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。
燃料電池是種藉由氫氣及氧氣產生電化學反應,而將化學能轉換電能之裝置,運用在交通運輸及可攜式產品(如手機或筆記型電腦等)方面,目前以質子交換膜燃料電池為主,其中的關鍵組件是電池內部兩片基板中的薄塑膠質子交換膜,目前仍是杜邦公司(Nafion膜)的專利權。 在世界石油能源有限的情況下,替代能源是各國急於開發的產品。杜邦全球科技長Thomas Connelly表示,杜邦將與台灣電腦廠商合作開發筆記型電腦燃料電池,備機時間可長達10小時,預計二至三年後推出。 燃料電池成為明星電源,乃基於三大特色︰第一是效率,它的能量轉換效率非常高;其次是乾淨,發電過程幾乎沒有造成任何污染;第三是安靜。在國外,燃料電池的發展已趨成熟並邁入商業化階段。在國內,國人對於燃料電池的應用較為熟悉應屬「電動車」,只不過成本居高不下,在政府補助不足及週邊規劃未盡完善下,造成推廣不佳,商業化困難。
歐盟隱私工作小組支持擴大通知義務之業者範圍歐盟隱私權工作小組(working party)日前公布其對「隱私與電子通訊指令」(Directive on Privacy and Electronic Communications, 2002/58/EC)之修正意見,藉此重申支持個人資料外洩通知責任立法之立場,並建議擴大適用通知責任之業者範圍至涉及線上交易之電子商務之服務提供者。此項建議隨即遭到歐盟理事會及委員會之反對,認為通知責任應僅限於電信公司,而不應擴及其他電子商務服務提供者。 歐盟隱私權工作小組於2009年2月初提出的報告指出,個人資料外洩通知責任法制(Data Breach Notification Law)之建立對於資訊社會服務(Information Society Service)之發展是必要的,其有助於個人資料保護監督機構(Data Protection Authorities)執行其職務,以確認受規範之服務提供者是否採取適當的安全措施。再者,亦可間接提高民眾對於資訊社會相關服務使用之信心,保護其免於身份竊盜(identity theft)、經濟損失以及身心上之損害。 然而,歐盟理事會及歐洲議會則反對該項修正建議,其一方面認為不應擴張資料外洩通知責任制度適用之業者,另一方面則認為對於是否透過法制規範課予業者通知之義務,應由各國立法者決定是否立法,甚或由業者依資料外洩情形嚴重與否,來判斷是否通知其各國個人資料保護相關組織及客戶。此外,參考外國實施之成效,美國雖有多數州別採用資料外洩通知責任制度,但並非所有的隱私權團體皆肯認該項制度;英國資訊委員會對於該制度之成效則仍存質疑,因從過去為數眾多的個人資料外洩事件看來,其效果已逐漸無法彰顯。 雖然歐盟個人資料保護官(European Data Protection Supervisor)與歐盟隱私權工作小組之看法一致,但其與歐洲議會與歐盟理事會仍存有歧見,對於個人資料外洩通知責任制度之建立,似乎仍有待各方相互協商尋求共識,方能決定是否納入歐盟隱私及電子通訊指令之規範。
因應2020年社會實現自動駕駛,日本訂定自動駕駛制度整備大綱日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間,日本社會實現自動駕駛下,所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中,係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提(限定場所、速度、時間等一定條件下為前提,系統獨自自動駕駛之情形),以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服: 道路交通環境的整備:以自駕系統為行駛,一般道路因為環境複雜,常有無法預期狀況發生,導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性:依據技術程度,設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合,以達成與一般車相同之安全程度為方針下,由關係省廳間為合作,擬定客觀之指標。此一指標,並非全國一致,應就地方之特性,設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件,建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統:訂定安全基準,使日本事件最先端自動車技術擴及於世界,訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任:自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面,其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點,至等級4為止之自動駕駛,適用自動車損害賠償責任險(強制責任險)方式,但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應,仍為今後之課題,必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等,車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等,關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出,在自動駕駛技術快速發展下,就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。