日本經濟產業省於2020年3月31日會同內閣官房、厚生勞動省(下稱厚勞省)以及總務省等中央主管機關,發布「請求提供有助防止新型冠狀病毒傳染病疫情擴大之統計資料(新型コロナウイルス感染症の感染拡大防止に資する統計データ等の提供の要請)」公告(下稱本公告),請求經營平台及行動通訊等服務的業者,提供有助於形成防疫措施的相關統計資料,如平台或電信服務使用者的移動軌跡或服務使用紀錄。本公告之目的,係使政府取得相關資料,掌握各地區的人員流動、群聚感染徵兆及其風險,對外提供精確資訊,進而早期發現疫情,並即時擬定保持社交距離、防堵群聚感染蔓延等措施,以防止新型冠狀病毒傳染病的疫情擴大。
此處的請求(要請)因無法律明文授權,故對受請求之業者無拘束力。同時,上述向業者請求提供的資料,排除個資法令所定義的個人資料之統計資訊。本公告並指出,經請求取得的資料,亦僅供職司防止新型冠狀病毒傳染病疫情擴大的權責單位,在遏止新型冠狀病毒傳染病疫情之目的範圍內使用。一旦相關任務結束,將會儘速刪除上述資料。未來於必要時,亦可能另行請求業者提供涉及個資的資料,此時則會遵照個人資料保護法、以及同法訂定的例外規定,向各業者提出具適法性之請求。
依據本公告意旨,厚勞省同日即與LINE達成合作協議,其後於4月13日,又與日本YAHOO達成相同協議。同時,LINE亦約定會配合厚勞省釋出的防疫措施與資訊,向LINE使用者主動發送防疫資訊、提醒應定期量測體溫、提供返國人士與接觸者之諮詢窗口等訊息。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為了落實美國2010年公布之21世紀通訊與視訊無障礙法(Twenty-First Century Communications and Video Accessibility Act of 2010,CVAA),讓身障者得以使用新興通訊技術,FCC於今(2013)年4月29日公布第二次報告與命令(Second Report and Order)。本次規範重點在修訂2011年對1934年通訊法(Communications Act of 1934)第716、718條之規範,使通訊服務與設備製造之業者,負擔更多的無障礙義務。 針對第716條,規範消費者終端設備,包括手機、筆記型電腦或平板電腦等,在安裝或具備瀏覽器後,將被視為具有提供先進通訊服務(Advanced Communications Services,ACS)之能力,而須提供身障人士無障礙使用非互連VOIP(non-interconnected VoIP)、電子通訊與視訊會議服務。第二次報告與命令相較於2011年,FCC將消費者終端設備皆納為先進通訊服務,而須承擔無障礙義務,本次規則限縮設備製造商之無障礙使用義務。至於第718條則是要求手機製造商與電信服務商提供之手機,如具有網路瀏覽器,則須能使視障者無障礙使用。例如以語音將網址輸入於地址攔(Address Bar)、或是準確使用工具鍵(例如是回復鍵),增加提供瀏覽器業者(e.g .微軟Google)之義務。 FCC要求2013年10月8日以後生產、提供的設備與服務,皆須符合第716、718條規範,使身障者更得方便使用通訊設備。不過, ACS在下述條件可不受無障礙使用限制: 1.手機無法進行相容。 2.設備為客製化、且未有公開販售。 美國於2010年時超過40%以上的成年人,使用網際網路收發郵件、或獲取即時消息,但是,身障者卻難以享有資通訊的便利性。是故,這次FCC對第716、718條重新闡述,是否能降低美國身障者之數位落差,更能受益於科技的進步,將是未來持續觀察的重點。
歐盟行動電視管制架構及發展策略-以市場進入管制為中心 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 )」
美國聯邦通訊傳播委員會決議將進行網路中立立法美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )在2009年10月22日表決,一致同意開始進行對「網路開放」(Open internet)相關之規範。除了2005年所提出之前四項提議原則外版本外,FCC新提出兩項提議原則,尋求意見,共包含: 1. 確保網路使用人均可選擇網路服務及內容之自由; 2. 保護對合法網路應用和合法服務使用之權利; 3. 選擇於網際網路上使用設施(devices)之自由; 4. 網路提供業者(network providers)、應用提供業者(application providers)、服務業者(service providers)、和內容提供業者(content providers)者間之競爭關係; 5. 網路提供業者之管理措施,不得基於網路流量(traffic)而對之歧視(discriminate),但得基於顧客之利益采取相關管理措施; 6. 寬頻提供業者,需揭露網路管理措施之方案資訊,以及管理措施對使用者所造成之影響。 參議員John McCain 則表示,網路中立(Net neutrality)的原則,將會扼殺創意和傷害就業市場,該議員並提出網路自由法案(Internet Freedom Act of 2009),認為該法案使避免網路受到政府管控,並且允許持續的創新和創造更多高價值之就業機會。維持網路事業的自由,免於沉重的規範,將是對經濟最佳之刺激方式。 同時也有人質疑,FCC並非授權管理網路之機構,且其所訂定之原則,並未具有法規效力,無法強制執行,而FCC制定該原則之意義為何?但FCC則表示,已獲得政策原則執行之授權。