所謂NPE依據現行學術界對於NPE的內涵認知,認為NPE係指不從事任何商品生產,亦不從事任何研發工作者。而在現行NPE的運作態樣上,其可包含兩種類型,其一,為大學和研究機構(例如:公、私立實驗室),其主要係由校內教職員或研究人員進行基礎性研究,並將研究成果授權予其他個人或組織來運用,其本身並不從事任何商品生產者;其二,係由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權,並藉由專利權本質上的排他性特徵,以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。後者,英文稱其為『Patent Troll』,中文可譯為『專利巨人』、『專利蟑螂』、『專利流氓』、『專利地痞』或『專利恐怖分子』等。其主要特徵有三項,首先,此類NPE係藉由專利取得的方式,向潛在或可能的專利侵權者(alleged infringers)收取專利授權金;第二,此類NPE並不進行任何研發活動,其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術;第三,此類NPE投機性地等待商品製造者(industry participants)在投入不可回復鉅額投資後,始對該商品製造者行使專利侵權主張。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2014年Akamai Technologies針對最高法院提起上訴,因此發回聯邦巡迴法院重審,而後上訴法院認為Limelight Networks確實侵害Akamai的專利,Akamai並獲得$ 45.5萬美元的損害賠償。 2006年,Akamai Technologies公司(下稱Akamai)在美國馬薩諸塞州地方法院起訴Limelight Networks(下稱Limelight),指控Limelight侵害Akamai美國專利號6108703。原告Akamai的專利是有效傳送網頁內容的方法專利。而被告Limelight是經營伺服器網路的公司,和Akamai該專利的差別在於Limelight指示用戶完成其中一個修改的步驟。 本案從2006年一直持續到2014年向最高法院上訴為止,都是依據美國專利法第271條規定直接和間接侵權的概念。在原審認為「實施該方法專利」的侵權行為,是要求實施方要獨立完成該侵權行為,所以Limelight不能被視為直接侵權。又因為Limelight公司並沒有滿足單一實體規則(single-entity rule),控制或指示(control or direction)其實施方完成其他的專利之方法步驟,所以不用負共同侵權責任。 但上訴聯邦巡迴法院一致贊成Akamai被侵權,並指出如果被告 Limelight知道並使用專利權人Akamai的專利,而且執行大部分的步驟,只保留一項步驟未執行,進而引誘用戶執行該方法專利的最後一個步驟,且用戶真的執行了該最後一步驟, Limelight就構成美國專利法271(b)間接侵權中的引誘侵權。
歐盟提出「一般資料保護規章」(草案)並審議,以因應未來聯網環境趨勢為因應近來智慧聯網(IoT)、巨量資料及雲端運算發展趨勢,為強化線上隱私權利及促進歐盟數位經濟的發展,歐盟執委會於2012年1月25日對於資料保護指令提出新的規章草案:「保護個人有關個人資料處理及自由流通規章(一般資料保護規章)」(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation)),以取代並廢除(repealed)原有「個人資料保護指令」規範,並修改(amend)「隱私與電子通訊指令」,預計在2013年6月進入歐洲議會、理事會及執委會的三方協商,若順利將在2014年通過,並在2016年生效。 「一般資料保護規章」(草案)中對於聯網環境及智慧化設備運行之因應,重要規範內容有(1)追蹤(tracking)與特徵分析(profiling):訂定第20條「特徵分析措施」(Measures based on profiling)規範條文,保障每個當事人皆有主張不被採取特徵分析措施(如個人傾向、工作表現、財務狀況、位址、健康、個人喜好、可信度)而致產生法律效果或顯著影響該個人的權利(2)被遺忘及刪除權(right to be forgotten and to erasure):訂定第17條,創設新的權利「被遺忘及刪除權」,用以幫助民眾處理線上資料,當其不希望自己的資料被利用且無合法理由保留時,資料將被刪除(3)資料可攜權利(the right to data portability):訂定第18條,當資料處理是以電子化方法,且使用結構性、通用的格式時,資料當事人有權利可以取得該結構性、通用格式下的個人資料,更容易自不同服務提供者間移轉個人資料。