全方位提升生技製藥能力,德國提出生技製藥領域的價值創造補助新政策

  在製藥領域運用生物技術的方法來研發新藥與新醫療診斷方法,已有越來越重要的趨勢,且將成為未來醫療照顧的主流,因此各國政府均積極透過各種政策工具,企圖搶食此塊經濟利益的大餅,不過直到目前為止,推動生技製藥最為成功的國家,仍集中在少數幾個研發大國。一直以來,德國在製藥領域也是居有舉足輕重的科技領先地位,不過在涉及生技製藥這一塊,德國目前的成就有限,已成功上市而來源於德國的生技藥品,並不多見(2005年德國核准通過的140項新有效成分中,僅有6項由德國公司所研發)。另一方面,德國擁有全歐洲最多的生技公司數目,這些生技公司每年從事相當多的研發活動,但其與製藥公司卻甚少主動合作。為加強生技產業與製藥產業的連結與合作,德國聯邦教育與研究部(Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF)新近提出了新補助政策-「生技製藥之策略性競爭」(Strategiewettbewerb BioPharma),企圖為德國重新贏回世界藥局(Apotheke der Welt)的美名。

 

  這個新的策略規劃所訴求的對象,是由主要來自於學術界的生技公司與傳統的製藥產業界所成立的合作團隊,而以企業型態經營者(Unternehmerisch geführte Konsortien aus Wissenschaft und Wirtschaft )。BMBF希望透過鼓勵建立這樣的合作關係,讓這些合作參與者提出各種有助於以更有效率的方法研發醫藥品的新策略性概念或創意(Ideen für neuartige strategische Konzepte vorzulegen, die die Entwicklung von Medikamenten effizienter machen),以填補生技製藥產業價值創造鏈中的漏洞。所謂的價值創造鏈,指從實驗室的研究、醫院的投入、到醫藥品的製造、甚至是最後端的藥局等各生技製藥研發乃至製造使用所不可缺的各重要環節。

 

  由德國的這項新補助政策可以看出,在生技製藥領域,德國政府的補助方向已不再侷限於傳統的技術能力的提升,反而是如何串連整個產業鏈以發揮價值創造的最大效益,為此一補助新政策的最大特色。由於補助的目的是在實現價值創造,因此補助去進行價值開發與規劃的醫藥技術項目,也沒有特別限定,反而是希望可以涵蓋所有可能的醫藥技術領域,因此包括抗癌藥物與治療神經系統方面疾病的藥物研發、開發新的疫苗或疾病診斷用的生物標記、以及如何建構臨床研究的新基礎架構(der Aufbau neuartiger Infrastrukturen für klinische Studien)等,均屬BMBF徵求創意的範圍。

 

  經BMBF邀集由國際專家組成的評選委員會評選通過的創意,將可在未來五年獲得BMBF的經費持續協助。BMBF預計選出五個產學合作聯盟,投入總計一億歐元的經費支持,預計在今(2008)年秋天,將可順利選出五個補助的對象。BMBM的此項新補助政策受到生技製藥產業界的廣大迴響,成功引導德國生技產業與製藥產業構思各種可能的合作模式。BMBF表示,其在選擇適格的合作聯盟作為補助對象時,最重要的考量標準為合作夥伴的個別經歷介紹、其有無執行能力、是否具備執行所需的基礎環境條件、所提出的合作概念是否足以使其具備國際競爭優勢,以及所規劃的醫療技術發展是否具有創新性、原創性與市場潛力。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 全方位提升生技製藥能力,德國提出生技製藥領域的價值創造補助新政策, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2732&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/07)
引註此篇文章
你可能還會想看
用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限

用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).

