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。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
林明賢
法律研究員 編譯整理
Uber sued over use of location-based software, WIPR, July 12, 2017, http://www.worldipreview.com/news/uber-sued-over-use-of-location-based-software-14316 (last visited Jul. 25, 2017)
Fall Line Patents, LLC v. Uber Technologies, Inc., No. 6:17-cv-00408 (E.D.Tex. filed Jul. 10,2017).
管制全球溫室氣體排放量的京都議定書生效，發展再生能源成為趨勢。行政院農業委員會投入生質能源作物開發，規劃利用北、中、南三地共九十公頃的休耕農田，種植向日葵、大豆及油菜等三種油料能源作物，研發生質柴油，期盼提高農業「綠色產值」。 農委會指出，農業部門在再生能源領域中也有發揮空間，國內外生質能源相關研究認為可利用植物將太陽能、水力及二氧化碳轉化為生質能源，台灣每年有不少農地休耕，可利用推展能源作物，發展生質能源，同時提升休耕農田的附加價值，開創台灣農業發展新契機。 農委會官員指出，研究發現這些作物製成的生質柴油使用於汽車與一般柴油相同，而且排放的廢氣、二氧化碳較少，不過，生質油成本較柴油高，相關技術尚待進一步研究。
歐盟議會通過「視訊媒體服務指令」歐盟議會於2007年5月24日正式通過「視訊媒體服務指令」 (Audiovisual Media Service Directive) 以取代原有的「電視無國界指令」(Television Without Frontiers Directive)。新指令對於視訊媒體服務的規範不僅包括傳統的電視服務，尚擴及至透過電腦網路及隨選服務系統等傳輸的視訊媒體服務。此外，新指令要求視訊服務提供者必須向閱聽人揭露置入性行銷手法的運用。 有關新指令是否應適用於播客(podcasting)與網路上非商業活動性質影片(如網路使用者上傳至YouTube網站上的短片)的爭辯。歐盟媒體委員會強調，新指令之主要目的雖在於將所有新興電視服務業納入規範，但並不是涵蓋所有在網路上播放的視訊媒體內容。執行長Viviane Reding認為新指令為視訊服務供應者奠定一個有利的競爭架構，以避免因過多的管制而妨礙電視技術與服務之匯流發展。 新指令具有幾項重要特點，首先是擬透過單一完整的法律架構規範所有視訊媒體服務業，以降低監管成本；其次，擬定現代化的電視廣告管理規則，以改善視訊媒體節目製作的資金籌措管道；最後，其他諸如鼓勵媒體服務供應者致力於提昇視覺與聽力障礙者的近用能力亦是本指令所重視者。 據新指令之規定，歐盟會員國有兩年時間將新指令落實為國內法，預期於2009年底在歐洲全面適用。
日本經產省公布AI、資料利用契約指引伴隨IoT和AI等技術發展，業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題，惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下，如何締結契約成為應首要處理的課題。 針對上述狀況，日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」（データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0），隨後又設置AI、資料契約指引檢討會（AI・データ契約ガイドライン検討会），展開後續修正檢討，在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後，公布「AI、資料利用契約指引草案」（AI・データの利用に関する契約ガイドライン（案）），於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見，並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」（「AI・データの利用に関する契約ガイドライン）。 「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型，將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型（平台型）」，說明個別契約架構及主要的法律問題，並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點，希望能達成促進資料有效運用之目的。 AI篇說明AI技術特性和基本概念，將AI開發契約依照開發流程分為（1）評估（assessment）階段；（2）概念驗證（Proof of Concept, PoC）階段；（3）開發階段；（4）進階學習階段，並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明，希望達成促進AI開發利用之目的。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。