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。
Facebook公司因使用「timeline」一詞,而被設立於芝加哥的Timelines公司提商標侵權訴訟乙案,目前Facebook公司正積極準備進一步之辯護。 Timelines公司係於2011年9月控告Facebook侵害其所有之「timeline」商標權,且違反公平競爭法。Facebook則反訴Timelines公司,主張「timeline」為一般通用名稱,應不受商標法保護,故請求確認該商標無效且無侵權事實。 美國地方法院先前裁定Facebook無法提出證據以證明Timelines公司之商標為一般通用名稱。而原定2013年4月22日在芝加哥聯邦法院開庭之上訴程序,目前已延期,但法院並未明確說明延期原因。 Facebook公司主張「timeline」是一種可使人群組織並展現對其最有意義的事件與活動之工具,其功用係將記憶呈現為依時序整理,且可查詢之個人記述。Timelines公司則為一個,可讓使用者記錄並分享歷史經歷的網站。 Facebook在線上廣告市場上仍有巨幅成長的機會,因其具有廣泛的使用者基礎,且有跨時追蹤個人細節之能力,故在線上廣告市場中成為一股令人望之生畏的強大力量。 據報導,若將來判決對Timelines公司有利,則其打算請求總金額相當於Facebook因「timeline所取得之廣告收入」之損害賠償。由於至最終之審理結果出爐據信仍需要很長時間,故在現況下不排除庭外和解的可能性。
歐盟智慧財產服務台提供中小企業「掌握智慧財產權五步驟」的建議,以助其最大化IP價值歐盟智慧財產服務台(European IP Helpdesk)於2023年7月10日提供中小企業「掌握智慧財產權五步驟」的建議,以協助中小企業最大化IP價值。五步驟如下: (1)盤點企業擁有的IP數量及排定優先順位:企業應盤點其擁有的專利、商標、設計、著作權、營業秘密等的數量,並根據IP對企業成功的重要性進行排序。 (2)進行IP查核:企業應就其所擁有的智慧財產組合(IP Portfolio)進行詳盡的檢視,以評估其優、劣勢;企業應辨別出目前其智慧財產組合所可能遭受危險的地方,並評估其目前擁有的智慧財產組合,若其中有改以其他IP保護者,則風險可能為何。 (3)制定IP保護計畫:根據上述(2)的查核結果,企業應發展出一套IP保護政策,此並應包含「可監控及執行其IP,藉以排除他人侵權行為」的情形。同時,企業也應檢視自己的IP有無侵犯到他人的權益,例如透過「自由運營分析」(Freedom-to-Operate analysis)的方式,來進行專利侵權風險排查。 (4)將保護計畫付諸行動:企業應執行上述計畫,並確保其員工係對此等政策及措施有所認知。除此之外,亦應對員工施以教育訓練,以使其知道「IP保護的重要性」及「辨別潛在侵權行為的最佳方法」。 (5)保護計畫之檢視及更新:企業應時時檢視其IP保護計畫及進行更新,以確保其整體IP策略係與企業發展目標一致。
日本發布成為可信賴夥伴的資料治理手冊,呼籲企業應建立並實施貫穿資料生命週期的資料治理機制日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年1月28日發布《成為可信賴夥伴的資料治理手冊(下稱《手冊》)》,旨在呼籲企業建立與實施「貫穿資料生命週期的資料治理機制」,藉此將資料價值最大化,並將資料風險最小化。 《手冊》指出,資料驅動著社會發展,資料治理的重要性亦隨之提升。資料治理係指企業或組織透過機制、規則與制度等多種層面的策略性手段管理其重要資料資產,並透過制定相應的政策與規則,確保資料的品質與安全性。同時,考量資料具備易於複製、竄改且流通難以控制的特性,建立完善的資料治理機制亦有助於在共享資料的過程中維持其品質及安全性。推動資料治理的基礎,則仰賴適當且有效的資料管理機制,亦即確保在蒐集、處理、儲存與使用等資料生命週期各階段皆能落實資料管理機制。然而,資料管理本身要能發揮效益,仍須依賴組織具備足夠的資料成熟度,即具備正確處理與應用資料的整體能力,方能系統性的落實管理與治理工作。 根據《手冊》內容,透過資料治理,企業或組織將能確保資料品質、透明度及安全性,並基於可信任的資料進行決策,進而有效提升決策精準度,實現風險管理與法規遵循,進一步強化自身在資料經濟中的「價值」、「信任」與「公正性」。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料治理機制,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,作為制度設計與實務推動之參考,以強化資料治理能力。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。