英國內政部(Home Office)於2023年11月30日與全球13家線上平臺與服務提供者(包括Amazon、eBay、Facebook、Google、Instagram、LinkedIn、Match Group、Microsoft、Snapchat、TikTok、X(Twitter)、techUK及YouTube等)簽署自願性《防範線上詐欺憲章》(Online Fraud Charter),促進落實防詐措施。
此協議針對線上平臺與服務提供者之防詐重點要求如下:
1.設置監測及預防體系:線上平臺與服務提供者應建立有效流程,以辨別、標註和移除不當的內容和帳號;記錄違規使用者,以防其再次啟用或註冊新帳號。此外,線上平臺與服務提供者應採行符合英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre)密碼保護指引的身分驗證機制,並鼓勵使用者採用兩階段驗證,幫助使用者辨別真偽。而在電子商務與社群媒體方面,線上平臺與服務提供者應設置賣家驗證措施以防範不肖業者,並為使用者提供高風險交易安全指南與安全支付服務機制及資訊,保障使用者之消費權益。
2.建立檢舉途徑:線上平臺與服務提供者應提供簡捷的檢舉途徑,方便民眾檢舉詐欺行為,並與執法部門合作,以快速通報平臺或服務所發生之可疑詐欺活動。當未知帳號透過私訊聯繫使用者時,線上平臺與服務提供者可提供適當的警告,以提醒使用者可能的詐欺風險。
3.與公部門合作進行防詐宣導:所有線上平臺與服務提供者必須參與英國線上廣告計畫任務小組(Online Advertising Programme’s Taskforce),完備防制詐欺網。並要求有付費服務之線上平臺與服務提供者於其平臺內設置廣告驗證程序,以便過濾並防止詐欺資訊傳播,確保網路廣告真實性。此外,線上平臺與服務提供者須與英國政府、英國金融行為監督總署(Financial Conduct Authority)及英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office)等公部門展開跨部門協調合作機制,加強防詐情報共享與配合執法取締詐欺。最後,線上平臺與服務提供者必須提供最新詐欺風險資訊以幫助民眾辨別詐欺手法。
該憲章簽署之線上平臺與服務提供者須在六個月內實施上述措施,但因係自願性質,因此其有效性仍有待觀察。
日本經濟產業省召集的「氫能、燃料電池戰略協議會」(水素・燃料電池戦略協議会)於2023年6月6日發布2023年版的「氫能基本戰略」(水素基本戦略),此為日本於2017年首次提出「氫能基本戰略」後,依據近年國際社會2050淨零碳排之宣示,以及烏俄戰爭造成的能源供應危機等情勢變化,再次提出的新版氫能國家型戰略。 本戰略以一個S、三個E作為其氫能發展基本原則,即安全性(Safety)、能源保全(Energy Security)、經濟效益(Economic Efficiency)、環境(Environment);在確保使用安全性的前提下,期望透過發展氫能,實現「氫能社會」理想,兼顧能源供給穩定與經濟成長,同時對環境有所貢獻。基此,本戰略提出擴大氫供給、創造氫需求、建構大規模供應鏈、發展地區性氫能利用、推動技術革新、國際合作、促進國民理解等七項推動方向。 為強化氫產業競爭力,本戰略從製造、運輸、使用等三個面向著手,首先,確立2030年水電解裝置達15GW之目標,支援生產設備設置;其次,建置輸送管路等基礎設施,以降低運輸成本,並確保足夠的氫運輸船以供海上運輸使用;最後,於技術方面,加速燃料電池車、燃氫,以及以氫作為原料之製鋼、化學品製造等技術發展。 針對氫能安全性,則計畫擬定「氫能安全戰略」(水素保安戦略),從「氫安全性相關科學資料取得及共享」、「統一技術標準」、「第三方認證及技術機構之設立」、「人才培育」等面向,全面檢視並調整與氫供應鏈相關的法規範,以確保整體安全性。
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 )」
日本內閣決議通過航空法修正案,增列小型無人機管制規範 DE Technologies起訴戴爾侵犯其商業模式專利一家擁有美國網路上國際貿易相關專利的小公司起訴個人電腦巨頭戴爾公司(Dell Inc., DELL)侵權。這家名為DE Technologies Inc.的公司向一家美國聯邦地區法院提起了上述訴訟。DE Technologies的專利於1996年申請,並於2002年被授予。該公司首席執行長Ed Pool表示,他們的最終目的是將其專利授權給跨國公司並收取這些公司網路上貿易額的一小部分作為特許費。但這些費用全部累積起來可能高達數十億美元。 戴爾是首家遭DE起訴的公司。戴爾對上述訴訟未予置評。截至今年1月30日的財政年度,戴爾414億美元的銷售額中有36%來自美國以外地區,該公司向個人及小型企業的銷售中,大部分是通過網路進行的。 DE Technologies擁有的是一個商業模式專利。此類專利涉及的是流程及方法,而不是構造或化學成份。美國上訴法院於1998年判決擁有此類專利是合法的以後,許多公司開始申請此類專利。但批評人士認為許多商業模式不應被授予專利,專利應被授予那些新穎及非顯而易見的發明。