歐洲汽車供應商協會(European Association of Automotive Suppliers,俗以CLEPA簡稱之)於2023年3月7日發表〈關於標準必要專利之政策指南—一個可因應汽車產業數位轉型現象的歐盟專利規則〉(Standard Essential Patents Policy guidelines—For an EU patent regulation that adapts to the digital transformation in the mobility ecosystem),以期有關單位能給予汽車產業更明確的指示,舉凡:SEP專利權人可向何人為授權、「合於FRAND原則之授權條款」應如何被認定等。
CLEPA提及,由於在一技術領域中有SEP時,其他的技術無「迴避設計」(design-around)可能性,而必得實施該被選為標準之技術,故在該技術領域中,無其他技術可與「受該SEP保護」的技術相抗衡;是以該SEP的價值必須被審慎且精確評估。此外,CLEPA指出,由於汽車產業會投資、研發、銷售有助於未來「移動性」(mobility)發展的下世代產品,故此產業與智慧財產權議題有高關聯性(例如:此產業每年會申請超過39,000筆專利權),應予其在SEP議題上有足夠的明確性(certainty)及可預測性(predictability),使其在「投資於廣泛實施標準的『新技術』」上,更可依循。而創建一個「利益平衡」(balanced)的環境,將有助於授權雙方進行合於「誠信原則」(good-faith)的授權協議。
CLEPA為以上目的,提出五點建議:
(1)應有一「歐盟層級」的立法
一個「歐盟層級」(EU-level)的法架構體系是較足以為SEP專利權人及專利實施者間,提供較「利益平衡」的環境,且較可抑制不公平的SEP授權行為。
(2)「供應鏈中任一層級,均可得授權原則」
凡任何欲得授權者,不論其位於供應鏈中何層級,均應予其有「在符合FRAND原則」下,被授權的機會。又,由於一技術之所以會成為「標準」,係因被「商討」(coordination)而出,倒不一定是因其在市場競爭上,真的有大勝於其他技術的優勢,故授權權利金應僅可反映該技術本身的價值,而不可將「因標準化而可帶來的其他廣大利益」摻入。
(3)對於SEP授權條款應有明確指示
政策制定者及各「標準制定組織」(Standard Setting Organization, SSO)應對「何謂合於FRAND原則之授權條款」提供指南;此外,也應提出就一SEP及其有被納入的「專利組合」(portfolios)的評價方法。
(4)供應鏈中的授權狀況應明瞭
專利實施者應清楚明瞭其是否應獲授權,或其上游元組件供應商是否已獲授權。
(5)應有完整的法體制
政策制定者應制定法體制或應提供關於法體制的指南,以避免SEP專利權人不當申請「禁制令」(injunction),以強使授權協議之可被達成。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
添加營養素到一般之食物中,對於維持或增進整體食物之營養品質來說,是一個非常有效率之方式。然而,不當添加或濫用這些外加之營養素,卻可能造成消費者過度或不足攝取某些特定之營養成分,甚至更可能造成某些食物之營養價值有誤導或詐騙消費者之嫌。 美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration,以下簡稱FDA)為了統一回應食品廠商、其他聯邦主管機關以及相關學會之問題,針對添加到食物中之必需營養補充品,在2015年11月6日公告了一份指導原則(Questions and Answers on FDA’s Fortification Policy)。本指導原則以Q&A之形式呈現,,列出FDA對於食品營養強化物(Fortification of Foods)政策之態度(並未變更其自1980年代以來對於食品營養強化物之向來立場)以及建議遵循規定。 FDA建議食品營養強化物添加之基本原則如下:校正飲食之缺陷;補充因食物於處理、流通之過程中所喪失之營養素;根據食物整體熱量計算之結果,均衡添加各種食品營養強化物等。 本指導原則僅適用於人類使用之食品,動物用食品並不在其建議範圍內;另外,其亦不適用於嬰幼兒配方或是一般之保健營養品,其僅適用於一般常規之食物,例如:牛奶、果汁、豆漿、麥片、麵包、通心粉、乳瑪琳等。但是要注意,針對一些新鮮的食物或本身即非營養的食物,例如:新鮮蔬菜、魚肉類、糖、甜點、碳水化合物等,並不建議再額外添加食品營養強化物。 另外,只有人體所必須的營養素(essential nutrients)才可額外添加到常規的食品中,亦即所有添加物都須依據膳食營養素參考攝取量(Reference Daily Intakes;RDI)所規定之種類及建議量,做適當的添加;且添加物必須合法且安全。 食品營養強化物之標示,則必須依據食品標示相關法規恰當為之,不可出現會誤導消費者的任何詞彙,也不宜做出任何可以預防營養素缺乏之陳述,因為這麼做可能使消費者誤認有添加物的食品其營養成分較原始食物高。 本指導原則對廠商並無強制力,然要是廠商有違反本指導原則之情形,FDA將會發出警告信,顯示出FDA強烈建議廠商遵守本指導原則之決心。
英國DECC發佈實施智慧電表對隱私影響評估報告英國能源與氣候變遷部 (Department of Energy & Climate Change, DECC) 於2012年十二月十二日,依據歐洲執委會於同年三月針對智慧電表系統推展準備所發表的建議 (2012/148/EU: Commission Recommendation of the 9th March 2012 on preparation for the roll-out of SM systems, Section 1.4),公佈其就智慧電表實施計畫對隱私影響的評估 (Privacy Impact Assessment)。 該項評估羅列了十一項面向,分別探討其可能因智慧電表實施對隱私帶的衝擊。這些面向包括有智慧電表為防範非法、未經授權資料近取的安全性管理,中央、地方政府機關及執法單位為他途而對資料的使用,第三人對細部能源消費資料的取得,對電表資料過長時間的保留,及非帳戶持有人對能源消費資料之取得等。 該部部長巴洛妮絲‧菲瑪 (Baroness Verma) 表示: 消費者是最重要的,因此能源與氣候變遷部在推動智慧電表實施的同時,亦致力於隱私、安全、消費者保護及通信等議題的處理。 除此之外,DECC並針對應如何]執行歐盟於同年十月二十五日通過的能源效率指令(Energy Efficient Directive 2012/27/EC) 中,第十條第二項B款所定關於消費者對去過去至少二十四個月能源消費資料應有簡易取得方式之要求,展開公開諮詢的程序。 英國智慧電表的全面推行預計從2014年展開至2019年結束前完成。其是否能在確保公眾能源消費資料不受非侵害或不當利用的前提下,發展各項配套措施以完成這項各國皆欲達成浩大工程,令人期待。
