2016年11月30日,歐盟執委會正式推出了清潔能源轉型(Clean Energy Transition)包裹立法提案。這項又名為「全歐洲人的清潔能源」(Clean Energy for All Europeans)包裹立法提案有三個主要目標,分別為「能源效率優先」(putting energy efficiency first)、「讓歐盟於再生能源取得全球領導地位」,以及「提供消費者公平合理的方案」(providing a fair deal for consumers)。而整個包裹措施的內容,除了再生能源指令(2009/28/EC)的修正案的提出外,並包含能源效率指令(2012/27/EU)以及建築物能源績效指令(2010/31/EU)的修正規劃。
在再生能源指令的修正草案方面,根據執委會的說明文件 ,此次的修正大致延續2015年所提出公眾諮詢的架構,分為六個面向,分別為:(1)於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構(2)供冷供熱部門再生能源的主流化(3)運輸部門的減碳與多元化(4)對於消費者之賦權與資訊之提供(5)強化歐盟對於生質能源的永續性門檻(6)確保歐盟層級的具拘束力目標(binding target)能及時並以符合成本效率之方式達成。
在「於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構」方面,執委會指出,依照目前規劃,2030年時歐洲將有一半的電力來自再生能源。而因應上述規劃願景,此次的修正草案融入會員國在設計支持再生能源機制時所應遵循的一般原則,亦即除了確保相關支持機制對於投資人具透明性與安定性,系爭機制亦須符合成本效益且為市場導向。
在「供冷供熱部門再生能源的主流化」部分,執委會首先說明,供冷供熱佔歐洲能源需求的50%,但此部分再生能源的使用仍然發展遲緩。此次修正規劃的主要重點則首先在於讓會員國有機會以供冷供熱部門為選項來增加其再生能源佔比,以2030年為目標,預計每年增加1%。並在特定條件下,開放再生能源發電業者對於區域型供冷供熱系統的近用權利。
我國政府近來為推動能源轉型政策,亦致力提高再生能源配比,並由行政院核定諸如「太陽光電2年推動計畫」等配套方案,近來並將修正再生能源發展條例;歐盟所提出相關規劃內容,或亦有值得我國參酌之處。
德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」(Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence),係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部,與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針,並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下: 1. 研究能量:必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處:各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎:資料是人工智慧發展的重要關鍵,德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施:人工智慧中重要的技術「深度學習」,不僅需要大量資料,同時還需要強大的計算能力,德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用:德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術,尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制:人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題,德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作:德國作為歐盟會員國之一,未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言,德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統,並強調人與機器之間的合作關係,為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略,並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
中國大陸首例遊戲玩家集體請求網路遊戲公司回復遊戲中的團隊中國大陸首例因在網絡遊戲中花重金組建的團隊遭遇離奇解散,導致來自多個省市的遊戲玩家聯手於河南省對網絡遊戲運營商提起訴訟。 代表玩家提出訴訟的原告在《魔域》中投入許多時間與金錢,建立「情誼無痕」軍團,最高時軍團人數達2000餘人。由於軍團的升級和日常維護開支需要眾玩家共同出力出錢,「情誼無痕」被無故被解散所影響的玩家人數眾多。 被告網龍公司主張遊戲帳號註冊時所輸入的身份證並非原告本人、服務器電腦記錄顯示有人登錄「落花有意」帳號並將「情誼無痕」軍團解散,由此可推斷該帳號曾有兩人以上使用,故不能排除該帳號曾借與朋友使用或被他人盜號使用而將軍團解散。 每法官與原被告雙方進行調解,因雙方意見分歧,最終未達成調解協議。玩家表示如果網龍公司不能給予合理的答覆,他們將聯合分佈在全國各地的其他玩家陸續不斷地起訴網龍公司。
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 )」
何謂拜杜法案「Bayh-Dole Act」?美國國會於1980年通過了拜杜法案(Bayh-Dole Act),正式名稱為1980年大學與小型企業專利程序法(University and Small Business Patent Procedures Act of 1980, 35 U.S.C. 200 et seq.)。經濟學人(The Economis)曾對美國拜杜法評價為「可能是過去半世紀在美國所成立之最具創見之法律」,其目的是讓大學、中小企業等與聯邦機構締約,執行聯邦政府資助的研發計畫後仍能保有其研究成果之專利,亦即將此研究成果的專利申請權歸屬於受資助之大學或中小企業,而非聯邦政府。 拜杜法案(Bayh-Dole Act) 35 U.S.C. § 201(c)對立約人(contractors)定義為,任何簽署資助協議的自然人、小型企業、或非營利機構。而權利歸屬部分,規定於35 U.S.C. § 202,非營利機構、中小企業等與聯邦機構簽訂資助契約之承攬人可以選擇是否擁有受資助發明(elect to retain title to any subject invention)之權利。再者,立約人負責專利管理事務之人員,應於知悉受資助發明的合理期間內,向聯邦機構揭露該發明,若未於合理期間內揭露,則該發明歸屬於聯邦機構。並且,立約人應於揭露發明後2年內,以書面行使其選擇權,逾期則該發明權利歸屬於聯邦機構。另 35 USC § 203有介入權規定,聯邦機構認為有必要時,得要求立約人、其受讓人或其專屬被授權人將發明專屬、部分專屬(partially exclusive)或非專屬授權予申請人,聯邦機構得自行為之。