日本經濟產業省於2017年起提倡「Connected Industries」,其中一項重點任務為「平台、基礎設施安全」。為達成上述任務,經產省召開「平台資料活用促進會議」(プラントデータ活用促進会議),於2018年4月26日制定公布「資料契約指引產業保安版」(データの利用に関する契約ガイドライン産業保安版)及「物聯網安全對應手冊產業保安版」(IoTセキュリティ対応マニュアル産業保安版),以因應資料經濟時代資訊外洩及網路攻擊等風險。
日本經產省為促進業界資料流通與利用,已陸續於2015年、2017年和2018年制定「推動現有資料交易為目的之契約指引」(既存のデータに関する取引の推進を目的とした契約ガイドライン)、「資料利用權限契約指引」(データ利用権限に関するガイドラインVer.1.0)。本次「資料契約指引產業保安版」則進一步整理資料權利歸屬判斷方式,提供模範條款及說明各條款內容,並羅列作為資料提供者可能具備之優點。此外,隨著物聯網等資訊科技發展,資安風險逐漸受到重視,為提升物聯網產品安全防護,經產省亦以平台管理者為對象,制定「物聯網安全對應手冊產業保安版」,提供適當安全對策及案例。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國《現在行動法》(MOBILE NOW Act)全名為《創造無線寬頻投資機會暨減少過度且不必要之障礙法》(Making Opportunities for Broadband Investment and Limiting Excessive and Needless Obstacles to Wireless Act),於2018年3月23日由美國總統簽署生效。《現在行動法》(以下簡稱本法)立法目的在於確保頻譜資源有效利用與建構未來無線通訊基礎建設的法制框架,具體措施包含訂定頻譜釋出目標、確認毫米波(millimeter wave,對應頻率為30至300GHz)頻譜商用可能性、訂定頻譜釋照政策規劃、簡化通訊基礎建設流程,以及確保鄉村無線通訊技術的發展等。 依據本法要求頻譜主管機關應完成三大任務,包含:一、依本法第603(a)條第1項,在2022年12月31日前,主管機關應釋出至少255MHz的頻譜提供予固定與行動無線寬頻使用。二、依本法第604(a)條,聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)應在本法施行後兩年內完成在42000至42500MHz間的毫米波進階無線通訊服務及操作規範。三、針對當前已高度使用的3GHz頻段,主管機關應在本法施行後24個月內完成3100MHz至3550MHz間頻段的影響分析及商用可能性報告,以及在本法施行後18個月內完成3700MHz至4200MHz間頻段的公眾意見徵詢,並提交對聯邦機構影響分析及商用可能性報告。透過上述三大任務完成頻譜規劃與商用可能性評估,輔以完善頻譜釋照政策及簡化流程,創造吸引電信業者投資次世代通訊技術之誘因。 美國參議院於2019年12月5日針對本法施行後的辦理情形,召開「次世代通訊技術革新:《現在行動法》落實情形」聽證會,會議中強調《現在行動法》的落實與確保美國次世代通訊技術的領先有密切相關,因此透過本法移除頻譜規劃與分配產業商用過程中的障礙至關重要,本法使美國得以在全球5G通訊技術競賽中處於領先地位;在聽證會中肯定FCC在毫米波頻譜拍賣中的貢獻,並期許FCC與國家電信暨資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)能夠藉由落實本法來確保頻譜的有效規劃與分配,進一步維持美國在5G通訊技術發展的領先地位。
再工業化!?美國推動先進製造知基礎法制政策研析 歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(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 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 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 )」
歐盟議會通過「視訊媒體服務指令」歐盟議會於2007年5月24日正式通過「視訊媒體服務指令」 (Audiovisual Media Service Directive) 以取代原有的「電視無國界指令」(Television Without Frontiers Directive)。新指令對於視訊媒體服務的規範不僅包括傳統的電視服務,尚擴及至透過電腦網路及隨選服務系統等傳輸的視訊媒體服務。此外,新指令要求視訊服務提供者必須向閱聽人揭露置入性行銷手法的運用。 有關新指令是否應適用於播客(podcasting)與網路上非商業活動性質影片(如網路使用者上傳至YouTube網站上的短片)的爭辯。歐盟媒體委員會強調,新指令之主要目的雖在於將所有新興電視服務業納入規範,但並不是涵蓋所有在網路上播放的視訊媒體內容。執行長Viviane Reding認為新指令為視訊服務供應者奠定一個有利的競爭架構,以避免因過多的管制而妨礙電視技術與服務之匯流發展。 新指令具有幾項重要特點,首先是擬透過單一完整的法律架構規範所有視訊媒體服務業,以降低監管成本;其次,擬定現代化的電視廣告管理規則,以改善視訊媒體節目製作的資金籌措管道;最後,其他諸如鼓勵媒體服務供應者致力於提昇視覺與聽力障礙者的近用能力亦是本指令所重視者。 據新指令之規定,歐盟會員國有兩年時間將新指令落實為國內法,預期於2009年底在歐洲全面適用。