歐洲商會在10月26日舉行記者會,公布「2006-2007 年建議書」。該份建議書肯定我政府改善投資環境的努力,但該商會仍然呼籲政府要加速兩岸貿易正常化、強化內部溝通與外部協調,才能提供最完善的國際投資環境。
根據統計,歐盟在台投資大幅躍升,今年更超越美國在台投資總額,居外資在台投資第一位,顯示歐商對於台灣投資環境的重視與信心;政府也有決心繼續鬆綁法規,強化區域整合,以提供完善投資環境。對於歐洲商會建議之重點議題,經建會已對於各項議題作出初步回應,並表示行政院相關機關會積極檢討並持續溝通。
經建會胡勝正主委強調,歐洲商會所關切的議題有些牽涉全面政治環境考量,例如擴大開放大陸商品來台或放寬大陸投資40 %上限等,將請主管機關朝放寬方向為整體性之研議規劃;其至於他屬現行政策可行但未解決問題,經建會將持續協調相關部會,朝開放的方向規劃推動。
英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)於今(2010)年11月24日首次對違反資料保護案件開罰。 賀福郡理事會(Hertfordshire County Council)員工在今年6月兩度將載有高度敏感性資料的文件傳真予錯誤的收件人。ICO經調查後認定,由於賀福郡理事會未能防止兩次資料外洩事件發生,導致嚴重損害,而在首次外洩事件發生後,亦未採取足夠的預防措施避免類似情況發生,因此裁定十萬英鎊之罰鍰。 另一家發生資料外洩事件的人力資源服務公司A4e,則是因其員工將含有兩萬四千筆個人資料的筆記型電腦帶回家後遭竊,且包括個人姓名、出生年月日、郵遞區號、薪資、犯罪紀錄等相關資料並未加密。ICO認為,A4e並未採取適當措施避免資料外洩,且A4e允許其員工將未加密的筆記型電腦帶回家時,已知內含個人資料種類及數量,因此裁定六萬英鎊之罰鍰。 ICO表示,希望本次處罰能對於處理個人資料的機構有所警惕。 ICO今年4月被賦予裁罰權,至於裁罰的標準,則有裁罰指引(fine guidance)可參考。根據裁罰指引,若資料控制者(data controller)故意違反資料保護法(Data Protection Act),或可得而知可能違法之情形,卻未採取適當措施預防之,而可能造成相當損害時,ICO得處以相當罰鍰。
回歸修理/再製造判準?談日本最高裁事件判決 歐盟執委會委員要求行動通訊業者調降數據漫遊費用2008年全球行動通訊大會(Mobile World Congress)於2月11日在西班牙巴塞隆納展開,歐盟執委會負責資訊社會與媒體領域之委員 (EU commissioner for information society and media)Viviane Reding 出席大會並發表演講。在其演講中,Reding 要求歐洲之行動通訊業者降低數據漫遊之批發與零售價格,使消費者得以低廉的價格在漫遊時傳送文字簡訊或下載數據資料。Reding表示,儘管數據漫遊市場正在發展中,管制者不宜介入太深,但是,若行動通訊業者未能在7月1日前自願性地降低數據漫遊費率,則歐盟不排除採取管制措施。 此一演講內容引起正反兩極反應,行動通訊業者組成之GSM協會(GSM Association)發表聲明稿指出,行動數據漫遊市場正快速發展中,且業者正致力於發展各種創新服務,此時並非管制之成熟時機,若歐盟強行管制行動數據漫遊費率,則可能會扼殺各種創新服務之發展;不過消費者團體則認為,正由於其費率不受管制,業者往往向消費者收取不合理之漫遊費用,因此消費者團體支持歐盟採取管制措施。
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 )」