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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日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」(安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス(大学・研究機関用))。該指引係依據外匯與外貿法(外国為替及び外国貿易法,下稱外為法)及其行政命令訂定,用以協助大學與研究機關,建立符合出口管制法規之內控制度,防止關鍵技術外流。 經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」(輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令),強化「視同出口」(みなし輸出)行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正,日本居民位於外國政府支配下,或其行動係經外國政府與組織指示,而受到外國政府與組織強烈影響之情形,視同非日本居民,向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容,重點如下: 針對如何認定是否該當「視同出口」要件,追加說明模擬事例與判斷方式,例如:日本大學教授同時在外國大學兼職,又取得敏感技術時,是否該當「視同出口」要件,應以契約判斷或要求該教授應主動申報。 大學與研究機構之出口管理程序:就教職員與學生是否會在「視同出口」要件下,被認定為非日本居民,建議應由大學或機構內之相關部門於其到職或入學時,掌握必要資訊;技術提供方在提供技術前,需先確認技術取得方是否屬於「視同出口」要件下之非日本居民等。 增訂敏感技術出口人之義務:若需向直接取得敏感技術以外之人,獲取判定「視同出口」要件該當性之必要資訊,應訂定程序依此進行判定;大學或研究機構衍生新創事業若有涉及敏感技術出口之業務,大學或機構方應進行相關指導。 遠距工作與線上會議相關:應留意透過線上會議「提供技術」之可能性;存在僱傭關係但未入境日本,經遠距工作提供勞務者,視為非日本居民;於日本境內線上參加海外研討會時提供受管制技術,視同向境外出口技術而須申請許可。
美國3月發布AI國家政策框架美國3月發布AI國家政策框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月05日 美國白宮於2026年3月發布AI國家政策(National Policy Framework for Artificial Intelligence,下稱AI框架),提出與AI相關之立法建議。該框架不具強制性,亦非創立新規範,僅係提供國會就聯邦AI立法給予立法建議,以協助國會考慮聯邦層級之AI監管方案。 壹、政策背景 川普政府自2025年上任後即撤銷前總統拜登政府時期強調風險控管與偏見防範之14110號行政命令,並於三天後簽署14179號行政命令,《消除美國AI領導障礙》(Eliminating Obstacles to American Leadership in AI),內容確立應維持並強化美國AI於全球之領導地位。同年7月,川普政府發佈「美國AI行動計畫」(AI Action Plan),政策重心著重於AI監管鬆綁及創新驅動;後於12月簽署《確保AI國家政策框架》(Ensuring A National Policy Framework For Artificial Intelligence)行政命令,核心目標係排除地法對國家AI政策之影響,確保聯邦法規於AI治理上之優先,避免政府政策碎片化。而2026年3月發布之AI框架延續先前之政策路線,並具體化為立法建議,包含兒童保護、智慧財產權保障、AI打詐、民生能源確保等。於組織運作上,AI框架主張不增設新AI專門單位,而是透過現有機構依其專業領域彈性管理,同時亦要求建立聯邦層級之AI法規,制定全國一致之標準。 貳、重點說明 AI框架並未涵蓋所有AI相關議題,僅針對政府認為應作為聯邦AI立法核心之7個領域給予立法建議,針對兒童、創作者及社區提供保障,並於創新、競爭力及國家安全間取得平衡。 1.保護兒童並強化家長權能 該部分係強調對於兒童在AI相關風險上之保護,要求AI服務及平台應採取保護兒童之措施,並且賦予家長管控兒童之權力。框架建議國會應持續深化兒童保護相關之修立法,強制平台建立年齡驗證機制及降低性剝削或自傷風險之防禦措施。同時,應確保現行兒童隱私法規能適用於AI系統,並且應避免模糊之內容標準及開放性責任。並且應尊重各州對於兒童保護之一般性法規。 2. 保障及強化美國社區 AI框架呼籲國會應簡化AI基礎建設之聯邦許可程序,以加速AI基處建設發展,並且同時顧及民生能源,確保一般居民不因AI資料中心建設發展之電費成本而負擔較高電費。另應加強打擊AI詐騙及詐欺,並確保國安機構對AI模型之掌握及風險控管能力;對於中小企業應提供AI資源協助,普及AI於產業中之部署。 3. 尊重智慧財產權並支持創作者 AI框架強調對創作者之保障,同時亦不應損害合法創新及言論自由。框架中強調,國會應尊重法院對於AI模型利用著作權作品進行訓練之合理使用裁決。並呼籲國會考慮建立授權框架或集管機制,以保障著作權人與AI供應商間之協商管道;同時呼籲應建立對數位複製品之保護措施,避免如聲音或肖像等個人可辨識特徵被未經授權轉為AI商用。 4. 防止審查與保護言論自由 AI框架中強調,聯邦政府須保障言論自由,並防止AI系統被用以壓制或審查合法之政治表達或異議。