根據美國國家安全執法機構(US national security and law enforcement agencies)之要求,美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration,以下簡稱FAA)於2017年9月28日,依照聯邦法規(Code of Federal Regulations)第99.7條規定,發布無人機飛行規則,禁止任何人於多個旅遊地點邊界範圍400英尺內飛行無人機。美國聯邦調查局(FBI)局長Christopher Wray表示,「擔心恐怖分子會使用無人機進行攻擊。」
從FAA的公告中,禁止無人機飛行之限航區係由FAA和內政部(Department of the Interior,以下簡稱DOI)共同指定,包括:紐約自由女神像(Statue of Liberty National Monument)、波士頓國家歷史公園(Boston National Historical Park)、費城獨立國家歷史公園(Independence National Historical Park)、加州福爾索姆水壩(Folsom Dam)、亞利桑那州格倫峽谷大壩(Glen Canyon Dam)、華盛頓州大古力大壩(Grand Coulee Dam)、內華達州胡佛水壩(Hoover Dam)、密蘇里州傑弗遜國家擴張紀念公園(Jefferson National Expansion Memorial)、南達科他州拉什莫爾山國家紀念公園(Mount Rushmore National Memorial)、加州沙斯塔壩(Shasta Dam)。以上具體位置皆屬DOI管轄地區,也是FAA第一次將無人機之空域限制規定於DOI地標上,目前FAA仍對軍事基地進行類似空域限制。
限制無人機飛行之規則將於2017年10月5日生效,違反空域限制者,將採取法律行動,包含民事處罰和刑事追訴。只有少數例外情形,允許無人機在限制區內飛行,且必須和個別場所或FAA進行協調。FAA表示,正依聯邦法規第99.7條配合考慮其他聯邦機構對於無人機之其他限制要求。
基於專利動向分析之專利策略規劃 科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 2014年12月23日 壹、專利布局策略目的 無論在企業針對新產品開發、或學研機構研究新興技術時,對於研究方向的判斷,皆應善加利用其他競爭公司、學研機構專利動向最新資訊。以各國專利資料庫為基礎,蒐集其他公司、機構的研究領域,或者與研發成果相關的專利等資料而成的專利地圖(patent map),可構築更完整的智財戰略。 欲將研究成果商業化時,販售排他性產品對於競爭非常重要。因此阻止其他公司製造仿冒品、類似品,甚至競爭品,或者防禦其他公司之侵權告訴,皆必須盡早制定對策,亦即必須掌握該技術領域的智財資訊,才能讓研發活動順利推展。 貳、各國政府公開之專利動向分析 一、英國國家專利藍圖分析報告 英國政府於2014年中,依續公告8大重要技術之專利藍圖分析報告[1],認為專利資訊可提供創新活動高價值之分析觀點,因此該國智慧財產局資訊團隊,透過專利申請資訊分析出全球性專利藍圖,幫助其國內企業與民眾瞭解此8大重要技術專利資訊,並將分析結果納入資金挹注之考量基礎。 專利藍圖分析報告之資料,來源為2013年至2014年間全球專利資料庫中專利公開(Published)之資料,以及諮詢英國智財局各專業技術領域之專利審查員之結果。而專利藍圖分析報告之分析內容,包括專利涵蓋範圍、專利申請排名領先群、專利優先權期間、專利合作開發申請圖、專利技術分析等。 二、韓國R&D專利技術動向調查 韓國R&D專利技術動向調查制度自2005年開始,每年度由與研究發展相關的各部會針對其提出之研發工作,提供研發計畫執行階段中,所研發之技術是否已有先前技術,或是與研發技術類似之專利發展情況等資訊,即以該研發領域之技術不被其它國家競爭對手搶先獲得專利權的目標作為研究人員之研究方向。 