德國法院針對GEMA控告YouTube判決出爐
德國漢堡地方法院4月20日針對GEMA控告YouTube一案作出判決（Az. 310 O 461/10），確認影片平台業者著作權法上之義務，預料將為兩造授權金協議過程的僵局，造成一定影響。
本案原告GEMA主張被告YouTube應採取措施，阻止其享有權利之12個影音檔案，繼續透過YouTube平台在德國境內流通。而本案的爭點即在於：對於YouTube平台上由網友上傳、且涉嫌侵害著作權的影片內容，被告移除及防止侵害的責任範圍究竟多大。
本案法院認為，因被告本身並非將違法內容上傳之行為人，無法以德國電信服務法（TMG）第7條規定，課予其侵權行為人責任（Täterhaftung）。但被告因提供、經營平台，對著作權侵害有所「貢獻」，故法院依TMG第10條規定，認定被告YouTube僅在知悉特定侵權情事的情況下，才負擔移除或阻斷網路接取的義務；而當平台業者收到著作權侵害的通知後，便須立即阻斷涉嫌侵權的影片，並採取合理的措施，防止侵權行為再發生。然而，法院也強調，平台業者只負擔「合理」的檢查及管控義務，故平台業者毋須逐一檢視所有已上傳的影片。
按本案法院見解，所謂合理的措施，包括YouTube須利用其所研發的「內容識別系統Content-ID」，防止特定的侵權內容再次發生。另YouTube也負擔加裝文字過濾軟體的義務，以杜絕含有特定標題或關鍵字之影片上傳至平台。
據了解，雙方均發表聲明對此判決結果表示肯定。除原告得以主張其所享有的著作權外，YouTube也認為法院明確界定影視平台業者應作為的義務範圍。但對原告GEMA來說，重點在如何透過訴訟程序對YouTube施壓，重啟授權金的談判。兩造後續對長久來授權金計算公式的歧異將如何達成共識，值得關注。
物聯網是指明確可辨識的實體物件與虛擬的類網路代理架構的聯結。它是由馬克.維瑟於1991年所提出，指的是(個人)電腦作為機具設備的形式未來將逐漸消失，而替換為"智慧元件"的形式。當前人們關注的對象已經不再是物體本身，而是人們的各種活動中的物物相連。其在不知不覺中已經提供人們各式各樣的輔助，例如小型化的嵌入式電腦毋需操作，就可以提供各式各樣的輔助。這種微型的電腦，即所謂的穿戴式裝置，可以最大程度地結合不同感應器直接在服裝上出現。 數位化在多個層面正在改變我們的生活和工作方式。現代資訊技術幾乎使任何對象無論是家庭日常物品或工廠內的機器，都能用最小的空間達到強大的計算能力（所謂的“嵌入式系統”）。烤麵包機，洗衣機和機床都可由軟體控制，並可以透過網際網路相互、或與外部世界聯結。 物聯網在居家領域具體將以智慧住宅(Smart Home)形式呈現。運用智慧聯網技術將能獲得更多的舒適性和安全性、節約能源或提供適合各年領階層的生活與和起居。現有的解決方案可以透過智慧型手機遠端控制進行空調、電爐和燈具的使用。未來，洗衣機甚至可以自動尋找最優惠的電價決定洗衣服的最佳時間。 智慧家居若要成功，需得到消費者的接受。故物聯網解決方案必須具有可信賴性(資料保護、資訊安全)、能夠持久並可靠地運作，並能夠在未來繼續穩定地投入智慧家庭的行列。對於製造商和供應商而言，應該以在新的立場和視角來開拓一個新的市場。
中國大陸法院認定體育用品公司攀附日本知名動漫作品名稱係謀取不正當利益中國大陸北京知識產權法院於2016年10月26日作成（2015）京知行初字第6058號判決，依中國大陸商標法第41條第1款認定中國尚藍體育用品有限公司之「黑子的籃球」商標（商標號：11226352），係以不正當手段取得，應維持商標評審委員會對其之無效裁定。 法院認為，尚藍公司大量註冊100多個與日本集英社動漫作品《黑子的籃球》相關聯之商標，且無法證明予以實際使用，此行為擾亂商標註冊秩序。《黑子的籃球》在尚藍公司註冊商標前已於中國具有一定知名度，尚藍公司係攀附他人地位而謀取不正當利益。 據中國大陸商標法第41條第1款，已註冊之商標若以欺騙或不正當手段取得註冊，由商標局撤銷之，其他單位或個人得請求商標評審委員會裁定撤銷之。所謂不正當手段，按中國大陸最高人民法院之解釋，指擾亂商標秩序、損害公共利益、不正當占用公共資源及其他謀取不正當利益的手段。本案法院審理時，參酌系爭商標之實際使用情況，並以《黑子的籃球》在中國動漫展、漫畫出版、動畫撥放、網路討論等，認定其在中國具有高度知名度，且先於系爭商標，故對尚藍公司之訴訟主張不予支持。 此判決，可窺見中國大陸法院判斷商標知名度之標準，我國廠商在中國大陸對抗商標蟑螂時，應不可忽略品牌推廣之重要性。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
數位模擬分身（Digital Twin）數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。