從德國法談濫發商業電子郵件之規範
自德國「工業4.0」，開啟所謂第4次工業革命以來，各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫，如美國之「先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）」中國大陸之「中國製造2024」，以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家，日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」，該計畫並非由國家來主導，而係由民間公司Virtual Engineering Community（VEC）及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗，旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件，並且該項目成果非僅提供給VEC之會員，將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級，「 J」則表示源自於日本（Japan）。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述：首先，將會利用控制系統蒐集相關數據；第二，在雲端平台上記錄及累積數據資料；第三進行即時分析；最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
美國商務部發佈智財權活動對美國經濟影響之綜合報告美國商務部發佈智財權活動對美國經濟影響之綜合報告 科技法律研究所 法律研究員 曾文怡 101年5月16日 壹、事件摘要 美國商務部於今年3月發佈一份委由其所屬之「經濟統計局（Economics and Statistics Administration，ESA）」和「美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office，USPTO）」共同執行的調查報告：「智慧財產和美國的經濟：產業焦點（Intellectual Property and the U.S. Economy: Industries in Focus）」。 報告除界定所選研究標的313種行業別中，共75種被認定為「智財密集型行業（IP-intensive industries）」；而這些「智財密集型行業」為美國帶來至少4千萬筆就業機會、超過5兆美元產值，佔美國GDP高達34.8%。 貳、報告重點摘要 一、「智財密集型產業」的篩選 此報告採用美國USPTO相關的行政數據，用以確認（identify）最密集利用商標、專利所提供的保護之行業；著作權方面，則係以是否主要為創作或生產受著作權保護素材，加以認定。以標準統計方法用以確認（identify）哪些美國行業（industries）是最具專利、商標及著作權密集型（intensive），並統稱為「智財密集型產業」。 (一)以該行業平均每人擁有專利數認定專利密集型行業 美國使用各美國行業標準分類 (North American Industry Classification System, NAICS) 於2004-2008這五年間的專利總數與該行業的平均就業人口的比例來測量行業的專利密集型： Measure of industry patent “intensity” = total patents over the five years in a NAICS category / average payroll employment by industry 就業人口能夠展現一個行業的大小，並確保各行業在比較時是公平的 (even playing field) 。最具專利密集型的行業並不是擁有最多專利，而是在該行業一個職位有最多專利 (patents per job) 。若專利/職位比例高於所有行業的平均值，則該行業將被認定為專利密集型的行業。 (二)以商標登記數統計資料認定商標密集型行業 有鑑於一個商標通常會同時登記於好幾個不同的類別下，因此在此統計的方式將以類別為單位，而非商標。美國使用了3種方式來認定商標密集型的行業 (three-pronged approach) ： 1.平均每人擁有商標數密集的行業 比照專利的方式，以商標登記與行業就業人口比例來測量商標密集性，首先過濾出屬於上市公司的商標登記，並比對該公司公開資訊中 (Compustat 資料庫 ) 的主要產業及員工人數，因為Compustat資料庫有包含公司的NAICS行業類別，如此就可以取得行業的商標登記數及就業人口數並計算該行業之比例。 