為了促進美國、韓國兩國之間的反托拉斯法主管機關合作。今年9月8日,美國司法部(Department of Justice,DOJ)、美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)與韓國公平貿易委員會( Korea Fair Trade Commission,KFTC)於華盛頓特區簽訂一反托拉斯備忘錄(memorandum of understanding,MOU) ;該備忘錄係由美國司法部反托拉斯署助理檢察總長Bill Baer與聯邦貿易委員會女主席Edith Ramirez及韓國公平交易委員會 Jeong Jae-chan共同簽署。本備忘錄於簽署後立即生效。
反托拉斯署助理檢察總長Bill Baer表示:「具有坦誠和建設性對話之執法合作對於美國、韓國及全世界各地之競爭市場維持皆極其重要。本備忘錄標示了一直以來美國與韓國公平貿易委員會之間的合作關係;並展現出我們在未來日子中,欲持續加強該合作關係的企圖心。」該備忘錄的重點包含:
自韓國1981年通過其反托拉斯法後,美國反托拉斯主管機關和韓國公平貿易委員會之合作關係越來越緊密;其中包括政策意見的交換,並視情況進行合作開展調查。本次所簽訂之備忘錄旨在進一步推動這些合作關係。
英國技術大臣(U.K. Secretary of State for Science)蜜雪兒·多尼蘭(Michelle Donelan)和美國商務部長(U.S. Secretary of Commerce)吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄(MOU),雙方將共同開發先進人工智慧(frontier AI)模型及測試,成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。 此備忘錄之簽署,是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園(Bletchley Park)所舉行的首屆人工智慧安全峰會(AI Safety Summit)上之承諾,諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等,以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才,並開展以下幾項聯合活動: 1.制定模型評估的共用框架(model evaluations),包括基礎方法(underpinning methodologies)、基礎設施(infrastructures)和流程(processes)。 2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習(joint testing exercise)。 3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作,以推進先進人工智慧模型之國際科學知識,並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。 4.讓英、美兩國安全研究所(AI Safety Institute)間的人員互相交流利用其團體知識。 5.在其活動範圍內,依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。 換言之,兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準,以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法,並向其他合作夥伴分享該能力,以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的,確保人工智慧的安全發展是全球性問題,只有通過共同努力,我們才能面對技術所帶來的風險,並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。
英國技術移轉政府辦公室發布2023至2024年之年度施政報告英國技術移轉政府辦公室(Government Office for Technology Transfer, GOTT)於2022年4月成立,主要解決公部門研發成果,即「知識資產」(knowledge assets, KA),因面臨運用不足及管理等困境,並積極推動公部門衍生新創政策,促進KA產業化。 GOTT會依研發法人的需求及經驗程度,提供個別支援性服務,如協助較無KA運用經驗之法人設置KA運用工作規則及管理方式等直接技術性指導,亦提供較有KA運用經驗之法人額外投資資金及其他資源挹注。 GOTT於2024年7月5日發布過去一年(2023年4月1日至2024年3月31日)之施政報告,主要重點簡述如下: (1)對「玫瑰書」(the Rose Book),即政府KA管理指引,提出細部操作指引,如:「PSB內KA管理負責人角色任命指引」、「協助PSB制定KA管理策略指引」、「智慧財產權及其機密性指引」、「附件A–知識資產類別與類型」、「附件B–KA評估工具」、「附件C–商業化路線」、「附件D–獲取KA指引」、「附件E–人才流動指引」以及「申請KA補助基金指引」等。 (2)推出首個政府對公部門創新研發之市場驗證加速器計劃,稱為「公共研究創新和市場加速器」(the Public Research Innovation and Market Accelerator, PRIMA),協助公部門創新者測試其研發構想、產品及服務是否有市場發展潛力。 (3)發布「公部門衍生新創公司研究」(Public Sector Spinouts Study),為英國政府首次對公部門推動衍生新創政策及制度進行審查,顯示英國推動上遇有許多推動障礙,研究最後對英國政府及GOTT提供多項施政建議。
美國國安局網站違法使用長期性“Cookies”雖然美國政府明文規定禁止聯邦政府機關使用長期性“Cookies”,但國家安全局(The National Security Agency, NSA)近日卻被發現將永久性“Cookies”放置於造訪該網站民眾之電腦之情形,且保存期限長達30年(直到2035年)。 所謂“Cookies”,指於使用者端紀錄該用戶造訪某一網站的過程與從事之活動,以使得下次進行相同網路瀏覽更為容易之工具。例如,透過Cookies紀錄的功能,使用者就可以將帳號與密碼記載於電腦中,再次造訪時即不用再次輸入帳號密碼以提供認證。 根據預算管理(Office of Management and Budget, OMB)於2000年公布之備忘錄Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies(M-00-13)指出,聯邦政府機關除在於「必要需求」(Compelling need)下,不得使用長期性的“Cookies”。所有留在造訪民眾端的“Cookies”,必需隨著用戶關閉視窗而被消除。 NSA發言人Don Weber表示,NSA網站過去所使用的“Cookies”都是會隨者造訪者關閉網頁即刪除的暫時性“Cookies”,而這次之所以會產生長期性的“Cookies”留存在造訪者端,完全是因為NSA電腦系統更新不小心產生的,並非刻意用來作為監視使用者之工具。但民間團體則表示,這顯示了聯邦政府機關缺乏對於隱私權規範之認知,違反了國家最基本的隱私保護規範還不自知。 目前NSA已修正該程式,並清除了這些長期性的“Cookies”。
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 )」