呼籲國會應防止美國政府強迫科技廠商,包含AI供應商,基於政黨或意識形態禁止、更改或強制內容。並應針對政府於AI平台之審查提供有效救濟方式。 5.促進創新並確保美國AI之主導地位 為推動美國於AI之領先地位,國會應建立監管沙盒鼓勵創新,並將聯邦資料庫轉化為AI可讀形式供產學界之模型訓練。在監管上,應避免建立新的監管機關,而是透過現有專業機構及產業主導標準進行分業監管,確保AI發展能於現有法規框架與產業實務下穩定成長。 6. 教育民眾並培養具備AI能力之勞動力 AI框架中強調青年培訓以及新工作機會之重要性。呼籲國會應採取非監管手段,將AI納入現有教育及職訓計畫中,制定精準的人才扶持政策,並強化贈地大學(Land-grant institutions)之AI技術支援能力。 7. 建立聯邦政策框架,避免繁瑣的州級AI法規 聯邦政府須建立聯邦層級之AI政策框架,透過聯邦優先原則取代各州不一之法律,以減輕企業合規成本並維護國家競爭力。應禁止各州干預具跨州、外交及國安特性之AI技術研發,亦不得因第三方非法行為而懲罰AI開發者;但仍須尊重傳統之州警察權力,尊重地方政府之基礎建設規畫及州政府內部使用AI規範之自主權。 參、事件評析 美國AI框架延續川普政府自上任以來之AI政策,強調監管鬆綁,並欲降低對AI之嚴格管制,促進創新及強化美國競爭力。此次框架法建議係建議國會建立聯邦層級之AI規範標準,但核心並非推動單一、全面性之法規改革,而是針對各特定領域給予立法建議,透過各領域機構之既有專業進行分業監管。 相較於歐盟透過AI Act 建立統一且具法律拘束力之AI風險分級管理制度,美國AI框架則是傾向透過既有法律體系及主管機關進行管理。雖近年來美國部分州政府已陸續推動AI相關立法,然AI框架強調建立聯邦層級之一致性政策,未來聯邦與州之間之法律及政策適用仍有爭議產生之可能。整體而言,美國AI框架透過分散式法律制度、分業監管方式處理AI相關風險,而非建立全面性總括之AI專法或專責機構。惟該框架目前僅屬白宮向國會提出之立法建議,未來國會如何將該些建議具體落實於各部會之聯邦法案中,以及是否能有效平衡監管及創新需求,仍有待後續觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日,科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act,Colorado AI Act,下簡稱本法),其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》(Colorado Revised Statutes,簡稱CRS)第6篇第17部分,是美國第一部廣泛對AI規範的法律,將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視(Algorithmic Discrimination)的問題 ,避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以,本法將高風險AI系統(High-risk Artificial Intelligence System)定義為「部署後作出關鍵決策(Consequential Decision)或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後,本法藉由要求AI系統開發者(Developers)與部署者(Deployers)遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」,來保護消費者免受演算法歧視。規定如下: (一)系統透明度: 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途,也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明,聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視: 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施,並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外,開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統,應將更新後的系統資訊更新於開發者網站,並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫,該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員,且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時,必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)的《人工智慧風險管理框架》(AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0)與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規,可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考,美國各州立法情況與作法值得持續關注。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」