Uber竊取Waymo無人車技術機密一案，法院裁定返還1.4萬筆機密資料
Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。
Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。
今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。
另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。
- Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017
- Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017
- Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017
- Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017
- Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017
- Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017
- Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017
林昭如
專案經理 編譯整理
Uber and Waymo face off in court over stolen self-driving tech, CNN TECH, May 3, 2017, http://money.cnn.com/2017/05/03/technology/uber-waymo-self-driving-cars/ (last visited May 22, 2017).
Uber must return stolen Waymo files, can continue self-driving work: U.S. judge , REUTERS, May 15, 2017, http://www.reuters.com/article/us-uber-alphabet-ruling-idUSKCN18B1W6 (last visited May 22, 2017).
Google's Waymo sues Uber over self-driving car technology, CNN TECH, Feb. 24, 2017, http://money.cnn.com/2017/02/23/technology/waymo-uber-google-lawsuit/ (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo team up on self-driving cars, while a judge deals Uber a blow, THE WASHINGTON POST, May 15, 2017, https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2017/05/14/lyft-and-waymo-just-teamed-up-on-self-driving-cars-taking-aim-at-a-common-enemy/?utm_term=.f267d71e5866 (last visited May 22, 2017).
Lyft and Waymo are ganging up against Uber, NEW YORK POST, May 15, 2017, http://nypost.com/2017/05/15/lyft-and-waymo-are-ganging-up-against-uber/ (last visited May 22, 2017).
Waymo Gains Edge Over Uber as Driverless-Car Case Heads to Trial, BLOOMBERG TECHNOLOGY, May 16, 2017, https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-05-15/waymo-gains-edge-over-uber-as-driverless-car-case-heads-to-trial (last visited May 25, 2017).
Court Schedule, U.S. DISTRICT COURT, NORTHERN DISTRICT OF CALIFORNIA, May 25, 2017, http://www.cand.uscourts.gov/CEO/cfd.aspx?7137#Notes (last visited May 25, 2017).
依日本2017年5月30日修正施行之個人資料保護法的最新規定，家長會、同學會、管委會等，就個人資料的蒐集、處理、利用，應與以蒐集、處理、利用個人資料為業之公司行號，在法律上承擔相當之責任、義務。 因此自2017年5月30日起，家長會蒐集、處理、利用個人資料，需要注意以下四點： 一、經當事人請求，應刪除其個人資料。 修正後的個人資料保護法施行後，明知未經或不確定是否經學生監護人同意，而取得其個人資料，都是違法的行為。但目前已經取得的個人資料，即使明知未經或不確定是否經學生監護人同意，也不需要立即刪除。惟若當事人請求刪除，則必須立即刪除。 二、學校應善盡告知之義務，取得學生監護人之同意後，方得將其個人資料轉交家長會蒐集、利用、處理，。 修正後的個人資料保護法允許由學校取得學生監護人之同意後，將其個人資料轉交家長會蒐集、利用、處理。但如果校方未充分盡到告知義務，則有違法之虞。實務上在九州的熊本曾經發生過這樣的案例，由於家長會未依法蒐集、處理、利用其個人資料，監護人提起告訴，最後雙方在二審達成和解。 三、經過監護人同意，方得將其個人資料造冊並刊登照片 由於須明確取得學生監護人之同意，方得將其個人資料造冊並刊登照片。因此為避免學校未善盡告知義務，建議家長會直接請監護人填妥加入家長會之同意書，並於同意書上載明授權蒐集、處理、利用其個人資料之範圍。 四、遵從個人情報保護委員會的指導 若家長會有非法蒐集、利用、處理個人資料之虞，個人情報保護委員會可以檢查並限期改正。屆期如未改正，可裁處罰金或懲役。
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2019年專利指數歐洲專利局（EPO）於2020年3月12日公布「2019年專利指數」（EPO Patent Index 2019），歐洲專利局在2019年全年受理超過18萬件的專利申請案件量，達到歷史新高，其中以來自中國大陸的申請案件量成長29.2%為主要來源；在專利領域方面則以數位通訊及電腦科技兩大領域的申請案件量，分別較前一年度成長19.6%及10.2%最為顯著，反應全球積極布局數位轉型相關科技趨勢。 根據歐洲專利局的統計，數位通訊領域專利申請量的成長，在十年來首次超越醫學技術，主因為反應世界各國積極發展5G通訊技術的腳步，來自中國大陸的專利申請量在通訊技術領域帶頭成長了64.6%，在專利申請人則以華為居首，其次為愛立信，高通第三。而在電腦科技領域，則以AI相關技術包含機器學習、模式識別（pattern recognition）、圖像識別與生成、資料檢索等技術為大宗，專利申請量成長率由美國領軍為13.6%，在專利申請人則以Alphabet（Google母公司）居首，接著為微軟、三星，華為第四。 藉由「2019年專利指數」可以發現兩大趨勢，其一為數位通訊及電腦科技領域專利申請的快速增長，顯示各國布局數位轉型已蓄勢待發，並以5G與AI兩大技術為數位轉型核心；其二為在數位轉型科技領域的專利申請人中，中國大陸在數位科技的積極布局，特別是華為以3524項專利申請案位居全球專利申請人之首，反映中國在全球數位轉型浪潮中的積極布局。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現