美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見

   2018年1月10號,美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示,美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策,其將讓自動化運輸系統,包括,車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。

  為了達成上述目的,且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分,並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集,讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。

  該意見徵集主要分為四項,第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管,針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。

  第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。

  最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管,針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7986&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/08)
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英國競爭與市場管理局將有條件核准Vodafone與Three UK 的合併

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從北京知識產權局裁定iPhone6停售看中國大陸外觀設計專利

從北京知識產權局裁定iPhone6停售看中國大陸外觀設計專利 資策會科技法律研究所 法律研究員 翁竹霆 106年01月17日   中國大陸北京市知識產權局於2016年5月10日作成京知執字(2016)854-16號《專利侵權糾紛處理決定書》,依中國大陸佰利公司之請求,認定美國蘋果公司與中國大陸中復電訊設備公司在市面上銷售之iPhone6、iPhone6 plus侵害了佰利公司的外觀設計專利(專利號:ZL201430009113.9),北京市知識產權局依中國大陸專利法第60條:「未經專利權人許可,實施其專利,即侵犯其專利權,引起糾紛的,由當事人協商解決;不願協商或者協商不成的,專利權人或者利害關係人可以向人民法院起訴,也可以請求管理專利工作的部門處理。管理專利工作的部門處理時,認定侵權行為成立的,可以責令侵權人立即停止侵權行為…」,爰責令蘋果公司立即停止侵權行為,即停止銷售系爭兩款手機。   蘋果公司、中復公司對此停售決定不服,爰以北京市知識產權局為被告,佰利公司為有利害關係之第三人,依行政訴訟法向北京知識產權法院提起行政訴訟,要求法院撤銷該裁定,並宣告iPhone6系列手機之外觀設計並未落入佰利公司系爭專利之保護範圍。北京知識產權法院於2016年6月15日受理本案,並由三名法官、二名學者組成五人合議庭,於2016年12月7日進行公開審理,擇日宣判本案。 壹、外觀設計專利要件   中國大陸之外觀設計專利制度,目的在於鼓勵工業品外觀設計的創作。而據大陸專利法第2條第4項,所謂外觀設計乃指對產品的形狀、圖案或者其結合以及色彩與形狀、圖案的結合所作出的富有美感並適於工業應用的新設計。條文所揭「富有美感」,所體現的是ㄧ種美學設計,而非功能性或技術性的考慮[1] ,「適於工業應用」,亦即可供工業上大量生產之需要[2]。同法第59條第2項:「外觀設計專利的保護範圍以表示在圖片或者照片中的該產品的外觀設計為準,簡要說明可以用於解釋圖片或者照片所表示的該產品的外觀設計。」,意即外觀設計專利係對產品的外觀進行保護,故外觀專利之審查重點應在於整體外觀是否構成相同或近似。揆諸中國大陸專利法條文,外觀設計須滿足下列要件方可獲得專利法之保護: 一、適於工業應用   按中國大陸專利法第2條,外觀設計必須適於工業應用,此意義為外觀設計所對應之產品「能應用於產業上並形成批量生產」,且外觀設計必須應用於特定載體,如脫離特定載體之外觀設計,其專利將失其附麗,無法取得專利法之保護,又據中國大陸《專利審查指南》第1部分第3章:「不能重複生產的手工藝品、農產品、畜產品、自然物不能作為外觀設計的載體」,所謂載體,反面解釋上,應指可重複生產的產品。此要件限縮了外觀設計專利之保護範圍,如將相同的外觀設計移植到不相同、不近似的的產品上,並不侵害外觀設計專利[3]。 二、新穎性   此新穎性依中國大陸專利法第23條第1項,應指不屬於現有設計,亦沒有任何單位或個人就同樣的外觀設計在申請日之前向專利行政部門提出申請,並記載於申請日之後公告之專利文件。 三、區別性   中國大陸專利法第23條第2項:「授與專利權的外觀設計與現有設計或者現有設計特徵的組合相比,應當具有明顯區別」。此與台灣設計專利所採之創作性要件不同,創作性係以該設計所屬技藝領域中具有通常知識者為標準,區別性則是以一般消費者為標準,旨在使該設計市場上可被消費者有效區分,以符外觀設計保護之目的。 四、不予專利之消極要件   中國大陸專利法定有不予專利之消極要件,外觀設計如違反第5條有關公序良俗之規定,或符合第26條第1項第6款「對平面印刷品的圖案、色彩或者二者的結合作出的主要起標識作用的設計」,將無法通過審查,依法不授予專利。 貳、外觀設計專利侵權審查   從近年中國大陸在外觀設計專利的司法解釋和侵權實務認定上,可歸納出三個面向:一般消費者標準、整體觀察綜合判斷、整體視覺效果之影響。 