“Cookies”—餅乾或是毒藥？
東京都政府在2022年底發布了「新創全球創新政策」，希望能透過新創全球化的發展帶動產業年輕化，挽救東京在全球新創圈的頹勢。2022年新創生態城市排名東京名列第12名，在其之前的亞洲城市包含第5名的北京、第8名的上海及第10名的首爾，說明了東京在亞洲城市的新創生態排名不如其城市發展一樣的領先群雄。其手段包含在2023年2月以Sustainable High City Tech Tokyo（永續科技城市東京，簡稱為SusHi Tech Tokyo，取壽司的日文諧音）為題，展開一連串將東京打造成新創城市的策略。 關於「新創全球創新政策」中法制方面的政策規劃如下： 1.重新設計法規以培養國內企業家-掌握新創公司的需求，舉行說明會或交流會，來具體後續修法內容。除此之外建立伴走支援制度蒐集新創事業之需求，整合需求對接各主管機關，並協助制度修改之後續追蹤。 2.重新設計全球企業家進入日本的法規-為了增加東京本土的創業公司數量，並加速東京創業公司的全球擴張，制定從海外吸引高級人才的規定，將提出一系列放寬高技能人才簽證簽發條件的特區提案。 3.協助日本新創企業留住外國人才-鬆綁留日簽證規定，使在日一流大學畢業的高階外國人才得於畢業後進入日本新創企業就業或自行成立新創企業。 其他包含結合相關單位包含大學、財團法人與政府部門一同為新創提供支持、培育年輕人創業精神及全球化技能、辦理全球性活動City-Tech.Tokyo並以全國一個品牌的方式向國際推廣日本新創，透過這個「新創全球創新政策」讓日本新創生態發展奪回亞洲冠軍拚向世界前段班。 綜觀來看，東京的「新創全球創新政策」以城市做主體，展現了東京轉變的決心，不只要走在日本最前端更是要走在世界城市的前端。
美國管理不實施專利主體立法進程與趨勢美國管理不實施專利主體立法進程與趨勢 科技法律研究所 法律研究員 劉憶成 2015年07月30日 壹、不實施專利主體概述 「不實施專利主體（non-practicing entity, 以下簡稱NPE）」乃是一個中性的名詞，NPE一方面可促進專利技術交易市場的活絡，但另一方面也有NPE不以活絡專利技術交易市場為目的，而是透過以低價購買專利成為專利權人，並據以行使《專利法》上之權利，投機性地靜待商品製造者投入不可回復之鉅額投資後，始對該商品製造者行使專利侵權主張，對於後者有人將其稱之為「Patent Troll」（中文有譯為「專利巨人」、「專利蟑螂」、「專利流氓」、「專利地痞」或「專利恐怖份子」等等，以下統譯為「專利地痞」）。 專利地痞藉由有問題的專利申請範圍恐嚇企業並勒索和解金的案例激增，對美國造成數十億美元的經濟耗損並且破壞了美國的創新，其橫行的技術領域以智慧型手機及其他消費性電子產品為最。根據加州舊金山的專利顧問公司RPX所作的研究，至2014年，美國專利侵權訴訟中有63%的訴訟是由專利地痞所提起，而受害公司花費在法律費用、和解或判決的費用約122億美元。因此如何降低專利訴訟的成本、降低無效專利的數量及提升專利權的授予品質都成為美國的重要政策目標。 貳、美國政府的對應措施 為了解決專利地痞所帶來的問題，美國早在2011年由國會通過《萊希-史密斯美國發明法（Leahy-Smith America Invents Act of 2011），以下簡稱AIA》，該法並於2012年生效。其目的在於透過改善美國專利制度，包括為發明人提供專利處理程序的快速通道、採取重要步驟來降低專利案件的積壓及提升美國人在國外保護其智慧財產權的能力等等。 不過，專利地痞所帶來的挑戰依舊，特別是專利地痞提出侵權訴訟之成本與被控侵權公司為了防禦所付出的成本之間不具對稱性，這使得專利地痞有機會以和解取得利益。因此，2013年美國政府曾向其國會提出立法七項建議，也祭出五項行政措施，使專利制度更具有透明性，並為發明者創造一個公平競爭的環境。 參、美國國會積極立法 對此，美國開始了多項進一步管理專利地痞的立法進程。