2.前50家商標登記最多企業 (Top 50 Trademark-Registering Companies) 利用USPTO發佈的前50家商標登記最多企業名單 ( 不同於第一種方式將包含上市與非上市公司 ) ，並利用付費的OneSource資料庫找出這些企業的 NAICS 行業類別，並統計各行業在前50家企業名單中出現的次數，一個行業出現超過5次以上將被認定為商標密集型。 3.隨機取樣 (Random Sample of Trademark Registrations) 從2010年所有在登記的商標隨機抽樣300件，其中196件為美國公司申請登記，針對這196家企業試圖找出其NAICS行業類別，行業類別若有超過5筆商標登記，將被視為商標密集型。 上述三種方式總共產出60個商標密集型行業，同時使用三種方式係希望能夠彌補一種方式可能有的缺點，例如商標密集型方式可能會低估某些產業或忽略到較小型或沒有上市的企業，這部分由第二種及第三種方式試圖彌補。 最後被認定出為商標密集型的行業也與Interbrand的品牌排行作比較 (Best Global Brands in 2010) ，以確認被認定為最具品牌價值的企業是否屬於商標密集型的行業，此研究找出品牌排行中的企業的NAICS行業類別，並與之前被認定為商標密集型的行業作比對，發現具相當的重疊性。 二、以WIPO核心著作權產業標準界定著作權密集型行業 美國有關著作權產業的界定，主要根據WIPO於2003年發佈之「著作權產業經濟貢獻調查報告（Guide on Surveying the Economic Contribution of the Copyright-based Industries）」以及 Stephen Siwek 發表之「著作權產業對美國經濟之影響報告（Copyright Industries in the U.S. Economy）」。亦即，報告採用WIPO所界定之「核心著作權產業（core copyright industries）」作為其認定何謂「著作權密集產業」的基礎，再將單純只以銷售（distribution）受著作權保護客體為目的之行業加以排除。 三、「智財密集型產業」是驅動美國經濟發展的重要引擎 根據報告，「智財密集型產業」在2010年的產值超過5兆美元，佔美國GDP高達34.8%；同年「智財密集型產業」的貨物出口總金額約7億750萬美元，佔全部貨物出口總額的60.7%。另外，智財密集型的國際服務貿易相關數據資料雖有限，但研究者仍發現在2007年，智財密集型的國際服務貿易約佔全美民營企業服務貿易額的19%。 四、「智財密集型產業」提供至少 4 千萬個就業機會 2010年全美至少有4千萬筆工作，是直接或間接與「智財密集型行業」相關，佔所有工作機會的27.7%。其中直接相關者的從業人數約2,710萬人，佔所有工作機會18.8%；而與「智財密集型行業」間接相關的從業人數約1,290萬人。換句話說，每2個與「智財密集型行業」直接相關的就業機會，就帶來1個額外的工作機會。 五、「智財密集型產業」薪資待遇、教育水準優於其他行業 「智財密集型產業」的平均週薪在2010年為1,156美元，高出其他民營產業別的815美元約42%。其中又以專利及著作權密集產業的薪資成長幅度較高，專利密集行業的薪資從2005年的66%，成長到2010年的73%；著作權密集行業的薪資從2005年的65%，成長到2010年的77%。 而相對高的薪資待遇又與IP密集型行業的教育背景有關。據2010年的統計資料，超過42%的25歲從業人員係具有大專院校學歷，高於其他非IP密集型行業的34%。 參、事件評析 一、我國應建立智財密集行業界定標準並建立數據資料庫，以利掌握產業智財發展動向 智財法令可以保護發明者、創作者免於盜版之害，鼓勵其持續創新，維持競爭優勢，並確保智財權交易、流通市場得以順利運作。但智財保護的界線設定，也相對的影響創新、創意是否有足夠的發展空間，一套經過衡平設計的智財權，影響國家產業經濟甚鉅。 然而如何設計出衡平的法令，並非只須單純的以正義公理做邏輯推論，同時也須仰賴大量統計資料的數據分析，以調查實際運用情形，才能在智財保護體系分寸拿捏之際有所依據。美國商務部的報告開宗明義便指出，必須透過大量數據資料的分析，方能掌握智財在所謂的「智財密集型行業」所扮演的角色。 我國目前在建立智財相關數據資料庫面向，基礎建設不足，無法分析預估產業的發展趨勢及經濟特性，亦不能評估智財對於我國經濟的貢獻程度影響，肇致智財相關政策的立論說明欠缺實證，實應立即著手整備建置相關數據資料庫。 二、推動著作識別碼與存證登記並建立誘因，是評估我國著作權密集型產業經濟貢獻統計分析模式的核心措施 全球經濟發展重心已轉移到音樂、影視、遊戲等文化創意產業，權利別亦跳脫專利權而與著作權息息相關。