歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。
在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。
其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:
(一)可能具技術性
(二)可能不具技術性
在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。
近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。
「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響,七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG(Cyber Expert Group),並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」(Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector),本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅,提供金融機關高標準之因應對策,並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果,建立處置應變之基礎,加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關(private sector financial entities),或關鍵之第三方提供商(critical third party providers),因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務,但也可依要點訂定之原意,在減少自身受到勒索軟體之損害上,或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本,要點所提列之重點如下: 1.網路安全策略與框架(Cybersecurity Strategy and Framework): 將因應勒索軟體威脅之措施,列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。 2.治理(Governance): 支付贖金本身可能於法不容許,也可能違背國家政策或業界基準,金融機關須在事件發生前,檢視相關法規,並針對潛在的被制裁風險進行評估。 3.風險及控制評估(Risk and Control Assessment): 針對勒索軟體之風險,應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約,填補勒索軟體造成的損害。 4.監控(Monitoring): 針對潛在的勒索軟體,金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務,並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。 5.因應處置、回覆(Response): 遭遇勒索軟體攻擊之事件,就其處置措施,須依原訂定之計劃落實。 6.復原(Recovery): 遭遇勒索軟體攻擊之事件,將受損之機能復原,須有明確的程序並加以落實。 7.資訊共享(Information Sharing): 須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。 8.持續精進(Continuous Learning): 藉由過往之攻擊事件獲取知識,以提高應變勒索軟體之能力,建立完善的交易環境。 此要點並非強制規範,因此不具拘束力,且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」(G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document)之內容。綜上述CEG所提列重點,針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上,應如何完善資安體制,與日本後續因應勒索軟體之政策,皆值得作為借鏡與觀察。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合(Connected Industries)為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟,以建立創新附加價值的產業社會為目標,以實現產業整合並促進創新與競爭環境,於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」,進行日本競爭政策檢討,並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式,分別為:單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外,亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集,運用到其他的領域(例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算)。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質,或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力,包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性,因其他競爭者也可能取得相同資料,故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異(與競爭者能區別)。第三是資料運用可能性,應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。
美國寬頻業者推動網路傳輸流量上限管理方案有鑑於網路使用人口中,不同使用者族群所消耗的傳輸量比例相差懸殊,美國寬頻業者於近來積極推動網路傳輸流量上限管理計畫,且繼Comcast與Time Warner等業者的初步嘗試後,美國最重要的網路服務提供者—AT&T,也宣布將開始進行客戶網路流量管理計畫。 這項嘗試計畫將以限制新的DSL用戶為起點,其所規定的每月下載與上傳流量上限,係依據客戶申請的寬頻方案有所不同,分別被限制在20G至150G (gigabytes)不定。超過的部分則將持續向使用者警告兩個月後,依每超過1G加收一美元的費用,向使用者收費。 至於提出此項管理方案的理由,據AT&T發言人表示,是因為網路頻寬的使用分佈過於不平均,高達46%的頻寬是5%的使用者在使用,而21%的頻寬更是只為極少數的1%用戶所使用,顯然太過集中。根據AT&T的傳輸上限規定,購買傳輸速度3M (megabits)的寬頻使用者,日後每月的傳輸量上限是60G,這大約等於是下載30部DVD畫質電影的傳輸量。 不過,也有分析師指出,現階段欲全面滿足使用者的頻寬需求,對網路服務提供者而言尚非極大的財務負擔,且管制流量上限的作法,可能對既有以「吃到飽」費率方案為基礎,所發展出來的網路應用服務模式,造成極大的衝擊,此亦也可能引發後續有關網路中立性的政策辯論。
美國運動穿戴式裝置製造商之爭:Jawbone與Fitbits的智財爭訟今年十一月初,美國運動穿戴式裝置製造商Jawbone針對其競爭對手Fitbits所提起之專利侵權控告提出反訴,主張Fitbits濫用專利、涉嫌壟斷市場,違反反托拉斯法。本次Jawbone的反訴讓這場運動穿戴式裝置的智慧財產權之戰更加白熱化。 Jawbone及Fitbits為美國運動穿戴式裝置的兩大領導廠商,雙方在今年展開一連串的智慧財產權爭訟。這場智慧財產大戰開始於今年五月,當Fitbits正準備首次公開發行(IPO)時,Jawbone控告Fitbits挖角Jawbones部分員工,並藉此盜走Jawbone共約18000筆的機密資料。數週之後,Jawbone又控告Fitbits專利侵權,並緊接著向美國國際貿易委員會(United States International Commission)提起禁制令(Injunction),禁止Fitbits進口侵權產品。Fitbits在九月反擊,控告Jawbone侵害了包含其軟體和使用者介面設計在內的專利。十月,美國法院命令Fitbits五名員工應歸還Jawbone的所有機密資料。在獲得初步的勝利後,Jawbone又以Fitbits違反反托拉斯法為由,針對Fitbits在九月提出的專利侵權訴訟提起反訴,再次對Fitbits予以回擊。 在本次反訴中,Jawbone表示:「Fitbits蓄意濫用專利,目的是為了保持其市場地位。」Jawbone同時否認所有Fitbits的專利侵權指控。Jawbone更額外聲明,Jawbones將繼續跟進之前對Fitbits提起的三項專利侵權訴訟、營業秘密侵害訴訟,以及對ITC提起的禁制令。 相較於手機等其他智慧型裝置,運動穿戴式裝置仍屬於較年輕的市場,因此仍有相當多的發展性。然而,許多大廠相繼進入這個領域,也讓智慧財產權爭議越趨激烈。