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).
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。
能源稅課徵 經濟部爭取三年緩衝財政部日前對外公布「能源稅條例」修正草案，由於課徵能源稅對產業的衝擊層面甚大，行政院最近邀集財經等部會及環保署協商「能源稅條例」草案。 經濟部認為能源稅開徵應在能源價格合理化後再實施，且需採漸進式方式開徵，並主張應仿歐盟做法，給予業者至少二至三年的緩衝期，即 98 年之後再開徵。同時經濟部也建議參照歐美國家給予差別稅率，燃料油及煤炭能源稅，應給予工業部門較低稅率或免稅，以降低對產業的衝擊，否則製造業生產流程使用到煤及天然氣的業者都將受衝擊。另外，經濟部也應主張若要課徵能源稅，應同步取消平板玻璃、橡膠輪胎、電器及飲料等四類貨物稅及汽燃費，並取消空汙費與土汙費，以避免雙重課稅。 能源稅的直接用意應是藉由租稅手段提高能源使用效益，間接才是充實國庫。我國許多能源相對便宜，以致部分中小企業在欠缺嚴謹工程管理的情況下，石油、水電等資源的使用或有浪費情形，因此祭出能源稅，重點應擺在提高能源使用的邊際效益，同時，政府亦應提出有效配套，以兼顧產業的國際競爭力。
加拿大政府提交予國會《人工智慧資料法案》加拿大政府由創新、科學和工業部長（Minister of Innovation, Science and Industry）代表，於2022年6月16日提交C-27號草案，內容包括聯邦的私部門隱私權制度更新，以及新訂的《人工智慧資料法案》（Artificial Intelligence and Data Act, 下稱AIDA）。如獲通過，AIDA將是加拿大第一部規範人工智慧系統使用的法規，其內容環繞「在加拿大制定符合國家及國際標準的人工智慧設計、開發與應用要求」及「禁止某些可能對個人或其利益造成嚴重損害的人工智慧操作行為」兩大目的。雖然AIDA的一般性規則相當簡單易懂，但唯有在正式發布這部包含絕大多數應用狀況的法規後，才能實際了解其所造成的影響。 AIDA為人工智慧監管所設立的框架包含以下六項： （1）方法 以類似於歐盟《人工智慧法案》採用的方式，建立適用於人工智慧系統具「高影響力」的應用方式的規範，關注具有較高損害與偏見風險的領域。 （2）適用範圍 AIDA將適用於在國際與省際貿易及商業行動中，設計、發展或提供人工智慧系統使用管道的私部門組織。「人工智慧系統」的定義則涵蓋任何「透過基因演算法、神經網路、機器學習或其他技術，自動或半自動處理與人類活動相關的資料，以產生結果、做出決策、建議或預測」的技術性系統。 （3）一般性義務 I 評估及緩和風險的措施 負責人工智慧系統的人員應評估它是否是一個「高影響系統」（將在後續法規中詳細定義），並制定措施以辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果。 II 監控 對該「高影響系統」負責的人員應建立準則，以監控風險緩解措施的遵守情況。 III 透明度 提供使用管道或管理「高影響系統」運作的人員應在公開網站上，以清晰的英語揭露 i 系統如何或打算如何使用。 ii 系統所生成果的類型及它所做出的決策、建議與預測。 iii 為辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果，而制定的緩解措施。 iv 法規明定應揭露的其他訊息。 IV 記錄保存 執行受規範活動的人員應遵守紀錄保存要求。 V 通知 若使用該系統將導致或可能導致重大傷害，「高影響系統」的負責人應通知部門首長。 VI 匿名資料的使用 從事法案所規定的活動及在活動過程中使用或提供匿名資料的人員，必須依據規範制定關於（a）資料被匿名化處理的方式（b）被匿名化資料的使用與管理，兩方面的措施。 （4）部長命令 部門首長可以透過命令要求（a）製作紀錄（b）從事審計或聘請一位獨立的審計師執行（c）成立一個專責執行審計程序的組織（d）成立一個在有理由相信「高影響系統」之使用可能造成急迫重大傷害風險時負責進行終止或准許的組織。 （5）行政管理 AIDA為部門首長制定一項，可指定其所管轄部門中一名高級官員為「人工智慧與資料專員」的權利，其職責在協助部門首長管理與執行AIDA。 （6）罰則 違反AIDA規範之罰則主要為按公司、個人之收入衡量的罰款。特定嚴重狀況如以非法方式取得人工智慧訓練用資料、明知或故意欺騙大眾造成嚴重或心理傷害或財產上重大損失，亦可能判處刑事監禁。
美國通過最新的電子醫療紀錄之隱私與安全標準美國衛生部隸屬之醫療資訊科技標準委員會（Health IT Standards Committee）為了因應「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, “ARRA”）的通過，制定了新的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，以擴大保護電子醫療紀錄的使用安全。 這次制定的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，將透過具有足夠防護能力的醫療資訊科技系統標準，來保護電子醫療紀錄的交換，並且擴大適用範圍到醫療照護廠商與提供者，要求其必須在2011年前達到幾項資訊的使用控制標準，包括「醫療保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act, “HIPAA”）與「加密促進標準」（Advanced Encryption Standard）之相關規定，以完備個人電子醫療資訊的保護網。 在此次訂立的標準之下，任何人員或是應用程式欲使用與接近電子醫療紀錄，應符合法律所授予的接近與使用之要件。同時，處理個人醫療資訊的系統，也必須具備對個人醫療資訊加密與解密的能力，以保障個人醫療資訊的安全與完整。除了以上的要求，這些標準也要求相關的適用機構，必須在2013年以前完成符合病歷交換格式（HL7）的使用接近控制、安全宣示標記語言（Security Assertion Mark-up Language, “SAML”）、網路服務認證（Web Service Trust, “WS-Trust”）以及促進資訊標準建置組織（Organization for the Advancement of Structured Information Standards, “OASIS”）的機制，以保障醫療資訊的安全。