過去,在Tesla的總部大廳有一道專利牆,然現在已將它們移除,並不代表任何意義了,象徵進入推動類似「開放原始碼軟體」的概念,促進電動交通工具科技的發展。電動車製造商Tesla 的執行長Elon Musk表示S電動車款將仿效「開放原始碼軟體」的概念,免費提供製造者使用相關專利,以加速電動車產業的發展,因電動汽車的銷售量,仍未及一般汽車銷售量的1%;再者,假如電動車廣泛的發展,亦可降低電池交換站等基礎設施的成本。 Tesla為促進永續運輸的發展,將釋出數百件專利,且不會針對任何基於善意使用Tesla技術的人,提起專利訴訟,並進一步表示「假如我們是創造電動交通工具的開路先鋒,卻同時佈下許多智財地雷,禁止其他人踏入電動車產業領域,豈不是和我們的理念背道而馳。」Elon Musk坦言當他經營第一間公司時,認為專利等同於獎勵,因此設法努力取得專利;但之後體認到專利某程度阻礙進步,且保護的是大企業而非發明人本身,亦即企業有如獲得一場訴訟的門票,必須盡量避免運用此手段。 每年全球有100億元的新車產量,Tesla的生產速度根本不足以應對碳危機,易言之,在如此廣大的市場,Tesla真正的敵人為世界各地工廠每日傾瀉出產的汽油車,而非其他的電動車製造商,故釋出專利的舉動,相信將能促始其他電動車製造商,甚至全世界的電動車產業,因此共同且加速發展的科技平台而受惠。
日本內閣府就著作權法提出部分條文修正案日本內閣府於2018年年初提出著作權法部分條文修正案,本次修正集中在合理使用之相關規定,並於5月17日經參議院審議通過。文部科學省在修正概要說明中,提及本次修法放寬合理使用範圍,包括下列幾種情事: 為促進大數據所提供之加值服務或技術創新開發等目的,且不致影響著作之市場價值(如圖書檢索加上部分書籍資訊、論文比對檢索顯示部分原始論文內容)。 老師以教學或提供學生預、複習為目的,利用他人著作所製作之教材,以網路傳輸之方式,上傳後供學生下載使用。 為提供視障者閱讀或因肢體殘障而無法翻閱書籍之人,而將書籍文字以錄音方式呈現。 將美術館或博物館之展出品,製作成可使用於平板電腦之數位檔案,並用於展館導覽上。 上述情形均無須得著作權人之同意。日本政府期待透過本次修法, 在教育推動、便利身障人士及美術館之數位典藏利用等相關數據資訊產業發展上,有效緩解可能產生侵害著作權之問題,故此次條文修正案及後續相關立法動態值得密切注意。
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合(Connected Industries)為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟,以建立創新附加價值的產業社會為目標,以實現產業整合並促進創新與競爭環境,於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」,進行日本競爭政策檢討,並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式,分別為:單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外,亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集,運用到其他的領域(例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算)。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質,或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力,包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性,因其他競爭者也可能取得相同資料,故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異(與競爭者能區別)。第三是資料運用可能性,應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。