2018年9月12日,歐洲議會通過歐盟委員會於2016年制定的「單一數位市場著作權指令」,其中包含最具爭議的兩項條款:
第11條是有關「鏈接稅」(link tax)的條款。針對使用或匯集新聞文章片段的網站,未來恐需向源頭出版之新聞業者支付授權費用。例如若Twitter推文中包含來自Guardian文章的螢幕或文字摘要截取,則Guardian可以要求Twitter支付授權費用。
第13條則是有關「上傳過濾器」(upload filter)或稱「Memes禁令」(meme ban)的條款。為加重網路平台服務業者防止上傳者侵害著作權的監控責任,要求如Google和Facebook等業者,須使用強制內容過濾的軟體以清除違規行為,且須建立快速刪除機制,避免侵害著作權。
該指令在歐洲議會通過後,將進入歐盟委員會、歐盟理事會和歐洲議會之間的非正式談判。這三個組織將決定最終版本,約2018年12月提交給歐盟法律事務委員會,最後於2019年1月再回到歐洲議會進行投票。
歐盟指令本身雖不是法律,如何解釋立法也將取決於各國,惟透過本次歐洲議會的結果,可預見未來在歐洲市場,對於著作權人的保護與使用者的行為,將朝權利衡平的方向作調整。
ㄧ位中國北京人士已將法國足球隊長席丹(Zinedine Zidane)於上月(七月)進行的世足賽冠軍戰中,以頭槌攻擊義大利隊球員馬特拉齊(Marco Materazzi)的圖像進行商標註冊。北京日報表示,申請人趙曉凱,是一間體育公關公司的總經理,目前考慮將這個黑白剪影圖像拍賣。曹先生以2,000元人民幣(250美元,196歐元,8,000台幣)註冊了服裝、鞋類、帽子以及啤酒產品之商標,並且準備以一百萬人民幣(125,000美元,98,000歐元、4,000,000台幣)的代價拍賣該等商標權。趙先生在受訪時表示,「在世界盃決賽後結束二天後,我就開始構思商標圖像。」。「這個圖像的識別率極高。此外,藉由使用剪影的創作方式,讓我可以避免侵犯這位足球明星的肖像權」。趙先生的公司只是眾多想利用這位球星的不光采行為而獲利的眾多公司之ㄧ。舉例而言,一首諷刺這記頭槌的歌曲目前高居法國音樂聊天室的排行榜首位。此外,這個犯規同時也成為許多網路笑話、線上遊戲以及諷刺影片的主題。
脫歐協議草案:英國將繼續保護已註冊或已授予的智慧財產權歐盟委員會(European Commission)於2018年2月28日公佈了歐盟與英國脫歐協議草案(The draft Brexit Withdrawal Agreement),其中規定在英國將會持續地保護先前已註冊或已授予的智慧財產權。 根據該協議草案第50(1)條規定,先前在歐盟已註冊或被核准的商標、設計或植物品種權的持有人,在過渡期結束之前,不須再經任何復審,視同已在英國註冊且具可實施性的智慧財產權。而關於地理標誌、原產地名稱和地方傳統特色,在第50(2)條亦有類似規定。 該協議草案有:智慧財產權註冊程序之規定(第51條);英國繼續就歐盟特定會員國已註冊之商標或外觀設計提供保護(第52條);英國繼續就未註冊的共同體設計提供一定程度的保護(第53條);繼續保護數據庫(第54條);申請歐盟商標和共同體之植物品種權享有優先審查權(第55條);在英國申請植物補充保護證書享有優先權(第56條)及權利耗盡(第57條)等規定。 惟歐洲專利體系以歐洲專利公約(European Patent Convention)為基礎。 因此,有關專利的相關規定未在英國脫歐協議草案出現,亦未在將來的一元專利系統(Unitary Patent system)中被提及,而此系統係源自於兩項歐盟的規章。 目前該協議草案已由歐盟委員會提出,首先將讓歐盟各成員國和歐洲議會先進行磋商,最後再與英國進行協商。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
智慧聯網之發展與個人資訊隱私保護課題:以歐盟之因應為例