歐洲專利申請案件於2015再次創下新高,達到279,000件之多,較2014年多了近5000件,前五名的國家分別是;美國、德國、日本、法國、荷蘭。當中,向European Patent Office (EPO,歐洲專利局)提出專利申請的就有160,00o件(2014年為152700件),其中美國以及中國的專利申請案件數量頗具貢獻,較2014年增加了16.4%以及22.2%。此數據顯示了全球商業對於專利保護的重視。
EPO 負責人Benoît Battistelli 對此表示,這代表著歐洲不儘有著高度吸引力的科技市場使企業以及研發者爭相投入,更是全球創新能量的核心。
像是義大利和西班牙是在他們近四年來表現最好的一年,專利申請案件分別成長了9%、3.8%;同時,比利時為5.9%、英國為5.7%、荷蘭為3.3%、瑞士為2.6%。甚至也有大幅成長的國家,波蘭成長17.8%、立陶宛成長62.5%。不過,部分國家專利申請案件數量卻是持續下滑,德國下降了3.2%、芬蘭下降8.3%、丹麥下降2.7%。
另外,值得一提的是,不僅是非歐洲當地企業在歐洲的專利申請案件數量有所增加,歐洲當地企業或是研發者於歐洲以外地區的專利申請案件數量也有亮眼的表現,再次顯現了歐洲的創新潛力。
以產業別觀之,醫學科技相關專利申請案數量再次位於EPO中的第一名,成長了11%,引擎相關專利成長18%、 藥學相關專利成長10%、電腦相關專利成長8%。
然而,這樣的成長都與接下來在歐盟會員國之間要實施的單一專利政策有著高度關聯性。單一專利目前由EPO執行,相關的準備已於2015年就緒,包含內部結構的調整,以達到高效率高品質的專利審查過程(去年僅有48%的申請案成功取得歐洲專利)。
當中還有統一專利法庭的設置(United Patent Court),而真正的落實就等德國和英國國內進一步批准United Patent Court Agreement 。EPO對此表示樂觀的態度,認為2016年將會完成所有程序。
最後,歐洲專利開始在歐洲以外地區生效,版圖逐漸擴大。摩洛哥和摩爾多瓦在去年3月、11月都陸續成為非EPO會員卻簽署EPO相關協議,使得該協議法律效果於其國內產生效力。相信這樣的單一專利體制將會對我國有意進入歐洲市場的企業有所助益。
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歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。
歐盟執委會將修正ePrivacy指令ePrivacy指令修正背景 原資料保護指令將於2018年由一般資料保護規則所取代,在此一背景下,電子隱私指令除補充資料保護指令外,亦訂定關於在電子通訊部門的個人資料處理的具體規則。具體作法,如在利用流量和位置資訊於商業目的之前,應徵得用戶的同意。在ePrivacy指令未特別規定的適用對象,將由資料保護指令(以及未來的GDPR)所涵蓋。如,個人的權利:獲得其個人資料的使用,修改或刪除的權利。 歐盟執委會為進行ePrivacy指令(Richtlinie über den Datenschutz in der elektronischen Kommunikation)改革,於2016年8月4日提出意見徵詢摘要報告,檢討修正ePrivacy指令時著重的的幾個標的: (1)確保ePrivacy規則與未來的一般資料保護規則之間的一致性。亦即評估現有規定是否存在任何重複、冗餘、不一致或不必要的複雜情況。(如個人資料洩漏時的通知) (2)指令僅適用於傳統的電信供應商,而在必要時應該以新市場和技術的現實的眼光,重行評估更新ePrivacy規則。對於已成為電子通信行業新興創新的市場參與者,如:提供即時通訊和語音通話(也稱為“OTT供應商”),由於目前不需要遵守ePrivacy指令主要規定,而應納入修正對象。 (3)加強整個歐盟通訊的安全性和保密性。ePrivacy指令在規範上,確保用戶的設備免受侵入、確保通信的安全性和保密性。本指令第5條第3項,儲存資訊、或近用已存儲在用戶設備之資訊,需得其的同意。該條款的有效性已有爭論,因為新的追踪技術,如:指紋識別設備可能無法被現有的規則所涵攝。最後,有認需得同意的例外規定列表,有必要延伸到對資訊之其他非侵入性的儲存/近用:如網路分析等。這些都是應予以仔細評價和檢視之對象。 公眾諮詢摘要報告內容 經過4月13日到7月5日的公眾諮詢,歐盟執委會於8月4日提出報告。 諮詢意見主要來自德(25.9%)、英(14.3%)、比(10%)、法(7.1%)的回覆。 一、是否有必要在電子通訊部門訂定隱私特別規定? 市民與公民團體咸認有必要在電子通訊部門,甚至流量資料和位址資訊也應該訂定新規(83%)、企業則認為無甚需要,只有在秘密性規則(31%)與流量資料(26%)有需要訂定;主管機關則咸認需要特別規定。 二、現行指令是否已足達成其立法目的?76%市民和公民團體認為未達立法目的,理由如下: ePrivacy指令的範圍太狹小,不包括即時訊息、語音通話(VoIP)和電子郵件應用服務。 規範太模糊,導致會員國之間適用結果和保護程度的差異、不一致。 法律遵循的程度展法程度太差。 三、是否應為新通訊服務訂定新規? 76%市民和公民團體認為適用範圍應該涵蓋到OTT上。
美國簽署晶片和科技法案,全球科技業將掀起波瀾美國近日為防堵中國、其他受關注國家如俄羅斯等國掌握半導體等高科技行業關鍵技術,遂致力於加強培養其本土之半導體及高科技通訊產業。於美國時間2022年8月9日美國總統拜登簽署 「2022年晶片和科技法案」 (CHIPS and Science Act 2022),該法案除可作為2021年頒布之「美國電信法案」之補助資金來源,發展開放式無線電接取網路(Open Radio Access Network, ORAN)外,亦有望大幅度提升美國本土晶片生產量。 本法案提高美國聯邦政府對科學技術研究及開發專案之授權,除授權美國商務部(Department of Commerce , DOC)、國防部(Department of Defense, DOD)外,還結合國務院(Department of State, DOS)透過資金補助之方式,發展影響美國競爭力及國家安全至關重要之半導體製造等高科技產業、人工智慧、量子計算等科學研究,本法案整體編列之預算高達2800億美元,至2027年時,授權金額預計將達1740億美元,而其中將挹注超過520億美元之資金用於發展美國本土晶片之生產及研發。 此外,該法案設有靜態限制,禁止接受補助之半導體企業投資以電子設計自動化(Electronic design automation, EDA)工具設計或製造晶片之中國公司,換句話言,即受補助之企業不得於十年內投資或擴大生產中國製低於28奈米之先進晶片。本法案亦提供25%之稅收優惠予於美國建造、裝設晶片廠之業者,以鼓勵企業進駐美國藉以提升美國生產之晶片總量,同時藉由企業之投資帶動美國各地經濟發展,提高就業率。 藉由本法案之制定,有望降低美國對其他國家晶片之依賴,並得藉此發展科技研究,對未來全球高科技產業供應鏈將造成偌大影響,值得持續關注。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。