以下將就2015年美國國會針對專利地痞所提出之法案進行介紹。 （一）新版創新法案（the Innovation Act） 本法案2015年2月5日送入美國眾議院審議，其法案接續2011年的「美國發明法案」（the American Invents Act，AIA），企圖進一步解決專利地痞濫用訴訟之難題，其中重要條款包括：由敗訴方負擔律師費、提高專利訴訟的成案基準（pleading standard）、專利權人揭示制度、客戶中止訴訟程序等等。 （二）警告函透明法案（Demand Letter Transparency Act of 2015） 美國眾院於2015年4月20日提出《警告函透明法案》，該法案首先要求美國專利與商標局（USPTO）建立一個公開可查詢的警告函資料庫，然後要求大量寄發侵害警告函的行為人必須透過這個資料庫對USPTO揭露其行動，同時侵害警告函的內容也必須記載這些資訊，使收信人能夠公平得知。 （三）保護美國人才與企業法案 美國參議院於2015年4月底針對抗衡美國patent troll提出法案，該法案名為《the Protecting American Talent and Entrepreneurship （PATENT） Act》。希望能制止美國近年來濫用美國專利制度，所造成許多不必要之專利訴訟案件等情形。美國眾議院於2015年5月底又針對PATENT Act法案作出修正，希望在打擊專利地痞的同時，又不至於而造成專利權人濫用AIA的保護。 肆、結論 為了解決專利地痞的問題，美國政府分別從立法及行政措施著手，依據美國歐巴馬總統的建議，不論是美國政府或是美國國會，刻正積極雙管齊下透過各項行政手段，例如修改專利相關規則，或者透過國會立法方式，對專利地痞進行規制。其實，專利地痞不僅橫行於美國，其亦在許多國家從事相關活動，故美國相關行政措施與立法，勢必成為各國在解決專利地痞問題時的重要參考依據，因此美國各項法案的後續發展，都值得吾人繼續關注。
APPLE以違反DMCA法案追訴Psystar根據美國北加州聯邦地方法院之資料公佈，APPLE已於上週對“Mac Clone”（克隆機）廠商PSYSTAR追加控訴，指控PSYSTAR侵犯了APPLE的著作權和商標權，同時，亦違反了美國1998年通過之數位千禧年著作權法（DMCA - Digital Millennium Copyright Act）的規定。APPLE表示，尚有其他廠商涉及本案，但APPLE仍未公佈其他涉案廠商名單。 PSYSTAR總部位於美國佛羅里達州，今年4月其推出了安裝APPLE Leopard OS X作業系統的低價個人電腦。此“Mac Clone”（克隆機）標準版售價為399美元，高階版售價999為美元。繼今年7月APPLE對PSYSTAR提起法律訴訟後，11月26日又針對PSYSTAR推出的“Mac Clone”（克隆機）追訴其侵犯了APPLE著作權和商標權。 今年8月份，PSYSTAR曾反控APPLE，宣稱APPLE把Mac機種之硬體和Mac OS X作業系統實行捆綁銷售（Tying），已明顯涉及不公平競爭，並違反美國反壟斷法相應條款。APPLE於9月份已要求法院認定PSYSTAR該項反訴無效。該起訴訟的主審法官威廉•阿爾薩普（William Alsup）於11月18日已作出裁決，認定PSYSTAR對APPLE的反訴無效。 APPLE的律師表示，該公司已握有充足之證據，因此決定對PSYSTAR提出其違反DMCA法案的追加指控。但APPLE的律師沒有對此證據加以具體說明，僅表示該項新指控與PSYSTAR的產品和市場行銷活動有關。 按照原定訴訟程序，APPLE起訴PSYSTAR的訴訟預計將於2009年11月09日開庭審理，PSYSTAR和APPLE雙方必須於2009年08月20日之前向法院提交一份描述兩造觀點和權利的說明。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。