為因應日本2014年接連發生重大營業秘密外洩之事件而使日本國內公司蒙受鉅額損失,日本經濟產業省於去年9月開始,積極地展開《不正競爭防止法》修法專家會議,並在2015年1月15日舉行的會議上,揭露了彙整各界公開意見後之《不正競爭防止法》中期報告書(中間とりまとめ),以作為未來修法方向之指引。
該報告書列出之修法方向區分為民事及刑事規定。第一,民事的修正重點有以下三點:(1) 減輕原告(受害企業)之舉證責任,而改由被告(非法使用營業秘密之企業)負擔;(2) 除斥期間之延長:將現行法規定之除斥期間,由10年延至20年;(3) 使用非法營業秘密而製造的物品,禁止轉讓或出口;以及新增邊境措施之規範。
第二,刑事的修正重點則有以下六點:(1) 擴大國外犯罪的處罰範圍:目前現行法僅規範「日本國內所管理之營業秘密」在國外「使用、開示」 之行為,未來將新增處罰在國外之「取得」營業秘密之行為;(2) 新增未遂犯規定,同時將繼續檢討新增共犯及教唆之處罰態樣;(3) 現行法僅規範竊取營業秘密者本人以及藉由前者直接不法取得營業秘密者為處罰對象,但鑒於智慧型手機、平版電腦等裝置(携帯情報通信端末)之普及,造成營業秘密的竊取及使用型態趨向多樣化,是故未來將新增第三人不法取得之相關處罰規定;(4) 使用非法營業秘密而製造的物品,禁止轉讓或出口:新增相關刑罰規定;(5) 法定刑之提高:目前個人最高罰金為1000萬日圓、企業則為3億日圓,未來預計調整罰金之上限;並且,將新增沒收犯罪收益及海外加重處罰之規定;(6) 擬由告訴乃論改為非告訴乃論。
綜上,經產省力爭在2015年1月26日開始的通常國會期間內,依上述之改正要點為基礎,正式提交《不正競爭防止法》之修正案,預計最快將於2016年開始實行新法 ,後續的立法進度,值得吾人持續關注。
歐洲專利局於2019年12月20日,拒絕受理兩項以人工智慧為發明人的專利申請,並簡扼表示專利上的「發明人」以自然人為必要。另於2020年1月28日發布拒絕受理的完整理由。 系爭兩項專利均由英國薩里大學教授Ryan Abbott(下稱:專利申請人)的團隊申請,並宣稱發明人是「DABUS」。DABUS並非人類,而是一種類神經網路與學習演算法的人工智慧,由Stephen Thaler教授發明並取得專利。專利申請人先於2019年7月24日將自己定義為DABUS的雇主並遞出首次專利申請,再於2019年8月2日改以權利繼受人名義申請(Successor in Title)。專利申請人強調系爭申請是由DABUS發明,且DABUS在人類判定前,即自我判定其想法具新穎性(identified the novelty of its own idea before a natural person did)。專利申請人認為該機器應可以被視為發明人,而機器的所有人則是該機器創造出的智慧財產權之所有人─這樣的主張是符合專利系統的主旨,給予人們揭露資訊、商業化和進行發明的動機。申請人進一步強調:承認機器為發明人可以促進人類發明人的人格權和認證機器的創作。 在經過2019年11月25日的聽證程序(Oral Proceedings)後,歐洲專利局決定依《歐洲專利公約》(European Patent Convention)Article 81, Rule 19 (1)駁回申請。歐洲專利局強調,發明人必須是自然人(Natural Persons)是國際間的標準,且許多法院曾經對此做過相應的判決。再者,專利申請必須強制指定發明人,因為發明人需要承擔許多法律責任與義務,諸如取得專利權後衍生的法律權利。最後,雖然Article 81, Rule 19 (1)規定發明人應該要附上姓名與地址,但單純幫一個機器取名字,並不會使之符合《歐洲專利公約》的發明人要件。歐洲專利局強調,從立法理由即可知道,《歐洲專利公約》的權利主體僅限自然人和法人(Legal Persons)、專利申請的發明人僅限自然人。歐洲專利局表示,目前AI系統或者機器不具有權利,因為他們沒有如同自然人或法人一樣的人格(Legal Personality)。自然人因為生命而擁有人格,而法人的法人格來自於法律擬制(Legal Fiction)。這些法律擬制的人格來自於立法者的授權或者眾多司法判決的演進,而AI發明者是不具有此般的法律擬制人格。
奧克蘭市(Oakland)成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。 卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下: 人臉辨識系統所依賴的資料集,具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享,尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性,如:侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊,可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
ENUM架構之初步研究-以奧地利ENUM Trial為例 OFCOM將重新檢討商業廣播電視節目贊助規定英國廣播電視主管機關OFCOM於今年十月下旬公布,其將修酌廣播電視規則(Broadcasting Code),放寬商業廣播電視節目/頻道贊助規定。 現行的廣播電視規則禁止特定類型的節目接受贊助,例如新聞和時事節目不得接受贊助,也禁止特定種類之商品或服務廠商贊助特定節目,例如禁止酒商贊助兒童節目。 OFCOM表示將修酌現行規定,放寬節目/頻道贊助之規定,惟在兼顧節目編輯權以及兒童閱聽人之收視權益的考量下,將訂定相關的節目/頻道贊助限制,包括 1.必須使閱聽人知道節目有接受贊助,贊助廠商之資訊必須與節目和廣告內容所有區隔。 2.頻道贊助廠商之資訊不得出現於禁止接受贊助之節目內容中或播放時間之前、後。 3.贊助廠商資訊之呈現不得過於明顯。 4.節目頻道不得以贊助廠商之名稱命名。