一、「一般消費者標準」視產品種類而定   在發明專利、新型專利中,判斷一技術是否為現有技術、是否相同近似之審查是採該技術領域之熟練技術人員為標準,惟參中國大陸最高人民法院《關於審理侵犯專利權糾紛案件應用法律若干問題的解釋》第10條,人民法院在判斷系爭外觀設計專利是否相同或者近似時,是以一般消費者的知識水平和認知能力,亦即採一般消費者標準進行審查。學者更具體指出,ㄧ般消費者之知識水平和認知能力應與系爭外觀設計產品相關聯[4],換言之,係指該類產品領域之一般消費者,故所謂「一般消費者標準」應隨產品種類不同,而有所不同。 二、棄「要部判斷」,採「整體觀察、綜合判斷」   過去《專利審查指南》曾採「要部判斷」的方法,判斷外觀設計是否相同或近似,然於2006年修改《專利審查指南》時,放棄此法。理由在於,「要部判斷」過度強調局部設計,可能不適當的放大外觀設計專利保護範圍,且所謂「要部」是指容易引起ㄧ般消費者注意的部位,在選擇認定何為要部上充滿不確定性,使保護邊界更難清楚界定,使實務判斷者區別對待一項設計中的不同設計特徵[5],而流於恣意。目前判斷標準與方法,可見於中國大陸《專利審查指南》第4部分第5章:「外觀設計相同,是指涉案專利與對比設計是相同種類產品的外觀設計,並且涉案專利的全部外觀設計要素與對比設計的相應設計要素相同,其中外觀設計要素是指形狀、圖案以及色彩。」。所謂相同種類,依最高人民法院《關於審理侵犯專利權糾紛案件應用法律若干問題的解釋》第9條,可參考外觀設計的簡要說明、國際外觀設計分類表、產品功能及銷售等實際情況認定。是否相同或近似之判斷方法則採取「整體觀察、綜合判斷」,而不可從外觀設計的部分或局部得出判斷結論,此與發明專利中,需就系爭發明專利權利請求項之全部技術特徵一一比對有明顯不同。《專利審查指南》以冷暖空調扇為例,若冷暖空調扇的底面和背面設計不足以對產品整體視覺效果產生影響,則不對其進行整體觀察、綜合判斷,意即對於一般消費者不關注的設計特徵,審查時可以選擇性忽視。 三、整體視覺效果之影響   中國大陸最高人民法院《關於審理侵犯專利權糾紛案件應用法律若干問題的解釋》第11條第1項規定「人民法院認定外觀設計專利是否相同或者近似時,應當根據授權外觀設計、被訴侵權設計的設計特徵,以外觀設計的整體視覺效果進行綜合判斷;對於主要由技術功能決定的設計特徵以及對整體視覺效果不產生影響的產品的材料、內部結構等特徵,應當不予考慮。」,此與審查指南之判斷標準應為一致,僅是最高人民法院採用略有不同之表述[6]。法院實務中亦透過判決說明外觀設計專利侵權認定與ㄧ般專利侵權認定之不同,如成都雄峰家具有限公司訴黃興貴案:「本案中,被控侵權產品與原告的專利產品均為鞋櫃,屬於相同產品,從二者的外觀形狀特徵比較A、B、C、E、F、G分別與a、b、c、e、f、g相同,D與d相似,H與h雖然存在較大差異,但上述差異並不會影響鞋櫃整體的設計風格和樣式,對ㄧ般消費者的整體視覺效果不產生影響,因此,普通消費者對被控侵權產品與原告的外觀設計專利容易相互混淆。」[7],本案法院肯認設計特徵H和h存在較大差異,如依照ㄧ般專利侵權判斷方法,將無法認定專利侵權,惟依外觀設計專利所採之「整體觀察、綜合判斷」方法,在整體視覺效果無影響的情況下,依然可認定為專利侵權。 叄、本案認定   蘋果公司主張其產品與系爭專利存有極大差異,於六面視圖中均有體現。而北京市知產局則認為,經比對分析,蘋果公司系爭兩款手機與佰利公司推出之手機100C,雖然有一系列的差別,但其中圓形「home」鍵設計、側面按鍵形狀與布局、揚聲器孔與耳機插孔之排列方式等五個區別均為功能性設計,而從正面到背面的過度設計之區別屬一般消費者難以辨識之微小差異,應認二者無顯著區別,故iPhone6、iPhone6 plus落入佰利公司之專利權範圍。   北京市知產局主張外觀設計是ㄧ種美學設計,而非功能性之考慮,此原則經最高人民法院透過《關於審理侵犯專利權糾紛案件應用法律若干問題的解釋》第11條予以肯認,即侵權判斷過程中,對於功能性技術特徵,應不予考慮。且北京市知產局之侵權判斷方法與成都雄峰家具有限公司訴黃興貴案一致,係採「整體觀察、綜合判斷」,縱被控侵權產品之設計與系爭專利間存有局部的巨大差異,惟無影響整體視覺效果時,仍可認定為侵害系爭專利,構成侵權。 肆、結語   我國專利法第121條第1項對設計之定義指對物品之全部或部分之形狀、花紋、色彩或其結合,透過視覺訴求之創作。另於同條第2項將電腦圖像設計納入設計專利保護範圍,而中國大陸專利法並無直接規定圖像設計,而係於2014年規定在其《專利審查指南》第1部分第3章中,此為台灣設計專利與大陸外觀設計專利之規範差異,二者雖有不同,但在設計定義之概念相似,使兩岸之設計專利制度有趨向一同之趨勢。   在產品外觀設計的保護上,專利法與著作權法可能發生重疊適用的雙重保護,二者區別在於外觀設計專利有著產品載體的限制,而著作權著眼於思想創作的保護,具體附著於何種產品載體在所不問。中國大陸法院在樂高玩具案[8[中表示:作品雖已申請外觀設計專利,但並不妨礙同時或繼續得到著作權保護。此對於創作者之智慧財產可謂多重保障。   惟目前中、台在外觀設計專利之申請審查要件仍容有差異,除產業利用性、新穎性外,中國大陸外觀設計專利採區別性,台灣設計專利則採創作性,二者標準不同。由於中國大陸政府輔導當地公司專利申請的同時,會傾向做出有利於當地供應商的決定,期望可透過本文就中國大陸之外觀專利申請要件與侵權判定進行之介紹,提供我國業者在兩岸進行專利布局時參考之用。 [1] 崔國斌,《專利法:原理與案例》,北京大學出版社,頁898(2016)。 [2] 曾陳明汝、蔡明誠,《兩岸暨歐美專利法》,新學林出版股份有限公司,頁71(2009)。 [3] 同註1,頁899。 [4] 羅霞,《外觀設計專利相近似的司法判斷》,人民司法第13期,頁9(2012)。 [5] 崔國斌,《專利法:原理與案例》,北京大學出版社,頁933(2016)。 [6] 崔國斌,《專利法:原理與案例》,北京大學出版社,頁939(2016)。 [7] 成都雄峰家具有限公司訴黃興貴案,四川成都中院(2010)成民初字第191號。 [8] 英特萊格公司訴可高(天津)玩具有限公司案,北京高院(2002)高民終字第279號。

