美國資通訊設備無障礙使用計畫趨勢觀察

刊登期別
第26卷第1期,2014年01月
 

※ 美國資通訊設備無障礙使用計畫趨勢觀察, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=66&tp=1&d=6500 (最後瀏覽日:2024/04/26)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國正式提出人類組織與胚胎法草案

  英國可算是對人類胚胎研究最積極的國家之一,目前其胚胎相關研究係根據「人類受精與胚胎學法」(Human Fertilisation and Embryology Act 1990,HF&E Act)及「人類受精與胚胎學規則」(Human Fertilisation and Embryology (Research Purposes) Regulations 2001,Research Purposes Regulations)之規定,並授權「人類受精與胚胎學管理局」(Human Fertilisation and Embryology Authority,HFEA)加以管理。   然面對胚胎研究日益多樣化,英國健康部於今(2007)年5月正式提出「人類組織與胚胎法草案」(Human Tissues and Embryos (Draft)Bill,以下簡稱草案),期能加強現有管理體系並促進相關技術之發展,而草案特別針對體外受精(in vitro fertilization)及胚胎研究之相關規定,作一徹底檢視及翻修。   進一步觀察,胚胎儲存、胚胎篩選、精卵捐贈及主管機關均屬草案規定範圍,另近來於英國國內討論熱烈的人類動物混合胚胎議題,亦於草案中有所規定,草案准許三種類型之人類動物混合胚胎得以被製造,分別是:將動物細胞注入至人類胚胎中、將動物DNA注入至人類胚胎中及將人類細胞核植入動物卵子中等。至於人類精卵與動物精卵之結合,則是被禁止之行為。   草案後續將送交國會專門委員會審查,但由於草案涉及極為爭議的人類動物混合胚胎議題,社會輿論的壓力及保守派議員會產生何種影響,值得持續關注。

論智慧財產交易於破產發生時之法律因應機制

歐洲新著作權指令 將影響互聯網環境下之著作使用

  2018年9月12日,歐洲議會通過歐盟委員會於2016年制定的「單一數位市場著作權指令」,其中包含最具爭議的兩項條款:   第11條是有關「鏈接稅」(link tax)的條款。針對使用或匯集新聞文章片段的網站,未來恐需向源頭出版之新聞業者支付授權費用。例如若Twitter推文中包含來自Guardian文章的螢幕或文字摘要截取,則Guardian可以要求Twitter支付授權費用。   第13條則是有關「上傳過濾器」(upload filter)或稱「Memes禁令」(meme ban)的條款。為加重網路平台服務業者防止上傳者侵害著作權的監控責任,要求如Google和Facebook等業者,須使用強制內容過濾的軟體以清除違規行為,且須建立快速刪除機制,避免侵害著作權。   該指令在歐洲議會通過後,將進入歐盟委員會、歐盟理事會和歐洲議會之間的非正式談判。這三個組織將決定最終版本,約2018年12月提交給歐盟法律事務委員會,最後於2019年1月再回到歐洲議會進行投票。   歐盟指令本身雖不是法律,如何解釋立法也將取決於各國,惟透過本次歐洲議會的結果,可預見未來在歐洲市場,對於著作權人的保護與使用者的行為,將朝權利衡平的方向作調整。

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 )」

TOP