著作權集體管理團體條例(集管條例)自2010年2月10日公布施行以來,終於今年(2019)5月中旬展開修法公聽會,智慧局提出三大項修法目的:「一、強化專責機關監督輔導;二、提升集管團體公信力與透明度;三、健全著作權授權市場環境。」依此分別提出修正條文。
其中,關於集管團體的財務治理透明化的規定,智慧局參考歐盟指令與德國集管條例,增訂集管團體之資產負債表、收支決算表、現金流量表等財務報表之揭露的法律義務(修正第21條第1項),且「應上網供公眾查閱」(增訂第22條第2項),係為建立集管團體公信力並強化良善治理與健全體質。
在場集管團體持不同意見,認集管團體僅係對身為會員的權利人以及利用人負責,且每年均已被主管機關與會員檢視相關報表,似無公開上網讓不特定大眾開放查閱之理。利用人則提出「重複管理」是須要被解決的議題,以授權移轉的實務問題舉例,故希望未來修新法有即時性的權利與管理的資訊揭露。權利人則反應授權金分配不透明,建議以資訊化的方式讓報酬分配機制透明化,並可應用區塊鍊技術達成之。
美國實務界律師2023年6月9日撰文指出,人工智慧(artificial intelligence,簡稱AI)將對智慧財產法律和策略帶來改變,大部分企業熟悉的改變是目前仍有爭議的法律問題—由AI工具產生的發明創造是否為專利或著作權適格的保護標的。但除此之外,AI工具對於創建和管理智慧財產組合(IP Portfolio)的方式也已發生改變,並介紹以下五種利用AI工具協助管理智慧財產組合之方式。 1.簡化先前技術之檢索 無論是評估新產品的可專利性、評估競爭對手之智慧財產權之相關風險、抑或是回應侵權索賠,企業均須了解特定領域之先前技術,因應此需求,全球已有大量公司提供先前技術檢索服務,惟AI工具的出現使得企業可自行進行先前技術檢索。例如知名的文件審查平台Relativity創造了Relativity Patents,使用者輸入專利號碼等特定關鍵字即可進行先前技術檢索;美國專利商標局亦為了審查官開發一種AI工具,提升其確認先前技術之準確性及效率。 2.協助專利申請文件撰寫 對於專利申請人而言,可使用AI工具協助草擬專利申請範圍,有些企業甚至會運用AI工具自動化撰寫專利申請文件,惟使用AI工具撰寫專利申請文件時,應留意提供AI工具的資料是否會保密,抑或有向第三人提供之風險。此外,AI工具撰寫之內容建議仍須雙重確認內容正確性及適當性,如引用來源及內容是否正確。 3.改善商標維權能力 企業可使用AI工具協助監控潛在的侵權及仿冒產品,有鑒於現今網站及社群媒體仍有大量未經商標授權的賣家存在,AI工具可作為審查貼文及識別商標侵權案件之工具,相較於傳統的人工審查可更有效率。 4.協助商標檢索作業 於美國、澳洲、歐盟、中國,甚至世界智慧財產組織導入AI工具協助審查官進行商標審查,包括以關鍵字及影像標記之搜尋功能,此一工具不僅可簡化商標申請和註冊審查程序與時間,亦有部分國家提供使用者自行檢索之功能,使企業可進行更快速、有效率之商標檢索,使其於品牌保護策略上節省不必要之時間及金錢。 5.支持策略性專利組合管理 AI工具亦可協助專利組合管理,包括最廣的專利範圍、評估是否需繼續維護專利、或是評估擬收購專利之價值,以AI工具協助評估以上事項,雖無法完全取代人工進行策略評估,惟可顯著減少勞動力支出。 AI工具改變了智慧財產組合創建及管理之方式,雖然AI工具不能完全承擔管理智慧財產權組合之職責,但AI工具在專利/商標檢索、專利申請文件撰寫、專利權評估、商標維權等方面已可大量減少人力及管理成本,有助於企業智慧財產組合管理,惟企業及使用者須留意使用AI工具的資料管理問題,以避免機密資訊遭到外洩。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
新加坡未來移動數據流量的疏通計畫之觀察Cisco於2012年2月發布預測2011至2016年全球行動數據流量將從2011年每月0.6 Exabytes上升至2016年每月10.8 Exabytes,以高達78%的年複合成長率(CAGR, Compound Annual Growth Rate)逐年攀升。根據此數據,新加坡亦預測其國內行動數據流量將以64%的年複合成長率,從2010年3.1Petabytes上升至2015年37 Petabytes。目前新加坡的電信業者為因應與日益龐大的數據流量,已著手嘗試各項商業模式,包含分級訂價(tiered pricing)、流量管理政策(traffic policy management control)、網路最佳化(network optimisation)、既有基礎建設升級(upgrading of existing infrastructure)以及採用如長期演進技術(LTE,Long Term Evolution)等新興技術和行動數據疏導策略(Mobile data offloading strategies)的發展。 另外職掌新加坡電信政策的新加坡資訊通信發展管理局(IDA Singapore),於2012年4月亦針對4G通訊系統及服務,提出頻譜重新分配之建議書,並諮詢各界之意見,以因應下階段全球移動數據領域之發展。IDA於建議書中計畫擬定以1800MHz、2.3GHz以及2.5GHz作為未來發展4G技術的主要頻段。為滿足產業所需之頻譜量,IDA預計於1800MHz頻段分別釋出2*70的對稱頻譜(paired spectrum)、於2.3GHz頻段釋出30MHz的非對稱頻譜(Unpaired Spectrum),而於2.5GHz頻段則同時釋出2*60MHz的對稱頻譜與30MHz的非對稱頻譜。除了釋出足夠頻譜外,為考量未來技術實驗以及電信業者發展全國性網路服務可能需求2*20MHz的對稱頻譜或20-30MHz的非對稱頻譜,IDA亦分別於前述三個頻段中預留2*5MHz(1800MHz)、20MHz(2.3MHz)以及於2.5MHz區段中預留2*10的對稱頻譜與20MHz的非對稱頻譜。 不過目前受到各國推崇的700MHz頻段卻未被新加坡納為現階段孕育4G技術的主要區域,同時對於900MHz是否於本次拍賣一同釋出以發展4G技術,新加坡政府仍持保留態度。對此,新加坡主要業者包括SingTel與StarHub皆已向iDA提交回覆建議書,表達此舉不符合國際未來發展趨勢並期待IDA能重新作出調整。
M2M時代下的資料保護權利之進展-歐盟與日本觀察