美國專利局日前核准美國Chromatin公司一項指標性專利,該專利係用在動植物細胞上,作為傳遞媒介的小染色體建構物(construction of mini-chromosomes as vectors for plant and animal cells),與使用基因工程小染色體創造轉基因植物的技術(techniques for creating transgenic plants using engineered mini-chromosomes)。這項專利的重要性並非針對特定的植物品種,而是使Chromatin公司在植物使用小染色體的技術上,取得的獨佔權利。
此項專利的技術最初由芝加哥大學的研究人員所開發,該校將技術專屬授權給Chromatin公司,並允許該公司為了商業目的進行轉授權(sublicense)。該公司在這方面的相關權利上,可謂積極進行佈局,並已經擁有超過40項,包括小染色體設計、傳遞與使用等方面的專利權、專利申請與發明。該項專利所描述的技術,可在植物中同時增添幾個基因(gene stacks),不但可節省研發時間,並可衍生具商業價值的新產品。此外,確認用作植物絲點(plant centromeres)的核酸序列,可使該公司在多種植物品種中,產生穩定的DNA構成物(stably inherited DNA)與小染色體。
Chromatin公司主要業務,為開發與銷售促使整個染色體經設計或經混合,而進入植物細胞之新穎技術。這些經過處理的染色體,在維持對基因表現作精確控制的狀況下,可同時將多功能的基因注入植物細胞中。Chromatin公司利用這些新基因工具來設計與銷售產品,這些產品可賦予植物更多的商業價值,包括改進養分與健康特性,在用途上則包括工業、農業與醫藥產品的開發。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美聯社(The Associated Press, AP)於十月九日在「南紐約聯邦地方法院」(SDNY),正式地向世界權威的數碼核證服務供應商VeriSign及其子公司Moreover Technologies提出違反著作權與商標權等侵權訴訟。根據AP向法院所提出的起訴狀中主張七項訴因,內容以被告違反聯邦著作權法及紐約州的商標法等相關法律規定,其中包含VeriSign及Moreover Technologies製造出與AP的虛偽聯結( False Association)而違反了商標法案-Lanham Act等。AP在起訴狀中也主張因被告上開侵權行為及非法侵入AP的電腦主機而違反紐約州「非法侵入他人動產罪」(Trespass to Chattels)之行為,故同時請求聯邦法院准予核發永久禁止令,以禁止被告使用AP所有的新聞報導內容並刪除被告公司電腦內所有屬於AP所有之著作財產權。 本案被告之Moreover Technologies最早標榜透過網路新聞的搜集、分類及傳送的方式,成為提供即時新聞、當前知識及商業資訊之先驅,其在該公司的網頁上使用AP所有超過兩萬五千筆的新聞內容。而同案被告VeriSign,於二○○五年十月份以約略美金三千萬的現金將Moreover Technologies合併。AP的總裁暨執行長Tom Curley表示,任何未得AP之授權同意而自行搭載(Free Riding)使用AP所有之新聞內容之人,其行為已對新聞記者的著作財產權造成莫大的損失,AP從成立至今,已有三十二各新聞記者因公殉職。基於上開理由,AP向法院請求被告因侵權所獲得之利益及懲罰性損害賠償。
歐盟執委會啟動《關於標示與標籤AI生成內容之行為準則》之相關工作,以協助生成式AI之提供者與部署者履行其透明度義務2025年11月5日,歐盟執委會啟動《標示與標籤人工智慧生成內容之行為準則》(a code of practice on marking and labelling AI-generated content,下稱行為準則)之相關工作,預計將於2026年5月至6月間發布行為準則。此行為準則與《歐盟人工智慧法案》(EU AI Act)之透明度義務規定相關。這些規定旨於透過促進對資訊生態系的信任,降低虛假訊息、詐欺等風險。 《歐盟人工智慧法案》第50條第2項及第4項之透明度義務,分別規定 1. 「『提供』生成音檔、圖像、影片或文本內容的AI系統(包括通用AI系統)」的提供者(Providers),應確保其輸出係以機器可讀的形式標示(marked),且可被識別屬於AI所生成或竄改(manipulated)的內容。 2. 「『使用』AI系統生成或竄改以構成深度偽造之影像、音訊或影片內容」的部署者(Deployers),應揭露該內容係AI所生成或竄改。 前述透明度義務預計於2026年8月生效。 後續由歐盟AI辦公室之獨立專家透過公眾資訊與徵選利害關係人意見等方式,推動起草行為準則。此行為準則不具強制性,旨於協助AI系統提供者更有效地履行其透明度義務,且可協助使用深偽技術或AI生成內容的使用者清楚地揭露其內容涉及AI參與,尤其是當向公眾通報公共利益相關事項時。 AI應用蓬勃發展,同時AI也可能生成錯誤、虛構的內容,實務上難以憑藉個人的學識經驗區分AI幻覺。前文提及透過標示AI生成的內容,以避免假訊息孳生。倘企業在資料源頭以標示等手段控管其所使用之AI的訓練資料,確保資料來源真實可信,將有助於AI句句有理、正向影響企業決策。企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從資料源頭強化數位資料生命週期之管理。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟發布綠色政綱產業計畫,提供綠色轉型、國家補助、供應鏈韌性政策歐盟執委會於2023年2月1日公布「綠色政綱產業計畫(Green Deal Industrial Plan)」,該計畫主要包含淨零產品產業建立、國家補助、強化供應鏈、資金等綠色轉型重要政策。「綠色政綱產業計畫」將透過以下四大支柱協助歐盟進行綠色轉型。 (1)建立可預測、簡化且一致的管制環境 歐盟將提出《淨零產業法(Net-Zero Industry Act)》草案簡化管制框架來支持電池、風車、熱汞、太陽能板、電解、碳捕捉等技術;本法案將分析各產業部門後,建立各部門2030年能力目標,確保產業供應鏈不會遭遇瓶頸,並縮短淨零產品工廠選址和中小企業補助核准流程時間,以及增強核准流程的可預測性。另外歐盟並將提出《關鍵原物料法(Critical Raw Material Act)》草案,以管制生產淨零產品的關鍵物資,並透過回收、來源多樣化等方式來降低歐盟對第三方國家的依賴。 (2)更快的提供充足資金 歐盟將放寬各會員國的補助程序,並提高補助金額上限。另外因應中國和美國對淨零產業的補助,本計畫將提高歐盟與歐盟會員國的淨零產業補助額度,讓補助效果能和其他非會員國的補助達同樣程度。 (3)人才訓練與技術強化 歐盟將透過人才訓練、認證和補助來增加綠色及數位轉型技術之勞動力。 (4)為建立韌性供應鏈開放貿易 歐盟將加強與非會員國的自由貿易協定,增加關鍵原物料來源。歐盟也將透過《外國補助規則(Regulation on Foreign Subsidies)》保護歐盟市場的公平性、調查非會員國的傾銷行為、扭曲市場的補助。
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。