED晶粒的所有技術專利,有利日亞化學未來拓展白光LED及藍光晶粒市場。一般認為,日亞化學急於與中村修二達成和解之因,主要是藍光L ED晶粒市場仍在大幅成長中,預估今年全球LED市場需求可達到50億美元,其中白光及藍光LED也佔到一半以上,未來更是以倍數成長。日亞化學如未能快速解決與中村修二的官司,恐影響日亞化學在藍光及白光LED市場上的領先地位。
全球首宗BitTorrent侵權案被判定有罪2005 年 10 月 24 日,香港屯門法院判定一名男子利用 BT ( BitTorrent )軟體非法散布三部電影的行為構成刑事犯罪。這是全球首宗有人因使用 BT 軟體而被法院裁定罪名成立。 判案書指出,該名男子將電腦內存放之影片製作成「種子」( seed ),並在網路新聞群組上宣傳自己的「種子」,以便他人下載,由於這些「種子」下載量很大,對版權所有人造成侵害,已違反了香港法例第 528 章《版權條例》第 118 條之散布( distributes )侵權重製物罪。雖然香港法例對於“散布”一詞並未詳細界定,但香港法院解釋認為,上傳 BT 種子的行為已屬於一種散布行為。 這項判決雖存有解釋上的疑義,但是本案將同時對國際間的種子提供者、下載者以及提供 BT 軟體的公司產生重大影響。蓋 BT 本身也屬於一種 P2P 軟體,下載者在下載檔案的過程中,本身也將承擔部分上傳資料的工作,故也可能在無意中觸犯相關刑罰。此外,提供 BT 軟體的公司也可能涉及侵權,因為據今年 6 月美國最高法院裁定, P2P 軟體公司必須為其客戶的侵權行為負責。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則: 一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。