「反間諜程式法草案」於參議院尋求闖關通過
美國眾議院已於本週（2007.05.23）口頭表決通過「反間諜程式法草案」，未來將有待於參議院表決通過後，公佈施行該法。
間諜程式通常是指涉收集電腦使用者資訊的惡意軟體，該惡意軟體通常係安裝免費軟體中不知名的某個套件，或者是隱含在所下載網路遊戲程式中、不請自來的廣告頁面或者電腦中毒所導致。其危險之處即在於，該惡意軟體將使電腦使用者的使用者帳號、密碼以及個人金融帳目細節等等個人資料傳遞出去，以詐欺該使用者。
由於該法案要求程式開發商於使用者下載此類程式前，需要提醒使用者以及獲得他們的同意，因此，軟體產業非常反對該項規範。
據了解，美國眾議院已於2004年及2005年以壓倒性的勝利表決通過「反間諜軟體法案」，惟當時該法案並無法獲得參議院的青睞，而慘遭否決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國家創新與創業諮詢委員會（National Advisory Council on Innovation and Entrepreneurship, NACIE）於2024年2月8日發布「透過創業提高競爭力：美國創新策略」（Competitiveness Through Entrepreneurship: A Strategy For U.S. Innovation）報告，其確定改善與協助美國創業精神之三大關鍵領域，並提出十項建議，敦促政府消除創業活動障礙，增加新創公司獲得人才、資金之機會。 NACIE由企業家、創新者、投資人、學者與經濟發展領導者組成。由商務部長責成其確定如何使美國繼續成為改變典範之創新來源、以及將創新推向市場之泉源。NACIE於此報告中所確認之三大關鍵領域與十項建議之內涵簡述如下： （1）關鍵領域1：發展未來產業（Growing the Industries of the Future） 美國雖於能源、自動化、人工智慧、量子科學與生物科技等創新領域取得商業上之成功，但對於產業創新仍存有四大威脅，包括國家機關間之協調、研發投資之持續減少、大學研發產品商業化受阻與境外製造之風險。 建議1： 成立國家創新委員會（National Innovation Council），由科學技術政策辦公室主任（Director of the Office of Science & Technology Policy）擔任主席，成員包括相關內閣秘書、國家科學基金會（NSF）主任、美國專利商標局（USPTO）局長與美國首席技術長（Chief Technology Officer, CTO），倡導全國創新與創業並協調相關聯邦政府活動。 建議2： 恢復與擴大國家投資，使創新登月計畫成為可能—大幅增加聯邦對關鍵技術之研發投資，使美國在未來成長產業中發揮領導作用。 建議3： 啟動國家創新加速器網路（National Innovation Accelerator Network, NIAN）—一個由加速器、輔導、投資計畫與創業支持組織組成之虛擬“網路中之網路”（“network of networks”），旨在大規模增強社會各方面之包容性創業能力。 建議4： 為聯邦資助之研究與開發提供智慧財產權激勵措施；制定政策與激勵措施，促進聯邦政府資助之創新廣泛傳播與商業化；並促進將聯邦資助創新進行國內製造。 建議5： 積極與創新者、企業家與資助者合作，確保其擁有足夠之智慧財產權與網路安全教育與資源來保護其之想法與業務，並接受培訓以能夠識別與防止外國公司或國家潛在之智慧財產權盜竊。 （2）關鍵領域2：獲取資本（Accessing Capital） 美國前七大上市公司全部皆由創投所支持，於1990至2020年間，相較於私部門之雇用率上升40%，同一時期由創投支持之公司雇用率成長達960%；美國創投規模亦居於全球之冠，甚至某些城市之創投規模已超過其他國家，如2021年紐約之創投規模即相當於印度全國之規模。