從韓國等國家智財戰略的方向亦可發現，有賴政策擬訂與相關推動措施，實現以著作權為核心的產業結構。 但從報告中可看出，相較於專利、商標，著作權相關的數據資料較為不足。究其原因，或與著作權採創作保護主義，毋須進行註冊、登記程序有關。由於我國著作權法亦採創作保護主義，且未有存證登記管道，建議可參酌美國、韓國、中國大陸等著作權法與權利登錄有關之規定，並提供登錄者相關誘因，作為我國著作權產業相關統計指標及資料庫之基礎。 而除規劃推動著作物登記制度外，為降低網路侵權對產業經濟造成損害，應一併研議著作物來源識別機制，利用單一著作物內容識別碼，來協助交易雙方經由識別碼查證著作物之來源與權利歸屬，降低著作權授權之風險。同時開發追蹤非法重製物流通之系統，協助權利人進行侵權證據之蒐集與保全，以健全的著作權交易機制，作為發展我國文創軟實力之後盾。 三、確保研發創作者的智財受到有效保護，是促進創新活動、智財交易流通、帶動經濟發展的根本基礎 此報告於一開始即特別指出，專利、商標及著作權提供企業和個人創作者，將無形的發明、創意轉化為實質經濟利益之法律基礎，而一個國家的智財保護機制將連帶影響其整體經濟的商業活動，包括：提供驅動發明、創作的誘因、保護創新者免於未經授權之利用、促進技術市場之垂直分工、媒合資金與創新活動、透過併購及首次公開發行股票 (IPO) ，支援創業初期階段企業資產的流動性及成長、實現以技術授權為基礎的商業模式、促使技術移轉市場與技術及創意交易市場得以更有效率的運作。 為保護研發創作者的權益，國外已有許多國家採取積極主動的措施，例如：韓國為維護韓國業者著作權海外交易秩序及提升交易雙方的信賴，於2012年1月11日指定其所屬的韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission）作為著作權認證業務之專責機關，負責推動著作權認證制度。於今年以輸出海外市場 ( 中國等 ) 之音樂、電影、電視劇等內容，作為第一階段著作權認證對象，並提供免手續費之優惠。韓國著作權委員會並設置數位著作交易所 ( 網站 ) ，著作 ( 權 ) 人可將其著作之權利相關資訊登錄至數位著作交易所的「著作權資訊管理系統 (Copyright Integrated Management System，簡稱 CIMS) 」上，CIMS就會給予該著作一組ICN識別碼，讓公眾便於取得授權。韓國文化體育觀光部與特許廳也分別開發有非法重製物及仿冒品之線上追蹤系統，由該二套系統主動蒐集、分析相關侵權資料後，協助權利人交由檢調相關單位採取管制措施。 但回頭檢視我國情況，同樣面臨降低著作權交易可能衍生紛爭之需求，卻沒有著作權官方存證管道，更遑論給予著作權認證制度與重製物及仿冒品之線上追蹤協助。未來著實應該借鏡韓國作法，規劃推動符合我國產業發展需求的著作權保護機制。 報告原文：The full report can be found online at http://www.uspto.gov/news/publications/IP_Report_March_2012.pdf
美國長粒米受到基因污染 Bayer被告上法庭美國農業部（ USDA ）在今（ 2006 ）年 8 月 18 日 公布，在 Arkansas 及 Missouri 的米倉發現，這些地方所儲存的美國長粒米（ long grain rice ）中含有 Bayer CropScience 未經核准的基因改造生物種。高品質的長粒米米粒細長，具有 20 ％～ 25 ％的中直鏈澱粉含量，米飯柔軟但鬆散，冷飯不變硬，在國際稻米市場有很高的評價，價格也最高。進口此型白米的國家有西歐、中東、加勒比海各國、新加坡、馬來西亞等，出口國為泰國，在歐洲市場上的售價，美國米略高於泰國米。美國長粒米的主要生產地是在 Arkansas ，意外事件發生時，當地農夫正在收成稻米。 截至目前 8 月底，美國本土因為基改稻米的基因污染了美國長粒米（ U.S. long grain rice ）的供應，而向 Bayer CropScience 提出損害賠償的訴訟已有三起，主要內容為請求因為基因污染致美國長粒米的價格下跌的損害賠償。另 由於相關的安全審查並未檢測出來此次流入外銷市場的美國長粒米，因此 雖然 USDA 表示混入 GMO 的長粒米並不會對人體或環境造成危害，但 世界各大進口國仍採取了相關緊急措施。 例如，日本於此消息一經公布後，當即停止美國長粒米的進口，而歐盟則表示只有經檢測證實從美國進口的長粒米未含有 Bayer CropScience 所研發尚未經許可之 GMO 特性，始得上架販售。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).