臉書(Facebook)在2011年11月與美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)針對用戶資料的隱私權問題達成和解,包括第一:臉書必須遵守其自行提出的隱私權政策;第二:臉書必須要事先得到使用者的同意,才能更改其資訊分享的設定;第三:當使用者刪除其帳號的三十天內,臉書必須實際上使任何人不能再取得相關資訊;第四:必須對新產品或服務建立並維護其隱私權保障的計畫;第五:在未來二十年內,臉書必須由獨立的第三人稽查其隱私政策,以維護使用者的資訊隱私保護。
但是公益團體電子隱私資訊中心(Electronic Privacy Information Center, EPIC)最近指控臉書的Timeline功能違反和解協議的第二條。在EPIC的指控中表示:臉書必須要事先得到使用者的同意,才能更改其資訊分享的設定。而Timeline的功能在2011年12月6日上線後,完全改變了使用者揭露其資訊的方式,強化使用者張貼的重要事件,並回溯資料至該使用者第一次登入臉書時(甚至更早至第一次輸入相關資料時)。雖然臉書提供七天時間給使用者可以編輯Timeline,刪除不希望公開的照片或貼文,但幾乎沒有人知道。EPIC因而要求FTC介入調查。
經過深入的調查後,歐盟執委會以違反歐洲聯盟運作條例(TFEU)第102條之禁止濫用獨占地位課處斯洛伐克電信(Slovak Telekom a.s.)及其母公司德意志電信(Deutsche Telekom AG)總計38,838,000歐元之罰金。 斯洛伐克電信以超過五年之濫用獨占地位之策略,阻擋其他來自斯洛伐克市場之競爭者提供寬頻服務,因而違反歐盟反托拉斯法。尤其,執委會認為其拒絕提供開放之用戶迴路(unbundled access to its local loops)予其競爭者,因而導致其他經營者之利潤擠壓。其母公司德意志電信對於其子公司之行為有責;因此,應連帶負擔斯洛伐克電信之罰款。此外,德意志電信於2003年已經因為在德國寬頻市場的利潤擠壓而被罰款,該公司亦被課處額外之罰款共31,070,000歐元,以確保嚇阻及制裁其反覆的濫用行為。 2005年8月,斯洛伐克電信公布在某些條件下,允許其他經營者使用其開放用戶迴路(ULL)。此外,斯洛伐克電信亦不正當地阻擋用戶迴路開放的必要網路資訊;單方面地減少規範中所要求其開放迴路之義務的範圍,以及,在每一個取得開放用戶迴路所需之步驟上,設定不公平的條款和條件(例如搭配、資格、和銀行擔保)。因而延後或阻止其他經營者進入斯洛伐克零售寬頻服務市場。 此外,當其他競爭者以斯洛伐克電信訂定之零售價格販賣寬頻服務予零售消費者時,將產生利潤擠壓而導致虧損;在此種情況下,其他經營者將無法進入斯洛伐克市場。
2013年全球智慧財產權申請量顯見成長,中國大陸佔居首要世界智慧財產權組織(WIPO)於2014年12月所公布的世界智慧財產權指標(World Intellectual Property Indicators)基準報告指出,商標、工業設計及實用新型的申請量較前一年度成長,並以中國,美國和日本居前三位;另就申請類別而言,總成長比率分別為專利占9%、商標占6.4%、工業設計占2.5%、和植物品種占6.3%。 報告統計結果顯示,2013年全球專利申請案件約260萬件,比起前一年成長了9%,其中,中國大陸占總申請量的三分之一,其次為美國占總申請量的22%,日本申請量達32萬筆,排名為全球第三位。 報告另指出,專利申請領域依序為,電腦技術佔7.6%、電子機械佔7.2%、測量佔4.7%、數位通訊佔4.5%及醫療技術佔4.3%。 除專利外,其他的智慧財產申請情況,商標申請量上升近500萬件,亦以中國大陸排名首要。另工業設計申請案約達124萬筆,較前一年度成長約2.5%,中國大陸占總申請量的53%。 WIPO總幹事Francis Gurry表示,綜觀全球智慧財產申請全貌,中國大陸及美國於智慧財產權申請量仍明顯成長,而相對於歐洲及日本整體申請量則有明顯衰退之趨勢。
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 )」
FCC將關閉北卡地區之類比無線電視完成700MHz頻段之頻譜拍賣後,美國通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)亦開始積極著手準備頻譜回收工作,以期能夠順利在2009年2月17日全面關閉類比無線電視訊號,完成無線電視數位化及頻譜回收。 為能提早發現關閉類比無線電視訊號可能帶來之問題或影響,FCC於2008年5月8日宣布將在2008年9月8日中午12時正式關閉北卡威明頓(Wilmington)地區之類比無線電視訊號。在此次關閉類比無線電視訊號過程中,FCC將和無線電視、有線電視等相關業者及協會密切合作,以解決過程中發生的任何問題。FCC之所以選擇威明頓地區率先關閉無線類比電視訊號,主要原因之一在於威明頓地區的四大電視網均已完成數位化工作,並自願提前關閉類比無線電視訊號。 針對於FCC此一測試計畫,美國國家廣播電視協會(National Association of Broadcasters, NAB)亦發表聲明表示支持與配合。除此之外,NAB同時表示此次試驗的結果必須被審慎檢驗,並用於決定如何關閉全國的類比無線電視訊號。NAB希望有關單位透過此次試驗之結果,決定明年全面關閉類比無線電視訊號時,聯邦、州及地方政府應如何合作、數位機上盒供應、有線電視及衛星電視業者之配合等相關問題。