日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架

2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)

歐盟發布新人工智慧規範,以風險程度判斷防止科技濫用

  歐盟執委會於2021年4月21日提出「人工智慧規則」(AI regulation)草案,成為第一個結合人工智慧法律架構及「歐盟人工智慧協調計畫」(Coordinated Plan on AI)的法律規範。規範主要係延續其2020年提出的「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence)及「歐盟資料策略」(European Data Strategy),達到為避免人工智慧科技對人民基本權產生侵害,而提出此保護規範。   「人工智慧規則」也依原白皮書中所設的風險程度判斷法(risk-based approach)為標準,將科技運用依風險程度區分為:不可被接受風險(Unacceptable risk)、高風險(High-risk)、有限風險(Limited risk)及最小風險(Minimal risk)。   「不可被接受的風險」中全面禁止科技運用在任何違反歐盟價值及基本人權,或對歐盟人民有造成明顯隱私風險侵害上。如政府對人民進行「社會評分」制度或鼓勵兒童為危險行為的語音系統玩具等都屬於其範疇。   在「高風險」運用上,除了作為安全設備的系統及附件中所提出型態外,另將所有的「遠端生物辨識系統」(remote biometric identification systems)列入其中。規定原則上禁止執法機構於公眾場合使用相關的生物辨識系統,例外僅在有目的必要性時,才得使用,像尋找失蹤兒童、防止恐怖攻擊等。   而在為資料蒐集行為時,除對蒐集、分析行為有告知義務外,也應告知系統資料的準確性、安全性等,要求高度透明化(Transparency obligations)。不只是前述的不可被接受風險及高風險適用外,有限風險運用中的人工智慧聊天系統也需要在實際和系統互動前有充足的告知行為,以確保資料主體對資料蒐集及利用之情事有充足的認知。   在此新人工智慧規範中仍有許多部份需要加強與討論,但仍期望在2022年能發展到生效階段,以對人工智慧科技的應用多一層保障。

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