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」
美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2014年間以路由器(Router)與雲端服務的安全漏洞,導生消費者面臨資安與隱私風險之虞,而依據《聯邦貿易委員會法》第5條(Federal Trade Commission Act, 15 U.S.C. § 45(a))委員會防止不公平競爭違法手段(unfair methods of competition unlawful ; prevention by Commission)之規定,即華碩涉嫌行使不公平或詐欺的手段致影響商業活動之公平競爭為由,對我國知名全球科技公司華碩電腦股份有限公司(ASUSTeK Computer, Inc.)進行起訴 。 本案歷經FTC近二年的調查程序後,華碩公司於2016年2月23日同意FTC的和解條件,即華碩公司應針對部分存在資安疑慮的產品依計畫進行改善,並且於未來20年期間內須接受FTC的獨立稽核(independent audits)。 FTC於該案的起訴報告中指出,華碩於銷售其所生產的路由器產品時,曾對消費者強調該產品具許多資安保障措施,具有得以防止使用者不受駭客攻擊等效果;然而,該產品實際上卻具有嚴重的軟體設計漏洞,使駭客得以在使用者未知的情況下,利用華碩路由器的網頁控制面板(web-based control panel)之設計漏洞,任意改變路由器的安全設定;更有專家發現駭客於入侵華碩製造之路由器產品後,得以強佔使用者的網路頻寬。 此外,華碩允許使用者沿用路由器產品的預設帳號密碼,再加上華碩所提供的AiCloud與AiDisk雲端服務功能,讓使用者得以隨身硬碟建立其私有的雲端儲存空間,使得駭客得藉由上述華碩路由器的設計漏洞直接竊取使用者於隨身硬碟內所儲存的資料。FTC並於起訴聲明中指出,駭客利用華碩路由器產品與相關服務的漏洞,於2014年間成功入侵超過12,900多位產品使用者的雲端儲存空間。除此之外,使華碩更加備受譴責的是,當該漏洞被發現之後,其並未主動向產品的使用者強調產品存在該資安問題,更未告知使用者應下載更正該設計漏洞的軟體更新,因此FTC始決定對華碩進行起訴。
歐盟執委會發布《歐盟晶片調查報告》提出四點發現以利未來晶片法相關計畫制定歐盟執委會(European Commission)於2022年8月2日發布《歐盟晶片調查報告》(European Chips Survey Report,下稱調查報告),調查結果顯示業界至2030年為止,對晶片之需求將倍數成長。調查報告於2022年2月啟動,其目的在收集有關晶片和晶圓(wafer)現行及未來需求的初步資訊,作為了解晶片供應危機對歐盟產業影響的第一步。調查報告總共收到141份來自半導體供需雙方廠商之回饋意見,其中有54.9%來自大型企業、17.3%來自中型企業、19.5%來自小型企業、8.3%來自微型企業。調查報告對上述意見進行分析,以提供來自半導體價值鏈洞察與預測的觀點。 調查報告主要包括以下四點: (1) 預計2022年至2030年間晶片需求將倍增,未來對領先半導體技術的需求將顯著增加。 (2) 在選擇製造地點時,建立新晶片製造設施的公司將著重合格的勞工及遵循政府法令。 (3) 供應危機影響所有生態系統,預計至少會持續到2024年,迫使企業採取代價較高的緩解措施。 (4) 半導體研發資金主要與供應方相關,但補助計畫(support initiatives)也與需求方相關。 2022年2月8日歐盟執委會提出《歐盟晶片法草案》,旨在處理半導體短缺以及加強歐洲技術領先地位。隨著歐洲半導體專家小組開始研究監控與盤點架構,調查報告的結果可以協助制定《歐盟晶片法草案》與相關計畫。
APPLE iPhone 3G訊號差遭用戶提告具外電報導,美國一阿拉巴馬州居民已向法院提起告訴,控告蘋果公司(APPLE)手機(iPhone 3G)之上網速度緩慢,與其廣告之陳述大相逕庭。 興訟人Jessica Alena Smith於本月19日向美國北阿拉巴馬州地方法院提請訴訟,其於長達十頁之訴訟書中聲稱,APPLE iPhone 3G的速度比宣傳的速度慢,該廣告已有誤導之嫌。Smith要求代表其他用戶使這起訴訟變成一個聯合訴訟。 APPLE廣告聲稱iPhone 3G「一半的價錢,一倍的速度」,能更快地登入網路、上網、收發email、傳送簡訊等,但Smith認為其實際情況卻比廣告所說的緩慢。原告之代表律師表示,APPLE顯然已違背該產品出售時所做出的承諾。同時,更有些許使用者發現iPhone 3G容易發生通話或上網斷訊的情況。 經過幾週的沉默後,APPLE終於體認該產品確實存有訊號接收的問題。APPLE並已發佈「iPhone OS 2.0.2」軟體更新程式並稱能「修正問題」,且已置於iTunes供使用者免費下載,以改善iPhone3G的網絡連接性能。但其是否能修復使用者提出的上述問題,尚不得而知。 該訴訟中要求APPLE提供維修或更換瑕疵產品並負擔損害賠償與律師費用等。目前APPLE尚未對該項請求提出回應或發表評論。
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。