科技大廠被控剝削開放原始碼社群

  歐盟執委會( EC )一名資深官員 30 日大聲抨擊幾家美國的大型 IT 企業,指控他們對開放原始碼社群的發展產生過多影響。   EC 的資訊社會與媒體理事會軟體科技首長 Jesus Villasante 表示,如 IBM 、惠普( HP )和昇陽( Sun Microsystems )這些大公司,只是把開放原始碼社群當作承包商,而非鼓勵他們開發獨立的商業產品。   Villasante 在阿姆斯特丹舉行的荷蘭開放軟體大會( Holland Open Software Conference )中指出:「 IBM 會問顧客:你要專有或開放軟體?(如果他們選擇開放原始碼)然後他們會說:好,你要的是 IBM 的開放原始碼軟體。開放原始碼都將變成 IBM 、惠普或昇陽的財產。」   Villasante 說:「這些公司以承包商的模式,利用(開放原始碼)社群的潛能 – 當今的開放原始碼社群,等於是美國跨國企業的承包商。」他呼籲開放原始碼社群應發展更大的獨立性。   他表示:「開放原始碼社群需要看重自己,並瞭解他們對本身和社會都已作出貢獻。從他們瞭解自己是推動社會進化的一部分,並試圖發揮影響的那一刻起,我們才能朝正確的方向前進。」   Villasante 的看法令其他參與討論的成員頗為意外,包括 Sun One Consulting 的首席設計師 James Baty 。業界專家曾表示, IBM 等大公司對開放原始碼軟體的發展,作出相當大的貢獻,他們幫助說服企業與 IT 專業人員相信開放軟體與專有軟體一樣可靠。   Baty 並未直接回應 Villasante 的評論,但表示包括他的雇主在內的大型企業,都有責任奉獻給開放原始碼社群。昇陽捐助若干開放原始碼計劃,包括生產力應用軟體 OpenOffice.org 。   Baty 說:「有些公司僭取了開放原始碼社群的成果,其他公司則抱持他們必須奉獻的態度。(開放原始碼)應被視為一個機會,不是供人奪取和濫用的東西。」   Villasante 也利用稍早的演說,表達對歐洲軟體業的擔憂。他說:「我的看法是,歐洲目前根本沒有軟體產業 – 當今唯一的軟體產業只存在美國,未來或許還會出現在中國或印度。我們應該決定將來是否要建立歐洲的軟體產業。」   Villasante 認為開放原始碼是歐洲軟體產業發產的重要部分,但這種過程卻受到智慧財產遊說團體與傳統軟體業的壓力,及開放原始碼社群本身的分裂所壓抑。他說:「開放原始碼處於徹底的混亂 – 許多人作很多不同的東西。造成現在完全的混亂。」   一位聽眾指出, EC 也要為推動可能損害開放原始碼的軟體專利規章負責。 Villasante 回答,並非所有 EC 的成員都自動支持該規章。他說:「首先,我不負責軟體專利 – 軟體專利規章是由內部(市場)局長管理。資訊協會( Villasante 工作的單位)局長的意見,不一定與內部局長相同。」(陳智文)

