谷歌公司(下簡稱Google)已經證實收購來自IBM公司共217篇專利;其中188篇專利為IBM已取得之專利,29篇專利為IBM公司申請中的專利。但Google拒絕透露收購金額。
這些專利涵蓋了許多不同的技術,主要的專利是與資料處理有關,例如電子郵件處理、線上日曆,以及在不同裝置間轉換web apps等功能。其中一篇專利預期用以提升Google的社群網路(Google+)之搜尋功能。
其實從去年開始,Google已經收購了來自IBM公司總共約2000篇的專利,這些專利內容與手機軟體、電腦的硬體設備,以及處理器有關。此外,Google去年也以鉅額收購Motorola公司,背後一個很大的原因可能是跟Motorola所擁有的2萬多篇專利有關。
目前許多科技龍頭公司,已有例行性地藉由採取專利訴訟以取得市場地位的趨勢。例如Apple已指控包括HTC等智慧型手機供應商,因使用Google所擁有的Android手機操作系統,而涉嫌侵害Apple的諸篇專利;在與Apple的爭訟過程中,HTC獲得來自Google收購Motorola後所獲得之專利。
Google的執行長佩吉(Larry Page)在宣布收購Motorola時曾經表示,藉由收購Motorola可強化Google的專利組合(patent portfolio),協助Google公司對抗來自Apple或其他公司的競爭威脅。
Google公司透過持續不斷地強化專利組合,拓展專利領域,企圖在這些因專利涉訟的智慧型手機市場中,穩固其市場霸主地位。
德國經濟與能源部於2017年12月公布數位經濟2017監測報告,就ICT及網路經濟的表現和競爭力統計各產業數位經濟程度,並針對德國數位轉型現況及挑戰進行分析並提出相關建議。 報告資料指出, 在六大創新應用潛力的部分,14%的企業已投入工業4.0改造,集中於機械製造業,數量有逐步上升趨勢;物聯網應用則以服務業居多,特別是知識密集型服務提供者;33%的企業有提供智慧服務,以客戶為導向的企業,例如資通訊業、金融保險業,使用比例更為明顯;19%企業開始利用巨量資料,多集中於大企業或先進產業;11%企業有利用機器人及感測器;人工智慧則尚處於起步階段,而使用者多集中於資通訊產業。就上述資料顯示,推動數位轉型尚待加強。另外,今年監測報告聚焦「數位聯網及合作」議題,結果顯示,約六成的企業與其商業客戶有進行數位聯網,而只有約四成的公司與新創公司有合作,因此尚有許多創新潛力尚未得到充分利用。 國際數位經濟排名第六,落後美國、南韓、英國、日本、芬蘭。在獲得風險資本可能性的表現最佳,整體創新能力也處於相對領先地位,惟電子化政務服務較為落後,有待加強。在關鍵政策需求部分,以寬頻建設促進政策、創建數位化友善法律框架,以及獲取創新基礎的公共知識最受矚目。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託(Royal Free London NHS Foundation Trust)與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議,違反資料保護法(Data Protection Act)。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料,開發一款名為Streams的應用程式,透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況,並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人,協議的合法性,尤其在資料分享是否經病患同意方面,受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護,具有病患默示同意(implied consent)之正當基礎,且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下: 就資料將被使用作為應用程式測試一事,病患未獲充分告知亦無合理期待; 雖執行隱私影響評估,惟僅於資料傳給DeepMind後才進行,無法發揮事前評估作用; 應用程式尚在測試階段,無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
歐盟2020年人工智慧白皮書歐盟執委會於2020年2月19日發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust),以打造卓越且可信賴的人工智慧為目標。歐盟認為在推動數位轉型過程中的一切努力,均不應脫離歐盟以人為本的最高價值,包含:開放(open)、公平(fair)、多元(diverse)、民主(democratic)與信任(confident),因此在人工智慧的發展上,除了追求技術的持續精進與卓越外,打造可信賴的人工智慧亦是歐盟所重視的價值。 歐盟執委會於人工智慧白皮書中分別就如何追求「卓越」與「可信賴」兩大目標,提出具體的措施與建議。在促進人工智慧卓越方面,執委會建議的措施包含:建立人工智慧與機器人領域的公私協力;強化人工智慧研究中心的發展與聯繫;每個成員國內應至少有一個以人工智慧為主題的數位創新中心;歐盟執委會與歐洲投資基金(European Investment Fund)將率先在2020年第1季為人工智慧開發與使用提供1億歐元融資;運用人工智慧提高政府採購流程效率;支持政府採購人工智慧系統等。上述各項措施將與歐盟「展望歐洲」(Horizon Europe)科研計畫密切結合。 而在建立對人工智慧的信賴方面,執委會建議的措施則包含:建立有效控制人工智慧創新風險但不箝制創新的法規;具高風險的人工智慧系統應透明化、可追溯且可控制;政府對人工智慧系統的監管程度應不低於對醫美產品、汽車或玩具;應確保所使用的資料不帶有偏見;廣泛探討遠端生物辨識技術的合理運用等。歐盟執委會將持續徵集對人工智慧白皮書的公眾意見,並據以在2020年底前提出成員國協力計畫(Coordinated Plan)之建議。