Uber所使用的移動定位軟體被控侵權

  運輸公司Uber在其行動應用程式(app)中使用的移動定位技術被控侵權。原告Fall Line專利有限公司於今(2017)年7月10日美國東德州聯邦地方法院泰勒分院向Uber提起專利侵權訴訟。系爭美國專利號9,454,748(以下簡稱’748專利)的權利範圍涵蓋一種收集特定定位資料及相容於各種裝置的軟體,從而不需要再為了各種裝置重新設計新軟體。

  Fall Line專利有限公司在訴狀中聲稱:「Fall Line專利有限公司是’748專利的專利權人,擁有所有實體權利。實體權利包括獨佔權及排他權,故Fall Line專利有限公司得以’748專利主張權利、對抗侵權者,對Uber的侵權行為提起訴訟。」Fall Line專利有限公司控訴Uber的行動應用程式可協助使用者以智慧型手機叫車,前往他們所在位置,侵害其’748專利。Uber的侵權行為已經造成Fall Line專利有限公司的損害,應對Fall Line專利有限公司給予適當補償,且補償金額不得低於合理權利金,及法院判決確定的利息及費用,另亦請求禁制令及陪審團審理。

   此外,根據一項美國地方法院資料庫的檢索結果顯示,Fall Line專利有限公司今年到目前為止已經提起五件專利侵權訴訟,其中包括對精品國際酒店集團(Choice International Hotel)的控訴,而本案已是Uber今年第三起被控專利侵權的案件。

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德國汽車製造商擁有德國境內大部分的自駕車專利

  根據德國專利商標局(Deutsches Patent- und Markenamt)2017年度報告,德國該年境內發明專利申請量達67,707件,僅較2016年下降0.3%(2016年專利申請量達歷年新高),主要領域在交通;而新型專利和設計專利申請量卻持續下降。歷年申請量如下表: (件數) 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 發明 專利 67,706 67,907 66,898 65,963 63,177 61,361 59,612 新型 專利 13,299 14,030 14,271 14,741 15,470 15,531 16,038 設計 專利 44,297 57,057 58,017 60,837 56,944 55,250 53,197 資料來源:德國專利商標局   其中,德國汽車公司投資在電動汽車、輔助系統和自動駕駛等領域數十億元的成果在發明專利中被充分反映出來。根據德國專利商標局2017年度報告,該年自動駕駛專利申請數量有2,633件,較2016年增加14%,是2013年的兩倍。   在德國4,810件自動駕駛專利中,德國汽車公司就擁有超過2,006件,占42%,日本為28%,美國為11%。僅2017一年,德國汽車公司就取得325件自動駕駛專利,較日本公司259件、美國公司112件和法國公司的41件還多。其中絕大多數被Audi、Toyota和Volkswagen所擁有。   此外,德國境內電動汽車專利申請也增加10%,總數達到3,410件,超過三分之一是用於蓄電池和燃料電池,德國汽車公司高居專利申請量榜首,其中以Bosch和Schaeffler為最。   事實上,除了在德國境內,全球自動駕駛專利幾乎一半亦為德國汽車公司所擁有,截止至2017年底,占了48.8%,其中Bosch排名第一,共擁有1,101件專利。前十名專利擁有者如下圖: 單位:件 資料來源:德國經濟研究所(Institut der deutschen Wirtschaft) 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

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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).

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