為促進自駕車研發和推廣,日本國土交通省召集產官學研各界成立先進安全汽車(Advanced Safety Vehicle, ASV)推進檢討會,檢討設計自駕車時之注意事項,並於2020年7月17日公布「最後一哩路自駕車系統基本設計書」(ラストマイル自動運転車両システム基本設計書),希望能藉此達成確保地方交通運輸能量及加速自駕車落地之目標。
「最後一哩路自駕車系統基本設計書」將操作適用範圍(Operational Design Domain, ODD)定義為限定區域或駕駛環境條件,並提出所有自駕車應具備之共通ODD,包括(1)道路/地理條件︰目標道路、行駛道路;(2)環境條件︰時間、天氣;(3)行駛條件︰行駛速度;(4)行駛空間︰可支援自駕車行駛之基礎設施,以及可提醒用路人注意正在進行自駕車實驗之設施。此外,由於不同應用情境會影響ODD之設定,故本書以限定路線下往返之自駕車為代表,說明在個案中該如何進一步檢討ODD。以行駛速度為例,在共通ODD中,最後一哩路自駕車時速應為30公里,但在提供限定路線內往返之載客服務時,自駕車的時速應設定在12公里以下。最後,「最後一哩路自駕車系統基本設計書」內整理最後一哩路自駕車共通及特有之技術要件,以及設計時應留意和確認的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
透過輸入網址或點選超連結(Hyperlink)方式找尋資料,是網路運作基礎之一。而單純以Hyperlink方式另開新視窗呈現其他網頁,由於只是方便快速連結到其他網站或網頁內容,並無涉及重製行為,因此實務上普遍認為並無侵害著作權的問題。然而瑞典Attunda地方法院於2016/10/13,就一則使用Hyperlink方式之案例卻認定有侵害著作權。 此案例起因於瑞典原告Jonsson在非洲Zambezi河上,拍攝到高空彈跳發生意外之影片,後該影片未得原告同意遭他人上傳至YouTube網站。被告比利時L’Avenir新聞網站報導此事件時,於文中提供Hyperlink(lånkat från hemsidan till YouTube),使讀者能連結到YouTube上之該則影片。本案原告主張並無授權上傳YouTube影片,也無允許被告在其網路報導得以提供Hyperlink連接至YouTube網站影片,以此要求L’Avenir新聞網站負擔侵害其公眾傳輸權之責任。 瑞典Attunda地方法院引用歐盟法院於2016/09/08GS Media, C-160/15案中關於Hyperlink判決見解,認定若超連結之內容有權利人合法授權,Hyperlink行為固無侵權可言,但若連結之內容未受權利人合法授權時,需先判定行為人是否是以營利為目的;若為肯定,則推定行為人明知其內容違法、Hyperlink行為構成公眾傳輸行為,但行為人可舉證推翻,證明其不知內容違法而未構成侵權。本案由於超連結內容是未經由原告授權,且瑞典Attunda法院認定L’Avenir新聞網站以營利為目的使用Hyperlink,於網站無法證明不知內容非法情況下,因此判定被告構成侵權。 瑞典法院所引用的歐盟判決引起諸多批評,論者有謂超連結功能是網路運作基礎之一,該判決認為以營利目的使用即應推定對內容違法有明知,不僅「營利目的」此一條件之內涵為何,需待後續更多判決個案方可確定具體內容;而且造成所有線上新聞網站擬使用超連結影片及內容、又無法得知內容是否有被合法授權時,必須承擔更大的侵權風險;因此產生的自我審查,將弱化網路之基本運作功能,且使言論自由及通訊自由受到侵害。
何謂「CRADAs」?CRADAs係研發合作契約(Cooperative Research and Development Agreements)之縮寫,為美國國家衛生研究院(National Institute of Health,NIH)與業界和學術界進行科學技術研究發展產學研合作時所簽訂之契約。基於美國國家衛生研究院投入相關領域技術發展之機關設置目的,其所屬之科學家們可以利用本身的科研資源,與業界或學術界共同合作促進保健藥品和原型(prototype)開發與產品進一步的商業化量產。此外,業界也可利用本身私部門的研發力量,介接在國家層級最先進的技術研究合作。 研發合作契約的目的是專為使政府設施、政府補助研發成果之智慧財產權,透過與私部門之產學研合作提供合作互動,以促進科學技術知識之發展轉化為具有市場價值之商業化用途。配合契約之簽署,針對研發合作之權利義務,美國國家衛生研究院另設置有科技發展合作中心(Technology Development Coordinator,TDC),作為研發合作早期階段進行磋商與諮詢之專業機構,以幫助瞭解和研擬適當內容的研發合作契約,並順利依法獲得相關主管機關之核准。
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 )」
部落格及其法律問題之初探