歐盟執委會(European Commission, EC)於2020年4月8日發布新聞稿,說明歐盟將制定紓困計劃,投入資金支援全球盟國對抗新冠肺炎。歐盟的行動將側重於解決急迫的衛生問題以及人道主義需求,加強盟國的健康、供水和公共衛生環境,及協助盟國發展對抗流行病的研究和準備能力,減輕疾病對國家經社之影響。
此次計劃立基於「Team Europe」,「Team Europe」是歐盟執委會因應疫情採取全球及跨境協調的紓困方案,強調整併來自歐盟、歐盟成員國及金融機構──特別是歐洲投資銀行(European Investment Bank, EIB)和歐洲復興開發銀行(European Bank for Reconstruction and Development, EBRD)──的資金,提供全球盟國立即而精準的援助,目前已投資超過156億歐元的資金。而在此次全球紓困中,歐盟短期面提供盟國資金,長期面則協助解決盟國因疫情引發的社會經濟問題。
本次紓困計畫區分為三大部分,分別為:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國貿易代表署公布最新特別301名單,我國從優先觀察名單降級成為一般觀察名單,經濟部智慧財產局長蔡練生表示,我們的目的是希望能除名,儘管這次只是降級,還是積極爭取希望在5月的年度報告能夠獲得除名。蔡練生表示,美國貿易代表署去年5月3日公布2004年特別301名單,我國列為優先觀察名單,並宣布去年秋季會進行不定期檢討,當時同樣被列為不定期檢討對象還包括馬來西亞和波蘭,不過這次只有台灣獲得降級。 台灣已經連續四年名列美國特別301優先觀察國家名單,近年來政府修法,加強取締盜版,獲得美國方面認同,今年終於獲得降級,並在美東時間1月18日正式公布我國降級。 蔡練生指出,優先觀察名單和一般觀察名單之間的差異是層次問題,列為優先名單者美國會給予六個月的觀察期,讓其改善機會,如果沒有改善就會採取貿易報復手段;一般觀察名單的觀察期,則延長為一年。
Uber所使用的移動定位軟體被控侵權運輸公司Uber在其行動應用程式(app)中使用的移動定位技術被控侵權。原告Fall Line專利有限公司於今(2017)年7月10日美國東德州聯邦地方法院泰勒分院向Uber提起專利侵權訴訟。系爭美國專利號9,454,748(以下簡稱’748專利)的權利範圍涵蓋一種收集特定定位資料及相容於各種裝置的軟體,從而不需要再為了各種裝置重新設計新軟體。 Fall Line專利有限公司在訴狀中聲稱:「Fall Line專利有限公司是’748專利的專利權人,擁有所有實體權利。實體權利包括獨佔權及排他權,故Fall Line專利有限公司得以’748專利主張權利、對抗侵權者,對Uber的侵權行為提起訴訟。」Fall Line專利有限公司控訴Uber的行動應用程式可協助使用者以智慧型手機叫車,前往他們所在位置,侵害其’748專利。Uber的侵權行為已經造成Fall Line專利有限公司的損害,應對Fall Line專利有限公司給予適當補償,且補償金額不得低於合理權利金,及法院判決確定的利息及費用,另亦請求禁制令及陪審團審理。 此外,根據一項美國地方法院資料庫的檢索結果顯示,Fall Line專利有限公司今年到目前為止已經提起五件專利侵權訴訟,其中包括對精品國際酒店集團(Choice International Hotel)的控訴,而本案已是Uber今年第三起被控專利侵權的案件。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
英國政府將設立網路兒童保護中心英國內閣辦公室指出,英國政府將設立網路兒童保護中心以協助警方與孩童保護機構,該中心主要偵查目標為利用網際網路散佈違法之兒童影像或「打扮」兒童的戀童癖人士。其宗旨在減少利用網路協助虐童的行為,而對孩童、家庭與社會產生傷害的情況。 該中心未來將隸屬於 2006 年 4 月 1 日成立之「嚴重組織犯罪局」( Serious Organized Agency = SOCA )管轄,並於該局成立之同時開始運作,由專責的警察人員協同孩童保護,並由網路工業專家負責業務之執行。