英國內閣辦公室於2015年7月13日宣布開啟「2015年開放政府夥伴英國國家行動計畫」,認為身處於轉型於科學與技術、面臨了資訊革命的世界,資訊開放可以促使英國政府現代化作業,這也是讓英國邁向較佳未來的最好方式。現在英國社會已然是此一趨勢,而英國政府的任務就是讓其更佳發展,「開放政府夥伴國家行動計畫」(Open Government Partnership National Action Plan)就是英國政府規劃發展的藍圖,承諾將提供給民眾一更加開放及有責的政府。
而英國政府目前已就部分政策(資訊公開、反貪腐、財政透明以及公開政策形成過程)有相關發展,分述於下列七點摘要說明:
美國政府在9月15日宣布,為了減少基礎建設的相關費用以及降低政府運算系統的環境衝擊,因此設立Apps.gov網站,展示並提供經政府認可的雲端科技運用。 據美國聯邦政府CIO Vivek Kundra表示,Apps.gov網站是美國政府首度對外發表,針對減少IT花費政策的成果。目前美國政府IT預算幾乎都花費在設立資料中心,單在國家安全部下就設有23個資料中心,而這也造成了聯邦政府的資源消耗在2000年到2006年間增加了兩倍,為了落實減少基礎建設花費的政策,並基於安全性的考量,希望能夠盡量利用現有的系統。 美國政府目前推動的雲端運算倡議計劃有三個主要內容,第一個主要內容即為全新的Apps.gov網站,提供企業一個情報交換平台、社交媒介與雲端IT服務。雖然目前網站尚未完全運作,甚至還曾造成一連串的錯誤訊息,但美國政府當局仍希望該網站最終能成為一次即可滿足的服務商店(one-stop shop),可在一個平台上提供多種類的雲端運算服務。Kundra表示,美國能源部已經開始使用該網站執行部分相關業務。 該計畫的第二個重點則是預算,美國政府在2010年將會致力推動雲端運算領航計畫,並為此編列年度預算,希望能投入更多輕量的工作流程(lightweight workflows)至雲端科技的發展。而在2011年,美國政府則預計會發布相關指導準則至各機關部門。 最後,該計劃亦會配合安全性、隱私及採購等相關政策。Kundra表示,將會確保所有資料都受到完善保護。 Google創辦人之一Sergey Brin也宣佈Google將會投入部份雲端運算系統專供聯邦政府使用,此系統與Google提供給一般企業的系統相似,但會針對政府需求稍做修改。除了Google之外,Microsoft、Facebook、Salesforce.com及Vimeo等公司亦提供雲端運算服務予政府機關使用。
LPL與華映在美侵權訴訟–加州法院駁回部份主張韓國樂金飛利浦(LPL)在美國加州控告華映(CPT)專利侵害案,自2002年8月起,至今已纏訟五年之久。 LPL控告CPT侵害其4件Side-mount專利(US6,002,457、US5,926,237、US6,373,537、US6,020,942),與2件Process專利(US4,624,737、US5, 825,449)。華映表示,前4件被加州法院以欠缺依據駁回。對此判決,華映表示欣慰。 LPL與華映之間的專利侵權訴訟爭議不休。華映強調,其在尊重智慧財產權的理念下蒐集證據進行因應,加州法院雖以LPL所提Side Mount訴訟欠缺依據(Lack of Standing)下令駁回LPL訴訟,但就另二件Process專利部份,目前法院對於雙方所提交之post trial motion作出部份同意及部份駁回的決定(Order),但法院尚未做出正式判決。 彭博社報導已傳出,美國洛杉磯聯邦法院網站已公佈裁決文,並同意LPL對華映加重侵權賠償的請求,以及持續侵權與判決前和判決後之利益與法律費用賠償。但並未透露加重賠償之確切金額。就此,華映發表聲明指出,對法官准許LPL部分訴求的初步決定,感到遺憾。華映表示其已掌握證據,待收到法院正式判決後將積極因應,且不排除上訴。
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 )」
歐盟公布資料保護相關指令適用意見書由歐盟二十七個會員國資料保護主管機關組成的第二十九條資料保護工作小組(The Article 29 Working Party)最近公布其應適用何國資料保護法規之意見書。 歐盟資料保護指令(EU Data Protection Directive)第四條對於蒐集或處理個人資料所應適用之法規有所規範,依該條規定,機構必須依其成立之國別適用該國資料保護法規;機構若於其他國家裝置設備處理資料,則須遵守設備所在地之法令。 隨著全球化的趨勢與新興科技的發展,目前處理資料機構之運作方式已與當初制定指令時有所不同,許多機構在世界各國設置營運點,向全球各地提供各類型服務,尤其是網際網路的發展,使得遠端服務及在虛擬環境下分享個人資訊更為容易,但同時也增加辨識資料處理所在地之困難度,因此工作小組提出該意見書,希望藉此釐清資料保護指令第四條之適用。 工作小組於該意見書中指出,資料保護指令所指的應適用法規,並非資料控制者(data controller)所在地之法規,而是附屬於該資料控制者並實質進行資料處理之機構的所在地法規。蓋因同一資料控制者可能在數國成立附屬機構,在此種狀況下判別適用法規的標準,應視實際上相關資料處理活動的發生地,亦即處理資料機構所在地。 而針對處理個人資料所使用之設備,工作小組表示,即使處理資料之機構並未擁有設備,而使用該設備處理個人資料時,亦可適用指令第四條之規定,需遵守設備所在地之相關法規;但工作小組同時特別釐清,以電信電纜或郵政服務等方式傳輸資料並不會落入資料保護法規之範疇。