標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制-以高通案為例

刊登期別
第30卷,第8期,2018年8月
 
隸屬計畫成果
產業科技創新之法制建構計畫
 
摘要項目
  標準必要專利,為專利權人向標準必要專利組織,為公平、合理、無歧視的授權承諾(FRAND),以換取成為市場標準的獨占利益。一旦成為標準必要專利權人,市場力量將擴大,若同時搭配獨特商業模式的運作,恐引發違反反托拉斯規則之疑慮。然而,標準必要專利實係代表著智慧財產權的激勵與創新,與反托拉斯法促進自由競爭思想間呈現矛盾與合作的關聯,該如何維持兩者間的動態平衡,在不過度干預研發創新與成果運用產出下,仍保持市場競爭秩序,追求全體消費者的最大利益,是本文聚焦的重要議題。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

你可能會想參加
※ 標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制-以高通案為例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8110&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/30)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國加州地方法院日前判決宣告追及權立法違反聯邦憲法

  「追及權」起源於1921年的法國,又名An artist resale royalty、Droit de suite,在美國則稱為Resale royalty right,是指藝術創作品轉手後,原來的藝術家仍享有一定比例抽成的權利。立法之初在於保護弱勢的藝術創造家,以梵谷的畫作《農婦》為例,原始賣價僅為1000日圓,惟卻在拍賣會場上以6千6百萬日圓創下當時的天價。然而,獲利的僅是收藏家與投資客,梵谷與其後代沒有享受到絲毫利益。再者,藝術創造家不似出版業者或音樂製作者可藉由「授權」或「締約」的方式保護其經濟利益,一件藝術品不僅製作時間長、成本高、且為世界獨一無二,有必要藉由追及權或相類似制度完善權利體系的保障。   歐盟在2001年要求會員國制定追及權相關法律,截至今日,包括歐洲、拉丁美洲、韓國、日本、澳洲、甚至北韓等全球超過165個國家,都採納追及權制度。然而美國則僅有加州針對追及權有立法的規定。雖於1991年美國國會要求著作權局針對此制度之可行性進行調查報告,但結論顯示並無足夠的經濟、政策理由予以支持;此外是否要保護或補償投資者或收藏家的貢獻亦無共識,故未開展立法程序。   相關討論於2012年3月17日再度引起關注。美國加州地方法院宣告Civil Code Section 986(即追及權部分)違憲,其所持理由為此一法條造成其他州的負擔以及違反美國聯邦憲法之商業條款(Commerce Clause),惟此案仍在第九巡迴法院上訴程序中,尚未定讞。相同見解以為,此一制度將會降低藝術品的起始價格且阻礙流通,進而造成整體市場的傷害;況且與傳統自由交易模式有所扞格,又不能強制加諸追及權更是否定的重要理由。   未來我國是否引進追及權制度,加強對藝術創造者的保護,實有待各界深入研究與討論。

歐盟核准澳洲基因改造康乃馨之進口

  歐盟最近核准一項由澳洲生技公司Florigene所研發的基因改造康乃馨之進口,核准有效時間為十年。Florigene為澳洲最早設立的生技公司之一,屬日本三多利集團(Suntory group)之一,Florigene的基因改造康乃馨係以”Florigene Moonlite”之名行銷,該公司利用基改技術改變康乃馨的顏色,以延長其瓶插的時間,該基因改造康乃馨中另含有抗雜草基因。   根據歐盟執委會核准內容,未來Florigene的基因改造康乃馨將可在歐盟27個會員國境內,以切花的形式銷售,但不得在歐盟境內栽種,並須依歐盟法令規定,明確標示為「本產品為基因改造生物」或「本產品為基因改造康乃馨」,標示內容同時必須指明「不得供人類或動物食用,且不得用以栽種」或在產品附隨文件中為前述之說明。   事實上歐盟並非首次核准通過基因改造康乃馨之進口,早在1998年開始展開實質的六年基因改造生物進口禁令前,歐盟所通過的最後兩件基因改造植物核准案,即是基因改造康乃馨。不過歐盟一向對基因改造生物持保守態度,因此在2004年實施更為嚴格的基因改造生物管理法制後,才又重新啟動基因改造生物之進口審查。

Ofcom建議ISP之寬頻廣告應以平均速度為準

  鑑於ISP對於寬頻服務的廣告速度常與實際提供速度有落差,英國廣告標準管理局(Advertising Standards Authority,ASA)要求廣告事務委員會(Committee for Advertising Practice,CAP)與廣播廣告事務委員會(Broadcast Committee for Advertising Practice,BCAP)針對英國各地區的ISP寬頻廣告進行審查,CAP與BCAP則委託Ofcom進行各ISP實際寬頻服務速度之調查。   Ofcom於2010年11月~12月期間,針對ADSL、Cable及光纖等寬頻服務進行各時段的大規模測試。綜合以往的調查,Ofcom研究結果發現,英國寬頻服務平均速度約從 5.2 Mbps(2010年5月)至6.2 Mbps的(2010年11~12月),但不到廣告所宣稱速度之一半(平均寬頻廣告速度為 13.8 Mbps,故僅約45%。)   在各種寬頻技術中,ADSL的廣告與實際落差最大,廣告宣稱8Mbps之速度,實際平均僅有2~5Mbps;而Cable的廣告與實際落差最小,實際速度均能達到廣告速度的90%左右;光纖寬頻則約在80%~90%之間。      Ofcom並建議將以下原則增訂至英國寬頻速度自律規則(Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds)中 • 如果寬頻速度是廣告內容,必須包括一個「典型的速度範圍」(Typical Speed Range,TSR),計算依據為將某一速度之使用者依照實際接取速度分為四等級,去掉最高與最低,取中間50%使用者之平均速度為準; • TSR必須至少與宣稱之速度相當; • 宣稱的速度必須代表相當大比例使用者能夠接受的實際速度; • 任何TSR或宣稱之速度在用於廣告時,必須是基於足夠的分析統計數據,而該數據與方法應經過審議。   Ofcom認為ISP的寬頻廣告應反映消費者能接受之實際速度,因此改變廣告規範是必要的,以促使各ISP進行以速度為基礎之競爭,並確保消費者有充分資訊可比較、選擇最有效率之寬頻服務。

德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南

  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現

TOP