惟美國創投之問題在於投資機會未能平等，如女性、有色人種、非都會區較難獲得創投投資。 建議6： 透過制定新聯邦計畫，擴大企業家之成長資金管道，以支持各地更多企業家，特別是通常未受足夠服務之企業家。 建議7： 透過擴大直接資助與基於激勵（incentive-based）之聯邦計畫，增加資金並為新興基金經理提供機會，以便於全國更多處皆能有更多具有各種人口背景與專業之投資人。 建議8： 向投資於研發、種子輪或A 輪融資新創公司、女性與少數族群擁有之新創公司、以及保護與授權智慧財產權之公司與個人提供年度稅收抵免與激勵措施。 （3）關鍵領域3：培養創業人才（Developing Entrepreneurial Talent） 人才對於創業生態系之完整建構至為重要，美國一半以上之10億美元公司由移民創辦，三分之二之獨角獸公司由移民創辦或共同創辦，這些公司之創辦人中有25%是國際學生。 建議9： 透過提供導師、支持服務資金以及幫助吸引與培養關鍵人才，全面支持新高潛力企業家，旨在增加美國新創公司之數量與影響力。 建議10： 有系統地提供支持創業之工具與資源，打破任何人、任何地方之障礙，為新創業企業做出貢獻，以便美國未來能更快地創新。
日本委託研究開發之智慧財產治理運用指引委託研究開發之智慧財產治理運用指引（委託研究開発における知的財産マネジメントに関する運用ガイドライン，以下簡稱委託研發智財運用指引）為日本經濟產業省制定並於2015年5月15日公布，用於規範該省、或該省所轄獨立行政法人委外執行技術研發計畫而產出的各項智慧財產權之管理運用事宜。 日本於產業技術力強化法第19條納入拜杜法（Bayh-Dole Act）的意旨，建立了政府資助研發所生的智財權成果歸屬受託單位的原則，但同時為促進研發成果的第三人商業化利用，落實國家資助技術研發成果獲得充分運用以達成國家財富最大化的政策方針，因而作成該指引。 委託研發智財運用指引以委託機關和受託單位為規範對象，首先揭示了研發成果商業化利用的重要性，並以此為核心思維，賦予委託機關須就個別委外研發計畫，在計畫開始前訂定計畫智財權管理方針，並向潛在計畫參加者提示的義務，同時，委託機關須確保委託契約中包含智財權等成果管理運用之約款，例如針對成果有無適用日本拜杜法規定、受託單位承諾在相當期間內未妥善運用成果時開放第三人利用等；另一方面，受託單位則有義務就計畫設置智財營運委員會，負責在計畫執行期間處理智財權管理事宜。
聯邦巡迴上訴法院確認同為蘋果供應商的玉晶光並未侵害大立光的專利權2013年6月4日大立光在北加州聯邦地方法院起訴玉晶光，主張玉晶光生產的八款透鏡侵害其五件美國專利。就部分的產品玉晶光請求法院裁判無引誘侵權，北加州聯邦地方法院部分准許了玉晶光的請求，之後大立光就無引誘侵權部分上訴聯邦巡迴法院敗訴。 大立光未能主張直接侵權，因為玉晶光絕大部分的透鏡是銷售給蘋果在亞洲的供應鏈中的鏡頭模組廠，鏡頭模組廠再販售給亞洲的系統組裝廠，最後由系統組裝廠整機出售給蘋果，再由蘋果販賣給美國的消費者。這個過程中玉晶光並非唯一的透鏡供應商，大立光也是供應商之一甚至供應量大於玉晶光。 法院贊同並認為引誘侵權是行為人(本案中為蘋果)被引誘而有直接侵權的證據，但大立光在本案中無法證明玉晶光有引誘侵權責任，因玉晶光沒有在美國有直接製造、使用、銷售、許諾銷售或進口的行為，故不構成直接侵權，而玉晶光在本案中並不爭執侵害大立光的專利權，但主張並非是引誘侵權人。 大立光另提出的主張是蘋果的供應鏈是「隨機選擇」大立光或玉晶光的透鏡，因此推論蘋果在美國的產品採用玉晶光的比例，等於蘋果在全世界的產品採用玉晶光的比例，進而認定蘋果在美國有直接侵權。唯聯邦巡迴上訴法院認為大立光關於「隨機選擇」這個主張，沒有提出來自供應鏈的相關證據，所以沒辦法證明蘋果在美國的產品有使用玉晶光的透鏡。大立光可再上訴美國最高法院。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。