Google Android作業系統在歐盟被控違反競爭法
Google最近因他的Android作業系統，遭到其競爭對手向歐盟競爭法主管機關檢舉違反競爭法。以FairSearch.org為代表、Nokia、Microsoft及Oracle在內的Google競爭對手指控，Google企圖利用他的Android系統作為”特落伊之馬”（Trojanisches Pferd），以獲得行動業務的獨占地位並據以控制使用者資料。這是因為Google要求智慧型手機和平板電腦的製造商若要使用一些受歡迎的Google應用程式，如Google Maps或YouTube時，必須連同一系列其他的Google應用程式，一起放在這類行動設備的桌面上明顯位置。這項要求被競爭對手認為已影響到其他App提供者，且讓Google擁有隨時透過製造商銷售出的智慧型手機，掌控大量的用戶資料的能力。
此外，FairSearch.org也主張，因Google以不符成本的方式推廣他的Android作業系統，此舉讓其他作業系統的提供者難以回收投資。目前Google的Android作業系統已經在智慧型手機服務市場擁有獨占地位--其市場佔有率約為70%；在平版電腦的服務市場上，Android作業系統的佔有率也在增加之中。因此，歐盟執委會應對Google這些在行動市場上的不當行為展開嚴格調查，以避免歐洲的消費者因Google濫用市場的行為而受到損害。事實上FairSearch.org已經不是第一次指控Google違反競爭法，在此之前，FairSearch.org就曾向歐盟檢舉Google的搜尋引擎業務違反歐盟競爭法，其被指控就其搜尋引擎的搜尋結果，涉嫌對自己提供的服務提供優惠的差別待遇。歐盟在2010年11月正式對此展開調查，該案調查現已近尾聲，歐盟對此的立場傾向要求Google在他的搜尋結果應清楚地說明哪些是屬於Google集團的服務以作為標示。至於最新有關Android作業系統的指控，歐盟已表明會以放大鏡檢視，但歐盟是否會正式調查或將兩案合併審理，尚不清楚，Google也還未針對有關Android作業系統的指控做出回應。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2022年2月14日，美國著作權局（US Copyright Office）所屬之著作權審查委員會（Copyright Review Board），做出一件人工智慧（AI）創作作品不得申請著作權登記之決定，並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。 本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記，Stephen將Creativity Machine列為作者，並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條（b）項的受雇著作原則（work for hire）取得前述作品之所有權，且得為此作品申請著作權登記。然而，Stephen提出的申請沒有成功，著作權局認為依著作權法及相關判例，非出自於人類所作之作品不應受著作權保障，而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後，著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定，除重申僅人類之作品得受著作權保障以外，更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約，故無受雇著作原則適用之可能。此外，著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權，並非作品是否得以受著作權保障之指標。 Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護，除上述著作權外，其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人，並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利，而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。
日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策日本政府於2016年6月2日經內閣議決「再興戰略2016」，為提升國民健康、提高平均壽命，以「世界最先進的健康國家」大篇幅宣布未來政策。其中，在「醫療、長照等領域徹底ICT化」方面之具體新措施如下： (1)醫療等領域中導入ID制度 日本厚生勞動省於2015年11月18日召開第10次「醫療等領域利用識別號碼制度之研究會」(医療等分野における番号制度の活用等に関する研究会)，並於次月公布相關研究報告書，其內容包含導入「醫療保險線上資格審查」以及「醫療ID制度」，上述制度預計自2018年開始階段性運用，並於2020年正式實施，因此，本年度工作目標設定為，著手勾勒具體之應用系統機制，並針對實務面相關議題進行討論，自明年開始落實系統開發，整體而言，日本現階段最重要的目標就是促使醫療領域徹底數位化及標準化。 (2)透過巨量資料之利用，增進相關領域之創新 「次世代醫療ICT基礎設施協議會」(次世代医療ICT基盤協議会策定)將延續2016年3月由其所策定之「醫療領域資料利用計畫」(「医療等分野データ利活用プログラム」，意即加強各資料庫(例如醫療資訊資料庫MID-NET)之交流並擴大相關應用。 此外，在現行法規範下，為達成促進醫療領域資訊利用、醫藥相關研發之目標，應成立「代理機關（暫稱）」，以便於擴大收集醫療、檢驗等數據資料，並妥善管理與去識別化，日本政府於「再興戰略2016」中將此機關之設置列為次世代醫療ICT基礎設施協議會之重要工作項目，期望透過協議會對相關制度之討論，能在明年訂定出具體的法律措施。 (3)個人醫療和健康資訊之綜合利用 日本政府期望透過不同終端設備收集關於醫療、健康等資料，並鼓勵民間依此開發新市場，但在此之前，政府必須先行建構一個能良性發展的環境。首先，為實現針對個人需求量身打造的「個別化健康服務」，保險業者、握有病歷的機構、健檢中心及可穿戴式終端設備等，得經當事人同意後收集、分析其日常健康資訊，該「個別化健康服務」之實證計畫將於本年度啟動，由地區中小企業開始。 為強化醫療保險業者去整合運用相關資源並應用於預防、健康醫學上，政府機關應訂定一些獎勵措施，鼓勵業者將ICT技術活用於預防、健康醫學領域上。 此外，今年度「次世代醫療ICT基礎設施協議會」還有一項重要的工作項目，即建立可記錄患者所有就醫過程資訊之系統(Peronal Health Recaord，簡稱PHR)，讓相關醫療資料得以流通運用。同時，日本政府希望能在2018年達成「地區性醫療情報聯結網路」，並普及到全國各地，這麼做的目的在於，過往因為醫療資訊不流通，以及重症照護上的斷層，使身心障礙者往往難以離開長期利用的醫療環境，新政策希望讓這些患者無論遷居何處，在全國各地皆能安心接受醫療服務，而不受限於地區限制。
美國紐約州通過「防止非法侵入與加強電子資料安全法案」2019年7月25日，紐約州州長Andrew Cuomo簽署「防止非法侵入與加強電子資料安全法案」（S.5575B/A.5635/Stop Hacks and Improve Electronic Data Security Act, 又稱SHIELD Act），目的在讓處理消費者個人資料的企業承擔更嚴格的責任。其核心精神在於，一旦發生與資料外洩相關的安全漏洞時，能及時進行適當的通知。同時，修改紐約州現有的資料外洩通知法，擴大個資蒐集適用範圍、個資定義 (例生物特徵、電郵資訊等)及資料洩漏定義、更新企業或組織之通知程序、建立合於企業規模之資料安全要求。此外，如違反通知義務，將處以最高5千美元或每次（未履行通知義務）20美元 （上限25萬美元）的民事賠償。且美國司法部長（The Attorney General） 亦得以紐約人民名義，代為起訴未實施資料安全規畫的企業，並按紐約民事執行法與規則（The Civil Practice Law And Rules）第63條進行初步救濟，依法強制禁止侵害行為繼續發生。該法預計將於2020年3月1日生效。 當天州長亦簽署「身份盜用預防措施和緩解服務修正案」（A.2374/S.3582），新增資料外洩安全保護措施，要求消費者信用機構，提供受安全漏洞影響的消費者「身份盜用預防措施」（Identity Theft Prevention ）與「緩解服務」（Mitigation Services），為消費者制定長期最低度的保護手段。其要求信用機構，通知消費者將有關社會安全號碼的資料洩漏事件進行信用凍結，並提供消費者無償凍結其信用的權利。該法預計將於2019年10月23日生效，並且溯及既往適用該法案生效之日前三年內所發生之任何違反消費者信用安全的行為。
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 ）」