(4)當事人的同意要件:第4條第8款明定,不論何種資料處理情況時所需的同意,增列必須是明確(explicitly)同意之要件(5)「設計階段納入隱私考量」(privacy by design)、「預設隱私設定」(privacy by default):訂定第30條,要求資料控制者及處理者應實行適當的技術性、組織性措施,並考量科技發展水準,制定特定領域及特定資料處理情況的標準及條件,並且資料保護將會從產品及服務最初發展、設計時就考量隱私問題應對「設計階段納入隱私考量」及「預設隱私設定」提出標準及條件。 歐盟此次對於「一般資料保護規章」(草案)的修法進程,以及世界各重要國家的立場及反應態度,均值得後續密切觀察研析。
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。
英國政府擬限制18歲以下孩童於社群軟體按讚功能英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於今(2019)年4月15日發布「合適年齡設計:網路服務行為準則」(Age appropriate design: a code of practice for online services)諮詢報告,針對18歲以下孩童使用網路服務所涉及個人資料之相關議題提出遵循標準,要求網路服務提供商應受遵循以保障孩童隱私資訊。 本次諮詢報告主要針對網路服務如何適當確保孩童個人資料,同時符合歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)以及《隱私及電子通訊規則》(Privacy and Electronic Communications Regulations, PECR),若網路服務提供商未依循該行為準則,將很難證明符合GDPR、PECR規定,ICO亦採取監管措施(regulatory action),包含警告、譴責、執行通知、罰款等。於諮詢報告中,臚列涉及個人資料事項,包括資料共享、地理定位(geolocation)、家長監控(parental controls)、輕推技術(nudge techniques)、默認裝置(default settings)、側寫(profiling)等多達16項遵循標準,其中輕推技術引發抑制網路科技發展、過度監管爭議。 所謂「輕推技術」是指專為引導用戶或鼓勵用戶決策時可以點選之程式以表示用戶想法,簡而言之Facebook、Instagram按「讚」功能、社群軟體Snapchat「Streaks」互動功能,或是新聞網頁常見「是」或「不是」選擇性問題視窗等即是輕推技術應用。由於輕推技術之設計會蒐集用戶瀏覽網頁習慣,甚至透露其個人性格、生活狀態給廣告商或社群媒體等。 諮詢報告指出,依據GDPR前言第38點規定,因孩童對於其個人資料處理之可能風險、結果及相關保護措施及其權利認知較低,同時依GDPR第5條規定個人資料之蒐集處理與利用,對資料主體者應為合法、公正及透明(lawfulness, fairness and transparency)。但輕推技術的運用將會促使資料主體者更容易地提供其個人資料,同時,尤其會誘導兒童去選擇隱私保護較低的選項設定或花費更多時間在這些服務上,而此一技術之運用正是利用資料主體者之心理偏差(psychological bias),而違反了公平與透明原則。因此諮詢報告書要求網路服務提供商應主動限制孩童使用輕推功能。ICO於諮詢文件更詳細依0-5歲、6-9歲、10-12歲、13-15歲、16-17歲不同年齡層限制輕推技術應用之程度,或在何種情況須有家長陪同,以保障孩童隱私。 此項標準引來正反兩派意見,主張自由市場(free market)人士批評,認為有過度監管之嫌並阻礙科技發展,輕推技術本身不是問題,而是在於蒐集個人資料後要做那些運用,同時要如何執行限制技術之應用亦將是問題所在。而贊成者認為廠商如提供網路服務給所有年齡層時,應有特別措施以保護不同年齡層之人,因此對於孩童與成人間之監管程度應有區別。該諮詢報告於今(2019)年5月31日截止公眾諮詢階段,並預計2020年初施行該行為準則。