歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)之智庫「歐盟智財侵權觀察平台」(the European Observatory)於今(2021)年2月出版《防偽技術指南》(Anti-Counterfeiting Technology Guide,下稱本指南),本指南全面介紹目前市面上防偽技術的內容,技術區分成電子型、標記型、化學型、物理型、機械及數位媒體型等五大防偽技術類別,供所有有興趣了解或欲執行防偽技術的各規模、各領域企業們參考。
仿冒為全球性問題,幾乎威脅到了各領域行業的營運與生存,而全球仿冒品數量在互聯網時代之下,以每年增長15%的驚人速度上升中,已嚴重侵害了企業的品牌商譽與智慧財產權。企業雖懂得以註冊智財權的方式自我保護,但仿冒問題對企業帶來的攻擊性日益增加、防偽技術又多如牛毛且複雜,本指南彙整之資訊,尚補充了關於ISO標準的相關技術資訊,如《 ISO 22383:2020 》(產品與文件之安全性、彈性、真實性與完整性-重要產品認證方案之選擇與性能評估標準)。這些資訊可以跟防偽技術一併使用,精進企業整體防偽策略。
此外,本指南對於彙整出的每項防偽技術或ISO的相關技術標準,都予以清楚介紹,並說明技術主要特性、優缺點、用途、實施條件以及相關成本,企業可透過本指南比較各式防偽技術,從而選定最適合其業務性質的防偽技術,及早防範仿冒風險,以保護企業之業務營運與品牌發展。
美國衛生部隸屬之醫療資訊科技標準委員會(Health IT Standards Committee)為了因應「2009年經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act, “ARRA”)的通過,制定了新的電子醫療紀錄的隱私、安全標準,以擴大保護電子醫療紀錄的使用安全。 這次制定的電子醫療紀錄的隱私、安全標準,將透過具有足夠防護能力的醫療資訊科技系統標準,來保護電子醫療紀錄的交換,並且擴大適用範圍到醫療照護廠商與提供者,要求其必須在2011年前達到幾項資訊的使用控制標準,包括「醫療保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act, “HIPAA”)與「加密促進標準」(Advanced Encryption Standard)之相關規定,以完備個人電子醫療資訊的保護網。 在此次訂立的標準之下,任何人員或是應用程式欲使用與接近電子醫療紀錄,應符合法律所授予的接近與使用之要件。同時,處理個人醫療資訊的系統,也必須具備對個人醫療資訊加密與解密的能力,以保障個人醫療資訊的安全與完整。除了以上的要求,這些標準也要求相關的適用機構,必須在2013年以前完成符合病歷交換格式(HL7)的使用接近控制、安全宣示標記語言(Security Assertion Mark-up Language, “SAML”)、網路服務認證(Web Service Trust, “WS-Trust”)以及促進資訊標準建置組織(Organization for the Advancement of Structured Information Standards, “OASIS”)的機制,以保障醫療資訊的安全。
GPL(General Public License,通用公共許可證)即將進行更新修訂FSF( Free Software Foundation,自由軟體基金會)於日前公佈,將針對現行版本GPL Version 2進行更新修訂。由於GPL Version 2自1991 年使用至今未曾修改過,隨著軟體開發技術日新月異,新興網路應用議題亦不斷產生,故確時有必要更新修訂。FSF預定在2006年第一週會公布GPL v3草案,詳細說明每一條條文修改的原因及影響,並提供予IT產業、軟體使用者、以及和GPL v3有利害關係的各界人士,共同彙集多方的意見,以期獲得更廣大的效益。 然改寫GPL v3實屬不易。GPL是世界性的授權條款,但現今世界各國的著作權法與專利法等相關法令規範不一,再加上新興的網路應用技術與模式,GPL v3新規範應儘可能將上述要項考量納入增訂,以避免引發爭議;若是相關爭議順利解決的話,預料2007年年初就可將GPL v3擬訂完成。
美國國際消費電子展研討會討論有關打擊專利蟑螂議題美國國際消費電子展(International Consumer Electronics Show, CES)是每年全球介紹消費性電子產品的第一場重頭戲,2013年於美國時間1月8日在拉斯維加斯會議中心(Las Vegas Convention Center, LVCC)展開,展期持續四天。CES展展出面積17萬平方公尺,有超過3,250個參展公司,展出20,000種最新科技的電子產品,超過15萬人次參加。除了展出電子產品最新趨勢,CES同時也對於電子資訊相關議題開設研討會議,今年共有超過300場的研討會。 其中有一系列名為「創新政策高峰會」(Innovation Policy Summit)的研討會主題,討論政府部門如何與企業合作促進經濟成長及創新應用。高峰會中除邀請各科技領域中的創新發明者,還邀請政府部門、國會議員等,討論與科技政策最相關的種種議題。值得注意的是,創新政策高峰會中一場主題為「打擊專利蟑螂」(Fighting the Patent Trolls)的研討會於1月8日舉行,討論有關政府及民間業者如何打擊影響科技產業的專利蟑螂(Patent Trolls),與會者除了有眾議員Peter DeFazio,還有Google、電子前線基金會(Electronic Frontier Foundation,EFF)、電子製造商Voxx International、零售商Home Automation等等企業代表,分享被專利蟑螂控訴專利侵權的經驗及提供意見。 在研討會中討論出的打擊方案有以下幾點: ‧擴展DeFazio眾議員提案的「保護高科技創新者免於惡意訴訟法案」(The Saving High-tech Innovators from Egregious Legal Disputes Act, SHIELD Act)到其他受專利蟑螂攻擊的產業,同時修改法案要求原告應在法院判決其負擔被告訴訟費用時,同時提出擔保金。 ‧應簡化專利局審核時質疑(challenge)不良專利的程序。 ‧在專利訴訟中對實際損害(actual damages)應提出更明確證據,並應更嚴格審查核發初步禁制令。 ‧科技公司應設法自救或組成聯盟,或者推廣Twitter公司2012年提出的「專利發明者協議」(Innovator Patent Agreement),該協議讓公司內專利發明者對其發明專利有更大控制權,並承諾公司僅會將其專利用於防衛用途。 其中第一點的SHIELD法案,是眾議員DeFazio及Jason Chaffetz為遏止專利蟑螂於2012年8月共同提案。該法案目標在打擊專利蟑螂,針對電腦軟硬體提出的專利訴訟,原告若無勝訴之合理可能性(reasonable likelihood of succeeding),法院得判決原告必須負擔被告訴訟費用及律師費用,以達到遏止專利蟑螂的目的。然而目前SHIELD法案立法進度停滯,DeFazio預計將提出修正版本爭取通過。DeFazio表示,該法案若要成功立法,需要各界聯合及廣泛支持。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。