美國運動穿戴式裝置製造商之爭：Jawbone與Fitbits的智財爭訟
今年十一月初，美國運動穿戴式裝置製造商Jawbone針對其競爭對手Fitbits所提起之專利侵權控告提出反訴，主張Fitbits濫用專利、涉嫌壟斷市場，違反反托拉斯法。本次Jawbone的反訴讓這場運動穿戴式裝置的智慧財產權之戰更加白熱化。
Jawbone及Fitbits為美國運動穿戴式裝置的兩大領導廠商，雙方在今年展開一連串的智慧財產權爭訟。這場智慧財產大戰開始於今年五月，當Fitbits正準備首次公開發行(IPO)時，Jawbone控告Fitbits挖角Jawbones部分員工，並藉此盜走Jawbone共約18000筆的機密資料。數週之後，Jawbone又控告Fitbits專利侵權，並緊接著向美國國際貿易委員會(United States International Commission)提起禁制令(Injunction)，禁止Fitbits進口侵權產品。Fitbits在九月反擊，控告Jawbone侵害了包含其軟體和使用者介面設計在內的專利。十月，美國法院命令Fitbits五名員工應歸還Jawbone的所有機密資料。在獲得初步的勝利後，Jawbone又以Fitbits違反反托拉斯法為由，針對Fitbits在九月提出的專利侵權訴訟提起反訴，再次對Fitbits予以回擊。
在本次反訴中，Jawbone表示：「Fitbits蓄意濫用專利，目的是為了保持其市場地位。」Jawbone同時否認所有Fitbits的專利侵權指控。Jawbone更額外聲明，Jawbones將繼續跟進之前對Fitbits提起的三項專利侵權訴訟、營業秘密侵害訴訟，以及對ITC提起的禁制令。
相較於手機等其他智慧型裝置，運動穿戴式裝置仍屬於較年輕的市場，因此仍有相當多的發展性。然而，許多大廠相繼進入這個領域，也讓智慧財產權爭議越趨激烈。
陶思妤
法律研究員 編譯整理
Jawbone Files Countersuit Against Fitbit In “Frivolous” Patent Infringement Case, Tech Crunch, November 03, 2015, http://techcrunch.com/2015/11/02/jawbone-files-countersuit-against-fitbit-in-frivolous-patent-infringement-case/ (last visited November 6, 2015)
JawboneFiles Antitrust Claim Against Rivial Fitbit, Wall Street Journal, November 03, 2015, http://www.wsj.com/articles/jawbone-files-antitrust-claim-against-rival-fitbit-1446487369 (last visited November 6, 2015)
Jawbone hits Fitbit with Anititrust Claim in IP Feud, Law 360, November 03, 2015, http://www.law360.com/ip/articles/722266/jawbone-hits-fitbit-with-antitrust-claim-in-ip-feud (last visited November 6, 2015)
美國國家標準與技術研究院（NIST）於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」（NIST Privacy Framework Version 1.0），為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障，以風險管理（risk management）的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」（Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1）架構，包含框架核心（Core）、狀態評估（Profile）與實施層級（Implementation Tier），以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制，透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級，進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架，用以促進開發者導入隱私設計思維（privacy by design），以及協助組織保護個人隱私，其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策（ethical decision-making）及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任；在當前與未來的產品或服務中，因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務；以及促進個人、企業夥伴、稽核者（assessor）與監管者（regulator）在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規，亦不具備法律效果，而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具，企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求，掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險，並識別隱私權相關法律規範，包含加州消費者隱私法（California Consumer Privacy Act）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）等，提出更具創新性與有效性的解決方案，並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
歐盟生醫研究積極籌組歐盟研究基礎設施聯盟（ERIC）歐盟自2009年6月通過並於同年8月生效之「第723/2009號歐盟研究基礎設施聯盟法律架構規則」（COUNCIL REGULATION (EC) No 723/2009 of 25 June 2009 on the Community legal framework for a European Research Infrastructure Consortium (ERIC)，簡稱第723/2009號規則），其乃希望能促進各會員國間各自分散的研究基礎設施（Research Infrastructures，簡稱RIs）之資源凝聚及共享，讓原本僅為設施設備的RIs整合起來，透過由3個以上歐盟會員國作為某特定ERIC成員之方式，依第723/2009號規則向歐盟執委會提出ERIC設立申請，經執委會同意後，ERIC即可取得獨立法律地位及法律人格，以自己名義獲得、享有或放棄動產、不動產及智慧財產，以及締結契約及作為訴訟當事人，並得豁免無須被課徵加值稅（value added tax）和貨物稅（excise duty）等稅賦。歐盟創設ERIC法律架構之目的，是希望能透過國際合作、彙集國際資源，在歐盟建立起頂尖研發環境，吸引跨國研發活動集中與進駐，利用規模化的大型研究基礎設施導引出世界級研發。 截至目前，由奧地利、比利時、捷克、德國、荷蘭等國作為成員及瑞士作為觀察員所建立之「歐盟健康、老化及退休調查」（The Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe，簡稱SHARE），乃是歐盟首次提出申請且正式設立之ERIC。SHARE-ERIC乃一大型的人口老化多國研究資料庫，並已收錄45,000筆以上年齡50歲以上個人之健康、社經地位及社會家庭網絡之跨領域及跨國籍資料，SHARE-ERIC之資料分析除將有助歐盟國家就老化社會之福利系統為規劃，更預期將成為推動其活動及健康老化歐盟創新伙伴試行計畫之重要基石。 除此之外，自2008年起由歐盟撥款500萬歐元籌備成立之「生物銀行及生物分子資源研究基礎機構」（Biobanking and Biomolecular Resources Research Infrastructure，簡稱BBMRI），從2008年至今（2011）年1月底3年籌備期間，已募得30個以上國家之53個會員聯盟以及280個聯繫組織（大部分為生物銀行），預計將建立成為最大的泛歐生物銀行，病患及歐盟人口之樣本與資料之介面，以及頂尖生醫研究之介面，且為了要BBMRI-ERIC，BBMRI指導委員會業已擬定「BBMRI-ERIC備忘錄」提供予有興趣之會員國家簽署，希望能在今年底前成立BBMRI-ERIC。
智慧聯網時代巨量資料法制議題研析－以美國隱私權保護為核心 歐盟「人工智慧法」達成政治協議，逐步建立AI準則歐盟「人工智慧法」達成政治協議， 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展，在各領域之應用日益廣泛，已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act，以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構，並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1]，尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議，尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期，歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact)，其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出，係全球首項關於人工智慧的全面法律架構，該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式，將基於AI未來可證定義(future proof definition)，以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的，並尊重人類基本權利及歐盟價值觀，在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害，遵循以風險為基礎模式(risk-based approach)，即風險越高，規則越嚴格，現階段將風險分為：最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比，此次臨時協定主要新增內容歸納如下： 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍，包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣，該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統，也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型，訂定相關規定以確保價值鏈之透明度；針對可能造成系統性風險之強大模型，訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況，臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統，並就基礎模型部分商定具體規則，其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務，另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用，罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%，提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素，如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議，係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果，對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義，確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務，間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍，並對於人工智慧系統的定義縮小，確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管，並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣，仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展，各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境，將持續觀測各國法令動態，提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).