而專利技術動向調查之研發課題則由韓國專利廳下韓國智慧財產策略院主管之「e專利國[2]」負責調查,提供專利分析結果的綜合報告,提供各部會與各領域別的專利動向、方向與及各種分析報告,內容包含有政府R&D專利技術動向調查報告、國家專利策略藍圖報告、以及專利分析與相關生產報告等。並根據以上報告提供技術領域別研發計畫方向、挑選出將來商業化運用價值較高之專利。 參、代結論 專利動向分析的資訊為一種判斷的依據,儘管由分析報告所顯示的技術範圍中,判斷要進行哪一種研究時,需要的是研究者的經驗與知識,但專利動向分析有助於篩選出可行的研究範圍,尤其在投入國家資源補助科研計畫時,資源更應有效應用於可行的技術領域,而非早已佈滿專利地雷處。 目前產業研發過程缺乏完善專利布局分析。實際生產產品之企業為避免侵權故意,常忽略申請前檢索工作;雖研究前或研究中調查之專利動向分析,並不能保證研究成果的可專利性,然而該工作對於國家、企業之研究發展實屬必要。透過如英國國家專利藍圖分析報告、韓國R&D專利技術動向調查,由國家公開技術領域共通性專利分析報告,對於企業後續進行技術專利布局,或者研究機構擬定研究發展方向,皆會有莫大的助益,並節省相當的時間與人力成本,值得我國參考。 [1] UK Intellectual Property Office, Eight great technologies: the patent landscapes (2014), https://www.gov.uk/government/publications/eight-great-technologies-the-patent-landscapes (last visited: 2014/10/01) [2] 韓國e專利國網頁, http://www.patentmap.or.kr/patentmap/front/common.do?method=main(最後瀏覽日:2014/10/01)。
RFID電子式護照的應用與法律爭議 Tiffany訴訟追加主張eBay所侵害商標數量以擴大賠償金之請求美國紐約最大的珠寶公司Tiffany 於二○○四年向美國聯邦南紐約地方法院對全世界最大的拍賣網站eBay所提的商標侵權訴訟乙案,在該年度造成電子商務業界的一陣風暴。Tiffany 在起訴狀當中主張, eBay網站中所賣方所拍賣Tiffany的珠寶百分之七十三為仿冒品。雖然,Tiffany發函請求eBay移除刊登在eBay網站上,約一萬九千筆拍賣Tiffany仿冒品的網頁;但Tiffany仍提起訴訟主張eBay未對仿冒詐欺之情形盡監督之責,而造成該公司之營業損失,故須負起共同侵權責任。其它世界知名的精品公司,如 Louis Vuitton Moet Hennessy及Dior Couture也於二○○六年對eBay未盡監督之責而侵害其商標乙事在巴黎地方法院提起訴訟,並要求eBay賠償該兩大精品業者二○○一年至二○○五年之營業損失。 Tiffany的代表律師針對eBay所提起的答辯在六月一日提出補充意見狀表示,原起訴狀所主張的商標權範圍並未限定或引用特定的商標,因此eBay的主張無理由。 Tiffany v. eBay乙案,原定於今年 (二○○七年) 五月十四日在南紐約地方法院進行法官審判程序 (Bench Trail) ,但因五月八日承審法官下令進行訴訟和解程序而延期。今年四月中旬,Tiffany追加訴訟主張eBay侵害其所有的十一個包括Tiffany經典藍色的顏色、PALOMA PICASSO等商標。eBay對上開Tiffany的追加訴訟提出反對意見,主張Tiffany所追加主張eBay侵權的十一個商標未按正當程序提出,將會使得eBay因提出證據的時間不足而造成裁判偏頗之虞,故請求承審法官駁回Tiffany的追加訴訟。 按Tiffany追加eBay所侵害商標數目之目的,係為增加eBay的法定損害賠償義務;因為美國法律規定,商標侵權的法定損害賠償義務計算方式以所受侵害仿冒的商標商品或服務之種類為準,每一項美金一百萬元之賠償金。
歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。 該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。