韓國2012年度國家智財施行計畫檢討評估結果出爐

韓國2012年度國家智財施行計畫檢討評估結果出爐 科技法律研究所 2014年03月26日 壹、事件背景   韓國國家智慧財產委員會(以下簡稱智財委員會)於2013年11月13日公布「2012年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」。韓國智財委員會係依智慧財產基本法第10條,檢討、評估施行計畫之推動情形。檢討評估對象係針對2012年度國家智財施行計畫(以下簡稱施行計畫)之5大政策面向:創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產,挑選出重點推動共21個課題。另為確保評估之專業性及客觀性,由民間專家組成「政策評估團」,並召開會議就不同的推動課題討論,然後以等級決定優劣。   針對21個課題進行檢討評估之結果顯示,被評為優秀等級之課題有4個,分別為「透過改善研究發展體系,創造高品質智慧財產」、「加強智慧財產侵權物品國境管制措施」、「塑造尊重智慧財產文化」、「建構、運用新植物品種育種之基礎環境」;而需要改善之課題則有3個,即「支援海外當地侵權之因應」、「強化地方中小企業之智財能力」、「發掘及確保海洋生物資源與智財創造之支援」。以下就評估方法及結果扼要說明之。 貳、評估方法及結果概述   韓國考量到智財施行計畫之特殊性,且加上是首次推動、評估國家層級智財政策之成效,所以不僅是評估政策成果,同時也要對政策形成、執行等政策基礎環境之確保等相關要素進行評估,對此,韓國設定3項評估指標:「政策形成」、「政策執行」、「政策成果」,詳細指標內容如下表所示: 區分 評估項目 評估基準 政策形成(30%) 1.計畫確立之適切性(15%) 1-1.事前分析、意見蒐集之充實性(5%) 1-2.成果指標及目標值之適當性(10%) 2.政策基礎環境之確保水準(15%) 2-1.推動體系之充實性(5%) 2-2.資源分配之適當性(10%) 政策執行(35%) 3.推動過程之效率性(25%) 3-1.推動日程之充實性(10%) 3-2.相關機關與政策連結性(10%) 3-3.監督及情況變化之對應性(5%) 4.政策擴散之努力水準(10%) 4-1.政策溝通、宣傳、教育之充實性(10%) 政策成果(35%) 5.政策成果及效果(35%) 5-1.成果目標達成度(20%) 5-2.政策效果(15%) 資料來源:韓國國家智財委員會 表1智財施行計畫之政策評估指標   為確保評估之專業性及客觀性,由韓國智財委員會之民間委員、及下設之創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等專門委員會之專門委員,以及地方自治團體代表等30位成員組成政策評估團。每位評估委員就各機關提出之實績報告書內容為判斷依據,再依照不同指標之特性,進行定量和定性評估。政策評估團第1次評估完畢後,就會召開調整會議,決定各推動課題之評估等級(分成優秀、普通、需要改善3個等級)為何。   整體而言,韓國的智慧財產創造能力已提高不少,且韓國國內對智財保護水準亦逐漸提升,另外,對於智慧財產創造、保護、運用之正向循環體系所需之配套措施如新智慧財產相關法制,初步已整備完成。韓國之後擬要持續提高智財成果之品質,加強韓國在海外的智財保護,並且增進民間對智財運用政策之有感度,以及推動與新智財相關之各部會間對智財業務範圍調整與政策方面之合作推動。

美國國會提出法案,使儲能設備享有投資稅額抵減

  美國國會於2021年3月9日提出「2021年儲能稅制獎勵及設置法草案」(Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, H.R.1684),擬擴大投資稅額抵減制度(Investment Tax Credit)之適用範圍。有鑑於現行投資稅額抵減制度並不包含儲能設備,然儲能設備對於再生能源發展又具有重要地位,故為獎勵儲能設備之設置,同時輔助再生能源發展,美國國會遂提出前揭草案,並修正美國1986年國內稅收法(Internal Revenue Code of 1986, 26 U.S. Code)§48(a)(3)(A)(vii)以及§25D(a)規定,擬將投資稅額抵減制度擴張及於儲能設備,亦即,未來如草案通過後,不論是發電業者或用電戶只要有合乎規範設置儲能設備,即可適用投資稅額抵減制度,並依照其投資於儲能設備之額度抵減所得稅。   依照美國1986年國內稅收法,現行美國投資稅額抵減制度主要是依照發電業者或用電戶「開始設置再生能源發電設備之時點」以及「設置成本」給予不同程度之所得稅抵減,如發電業者或用電戶越早開始設置再生能源發電設備,發電業者或用電戶可申請抵減所得稅之額度則越高,最高可達該再生能源發電設備成本之30%;反之,如開始設置的時間越晚,則可申請抵減所得稅之額度則越低。舉例言之,如申請人於2020年1月1日以前開始設置再生能源發電設備,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度可達該再生能源發電設備成本之30%,反之,如為2021年間開始設置,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度僅有該再生能源發電設備成本之22%。   依美國國家稅務局(Internal Revenue Service, IRS)「針對投資稅額抵減制度施工起點標準」行政函釋(Beginning of Construction for the Investment Tax Credit),有兩種判定再生能源發電設備有開始設置之標準,其一為「物理工作物標準」(Physical Work Test),其二為「5%成本支出標準」(Five Percent Safe Harbor),申請人只要符合任一標準,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。於「物理工作物標準」下,只要該再生能源發電設備之重要基礎零件已開始組裝,即可被認定為已經有再生能源發電設備設置的行為;於「5%成本支出標準」下,只要申請人已經支出該再生能源發電設備成本之5%,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。但不論以上開何種標準,申請人都必須有不中斷且持續進行設置之事實,始可被認定為其開始設置再生能源發電設備的時間點較早,而申請抵減較多之所得稅,否則即有可能被認定開始設置的時間點較晚,而僅得申請抵減較少之所得稅。

TOP