舊金山監事會通過決議禁止政府使用臉部辨識美國舊金山監事會(San Francisco Board of Supervisors,編按:監事會是舊金山市的立法部門,性質類似議會)於2019年05月通過停止秘密監察條例(Stop Secret Surveillance Ordinance),並將其訂入行政法規(San Francisco Administrative Code)條文,包括增訂第19B章及修訂第2A.20節、第3.27節、第10.170-1節和第21.07節。根據行政法規第19B章,舊金山政府及執法機構未來將不能使用臉部辨識科技,也不能處理或利用任何自臉部辨識科技取得的資訊。 易言之,在公共場所安裝具備臉部辨識科技的監視器,或暗自使用臉部辨識科技尋找嫌疑犯都構成違法行為。然而,法規的修訂不代表舊金山內所有臉部辨識系統將全面停止。由於舊金山機場及港口屬美國聯邦政府管轄,不受地方政府法律所規範,仍可使用臉部辨識科技;而民眾及私人企業並非修訂條文的規範對象,亦可繼續採用。 此次法規的修訂引發高度關注,各界也熱烈討論。反對者表示,法規的修訂使執法機關打擊犯罪的努力付之一炬,危害民眾安全;贊成者則認為,臉部辨識科技過分侵害人民的隱私權和自由權,應對其有所限制。畢竟,臉部辨識科技並非萬無一失,尤其當受辨識者為女性或深膚色人種時,準確率往往下降許多,而有歧視的疑慮。舊金山首開先例立法,成為全美第一個限制政府使用臉部辨識科技的城市,其他城市或國家未來是否會仿效而相繼立法,值得繼續關注。
歐盟「人工智慧法」達成政治協議,逐步建立AI準則歐盟「人工智慧法」達成政治協議, 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展,在各領域之應用日益廣泛,已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act,以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構,並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1],尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議,尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期,歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact),其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出,係全球首項關於人工智慧的全面法律架構,該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式,將基於AI未來可證定義(future proof definition),以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的,並尊重人類基本權利及歐盟價值觀,在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害,遵循以風險為基礎模式(risk-based approach),即風險越高,規則越嚴格,現階段將風險分為:最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比,此次臨時協定主要新增內容歸納如下: 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍,包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣,該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統,也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型,訂定相關規定以確保價值鏈之透明度;針對可能造成系統性風險之強大模型,訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況,臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統,並就基礎模型部分商定具體規則,其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務,另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用,罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%,提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素,如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議,係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果,對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義,確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務,間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍,並對於人工智慧系統的定義縮小,確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管,並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣,仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展,各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境,將持續觀測各國法令動態,提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).