過去十餘年來,美國商務部國家技術與標準局(The Commerce Department’s National Institute of Standards and Technology, NIST)推動的「先進技術計畫」(Advanced Technology Program, ATP),成功帶領美國中小企業透過技術的研發投入,創造美國經濟榮景。近年來面對變動劇烈的國際環境,為提升美國競爭力,美國總統於2007年8月9日簽署通過「意涵深遠地促進傑出技術、教育與科學之美國機會創造法」(The America Creating Opportunities To Meaningfully Promote Excellence In Technology, Education, And Science Act, 簡稱The America COMPETES Act)。
The America COMPETES Act特別授權NIST負責推動並執行一項新的研究補助計畫-技術創新計畫(Technology Innovation Program, TIP),企圖藉由在國家重點需求領域(critical national need areas),補助具有高風險性及高報酬的技術研究(high-risk, high-reward research),支持、促進並加速美國的創新。所謂「高風險、高報酬」之技術研究,指具有以下三項特質的技術研究:(1)研究可轉化成具體實益的潛在可行性,其成果將產生深遠及廣泛的影響;(2)研究計畫的進行係為了回應屬NIST技術職掌範圍內的重大國家需求;(3)研究的技術議題過於創新(too novel)或跨越甚多學科(spans too diverse a range of disciplines),以致傳統的專家審查程序無法適當地用來篩選此類計畫。至於「國家重點需求領域」,指問題觸及的面向極大,然須要被克服的社會挑戰(societal challenge)尚無因應之道而有賴國家予以關注,此等問題與社會挑戰可能可以透過高風險、高報酬研究之進行而予以解決者。
根據The America COMPETES Act,TIP將依研究實力競爭(on the basis of merit competitions)的原則,透過分攤成本的研究補助(cost-shared research grants)、合作協議(cooperative agreements)或契約(contracts)等方式,鼓勵業界單獨或共同(透過合資方式)提出技術創新的研究計畫申請以合資方式提出者,其主導者(lead entity)可為中小型企業或高等教育機構。TIP的補助對象限於設立於美國並在美國境內經營其主事務的中小型企業,外國企業參與TIP若符合美國經濟利益者,亦得獲得補助。TIP的補助金額不超過個別研究計畫總成本的半數,且只能用於補助直接成本,間接成本、收益或管理費則不在補助之列。總計對單一單位的補助以最長三年且不超過三百萬美元為限;對於合作研究則以最長五年且不過過九百萬美元為限。由於The America COMPETES Act僅就TIP的補助目的、補助對象、補助條件等作原則性規定,其運作細節仍有待NIST進一步設計,日前NIS已於2008年3月7日對外公布TIP執行規則草案,徵求各界意見。
隨著TIP的規劃與實際運作,過去由NIST所執行的ATP也將完成其歷史性任務,由TIP取代並宣告美國政府支持產業技術研發的新理念-亦即透過支持高風險、高報酬之技術研究,以回應美國的國家重點需求領域。
身為全球創新的龍頭,美國所提出的科技研發創新政策向為各國學習與參考借鏡的標竿,隨著The America COMPETES Act的通過,新法中關於美國產業創新的新機制規劃,已引起其他國家高度關注。印度科技與地球科學(Science & Technology and Earth Sciences)部長在The America COMPETES Act通過的一個月後即宣佈,印度政府將於短期內提出全面性的印度創新法案(Indian Innovation Act),藉以激勵印度的創新,而此項創新法案將會以美國的America COMPETES Act為參考模型。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
美國加州通過美國第一部規範藥品專利侵權和解協議中遲延給付條款之州法,推定其具有反競爭性美國加州議會於2019年9月12日通過《加州法案AB 824,商業:保持人們對負擔得起的藥物之近用(California AB 824 - Business: preserving access to affordable drugs)》(下稱AB 824法案),其主要規範藥品專利侵權和解協議中之「遲延給付(pay for delay)」條款,推定其具有反競爭性,為美國第一部規範製藥公司之間簽訂遲延給付條款之州法。 於AB 824法案中,其規範對象為學名藥與生物相似性藥物之藥證申請人,統稱為「非參照藥物申請者(Nonreference drug filer)」。其規定若用來解決專利侵權之協議為「非參照藥物申請者」從主張專利被侵害的公司處接受任何有價值之物,且同意於一段期間內限制或放棄學名藥或生物相似性藥品的研究、開發、製造、上市、銷售,則該協議推定具有反競爭效果。惟例外若能證明「非參照藥物申請者」所獲得之價值僅對其他商品或服務是公平合理的補償、協議直接產生了競爭優勢,協議的競爭優勢大於協議的反競爭效果,則反競爭性之推定可舉上述事由為證而推翻。每次違規行為可處以高達2000萬美元或「非參照藥物申請者」收到的價值三倍的罰款,以數額高者為準。 AB 824法案減輕政府舉證責任的負擔,將主張和解協議不具反競爭效果之舉證責任轉移至和解協議當事人身上,且因此種推定,當事人必須向政府揭露更多和解協議之資訊,而增加協議之透明度。
Google提供免費大量的專利及商標資料美國專利商標局(下稱USPTO)於6月2日和Google簽訂一協議,為期兩年Google將免費協助USPTO提供超過10TB(terabytes)大量的專利及商標相關資訊,提供使用者一次下載大量資料。其下載網站為http://www.google.com/googlebooks/uspto.html,該網站載明,所有的原始資料都來自於USPTO,Google未修改任何資料,只將檔案轉為zip壓縮檔。 早期專利及商標的資料是由使用者付費後方可由政府的DVD取得,所以公司往往花費龐大的費用在於取得所需要的資料。 USPTO表示,IP群體渴望USPTO可提供大批機器可閱讀的格式,然而USPTO未具備相關的技術能力。目前此協議是過渡的解決方案,USPTO正發展策略,希望未來能讓合作承包商獲得大量專利商標相關資料,並提供給大眾使用。 Google工程經理Jon Orwant表示,Google非常高興能與USPTO合作,以促進專利及商標資料更具存取性(accessible)及有用性,更重要的為,使公開的資料更容易蒐集與分析。 為可經由Google下載相關專利及商標資料,包括已獲證圖像(grant images),已獲證全文(grant full text),已獲證目錄資料(grant bibliographic data),已公開申請案(published applications),轉讓(assignment),維護費用事項(maintenance fee events),USPTO Red Book及分類資料(classification information)等。USPTO表示,未來將與Google再合作提供額外的資料,包括專利及商標申請歷史檔案及其相關資料。