論智慧財產交易於破產發生時之法律因應機制
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
工業局預計明年和財政部研商修改海關進口稅則，給予廠商進口國內無產製的半導體、面板設備的關鍵零組件時，免課關稅的優惠，以提升國內兩兆產業自給率，在2008年分別提升至25%和50%的水準。包括奇美、彩晶、華映等面板廠都對提高設備自給率很有興趣。工業局指出，全球面板業市場，已成為我國和韓國互相較勁的局面，韓國目前設備自給率已達40%，並計畫在2008年達到80%水準，但我國面板設備自給率目前只有12%，不但主控權掌握在外國設備廠手裡，利潤也被賺走。如果國內面板廠可以提高設備自給率，可以節省成本30%至50%，獲利將可以大幅提高。 工業局表示，由於我國半導體與平面顯示器兩兆產業在晶圓代工帶動下及筆記型電腦與LCD顯示器的大量需求下持續成長，除產值大幅成長外，在設備需求上，台灣將分別占有15%及40%以上的全球市場，國內每年設備投資總額也將高達2,000億元以上，但是卻有九成以上仰賴進口。除了以租稅減免，提高國內面板及設備業者投入設備研發、生產的誘因外，工業局明年起每年也將投入近億元的經費，以科專計畫、主導性新產品研發補助等，協助國內設備業者提升研發及生產能力。 由於我國已成為全球半導體及面板的重要生產廠商，每年進口設備金額十分龐大，工業局也將運用此優勢，吸引國外大廠來台設立研發中心或與國內設備業者合作，投資生產製程設備。為鼓勵兩兆產業中心廠使用國產設備，對使用國產設備達一定比例之廠商，工業局也將研議相關的獎勵措施。
美國國會提出打擊專利蟑螂的研究報告專利蟑螂（Paten Troll）與非專利實施實體（Non-Practicing Entity, NPE）乃係本身不進行任何生產製造或產品銷售，藉由購買專利權（少數亦自行研發），以專利授權或專利訴訟為主要手段，對其他公司啟動專利攻擊，進而收取授權金或賠償金為營利目標之公司總稱。NPE約自2001年開始出現迅速成長，2011年因NPE專利訴訟與授權所造成的花費高達290億美金，較2005年的70億美金成長400%，而其中僅有不到25%是用於研發創新，超過25%用於訴訟。 美國國會智庫機構，國會研究處（Congressional Research Service, CRS）於今年（2012）8月20日發表「專利蟑螂爭議概要」（An Overview of the "Patent Trolls" Debate）研究報告，分析專利蟑螂的行為及其影響，並提出改善方法及建議： 一、建議限制資訊科技的專利保護，然而此舉可能違反WTO下TRIPS之規定（Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights）。 二、許多專利蟑螂與NPE利用專利申請得提出延續案（Continuation），延長專利審查的保密期間。使得他公司可能在不知情下使用該專利而造成侵權。因此建議取消申請中專利提出延續案，並適度公開申請中專利案資訊。 三、限制專利蟑螂與NPE申請美國ITC（International Trade Commission）的禁制令，取消專利推定效力，或改變專利授權金計算方式等。 四、縮短專利權期間或增加專利之維持費。 五、仿效商標法上放棄（abandonment）／怠於行使（laches）商標權之抗辯，對於長期未實施之專利，原告需負舉證責任，證明其有進行該專利之研發、商品化或授權。 六、建議專利轉讓或授權皆應強制公開，以促進市場效率。
歐美擴大永續報告書的揭露範圍，企業可透過歷程管理增進資料透明度根據美國瑞生國際律師事務所（Latham & Watkins）於2024年1月發布的ESG年度報告指出，隨漂綠議題延燒，ESG報告不受信任為一課題，因此國際逐步擴大ESG監管，多國透過立法強制企業應揭露永續報告書或供應鏈資訊，比如：歐盟於2023年1月生效之《企業永續報告指令》（Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD），要求企業揭露的永續資訊需增加供應鏈資訊的透明度；美國證券交易委員會（SEC）於2024年3月6日通過規則，要求上市公司及公開發行公司揭露碳排放報告等氣候風險相關資訊。 為因應ESG帶來的挑戰，報告建議企業應採取流程化管理方式，了解產品進出口涉及的其他國家對ESG揭露資訊的要求，加以規劃並建置資料控管規範、進行人員教育訓練以及確認ESG相關資料的所有權歸屬。 由於碳排放量的計算沒有一致標準，且難以確保供應鏈上下游所提供的碳排資訊真實、未經竄改等問題，外界不容易信任企業永續發展書提倡的供應鏈減碳策略。國內企業可參考資策會科法所創意智財中心發布的《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，透過流程化管理，從制度規劃及留存供應鏈二氧化碳排放量或二氧化碳減量等產品相關資料歷程來增進ESG資料透明度。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。