日本政府為求讓日本經濟發展能因應當前國際經濟現勢的結構性變化,相關產業活動有進行革新之必要;因此,日本政府提出「促進我國產業活動革新之產業活力再生特別措施法等法律部分修正案」(以下簡稱修正案),修正案係採包裹立法方式,修正「產業活力再生特別措施法」(簡稱產活法)、「礦工業技術研究組合法」(簡稱研究組合法),以及「產業技術力強化法」(簡稱產技法)等法律。修正案於今(2009)年4月22日經日本國會立法通過,同月30日公布(平成21年4月30日法律第29号),並於同年6月22日施行。以下針對三部法律中之主要修正項目簡介之。
首先,在產活法中,主要修正處是日本政府將出資與民間合作,成立「產業革新機構」股份有限公司,目的在結合公私資源,投資創新活動,包括集結最尖端基礎技術以協助進入應用開發階段,建立連結創投資本、新創企業與擔任將技術事業化之大企業的機制,以及將有技術優勢但埋沒大企業中之技術加以組合,並集中投入人力及資金以發揮價值。其次,在研究組合法中,主要修正處包括,擴大研究組合中可研發主題之技術範圍,放寬加入組合成員之資格,賦予研究組合組織變更、分割合併之可能。最後,在產技法中,主要修正處在於讓國有研發成果可以低於市價之價格實施,以促進將成果活用轉化成為產業實用之支援。日本政府之相關革新作法,其實際成效及對我國之啟發值得後續加以關注。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本於2022年7月5日閣議決定修正政令將數位廣告(デジタル広告)的大型數位平台(デジタルプラットフォーム)業者列入「特定數位平台之透明性及公正性提升法」(特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律)適用對象,修正政令於2022年7月8日正式公布,並預計自2022年8月1日開始施行。 日本於2020年5月27日通過特定數位平台之透明性及公正性提升法(以下簡稱本法),要求特定數位平台業者公開提供服務條件,主動積極採取因應措施並進行自我評估,以提升特定數位平台透明性與公正性,促進國民經濟健全發展。隨著數位平台重要度與日俱增,數位廣告的數位平台企業影響力亦逐漸擴大,甚至將對媒體事業收益結構帶來重大改變。日本於2021年6月18日閣議決定「2021經濟財政營運及改革基本方針」(経済財政運営と改革の基本方針2021)與「成長戰略實行計畫」(成長戦略実行計画),均提出須關注數位市場競爭環境,因應新時代統整數位廣告市場規則,將數位廣告的大型數位平台業者列入本法適用對象,整合數位平台透明性與公平性規則。 本次修正政令列入本法適用對象的數位廣告業者包含:一、日本國內營業額在1000億日圓以上的媒體整合型廣告數位平台。二、日本國內營業額在500億日圓以上的廣告仲介型數位平台。日本期望能藉由統整數位廣告市場規則,解決數位廣告市場的垂直整合問題,同時強化消費者隱私保護。
黑莓機製造商因使用操作系統名稱縮寫為市場行銷而面對商標爭議自2005年7月黑莓機的通訊服務-BlackBerry Messenger已成為廣受歡迎的社群網路服務;2010年黑莓機製造商RIM(Research in Motion) 正式使用縮寫BBM代表黑莓機的社群網路功能服務(BlackBerry Messenger),被加拿大廣播收視/聽率調查公司(BBM Canada)提出商標侵權訴訟。 BBM Canada成立於1944年,原名為Bureau of Broadcast Measurement,2001年更名為BBM Canada,自1944年起即使用BBM名稱代表其公司所提供的廣播訊息服務,至今已超過60年。並於2007年取得加拿大註冊商標,指定使用於相關測量服務;BBM Canada並於申請時註明,BBM最早使用於加拿大的日期為2005年3月31日。 RIM於2009年申請加拿大商標註冊-BBM(申請號:1455487),指定使用於通訊服務及電腦軟體等產品及服務,至今仍為調查程序階段。此外,RIM先前亦使用BBX為操作系統系列商標名稱,被美國聯邦法院- US federal court in Albuquerque 宣告臨時禁制令。 RIM日前主張,BBM的商標申請尚未被加拿大智慧局(CIPO-Canadian Intellectual Property Office)駁回,且RIM與BBM Canada兩家公司間並無任何競爭關係,而雙方所提供的服務亦無重疊,故依據加拿大商標法,雙方應可同時併存及使用BBM為表彰兩家的產品及服務上。
美國提出個人資料安全及外洩通報法草案華盛頓特區於今〈2010〉年8月5日由阿肯薩州及維及尼亞州參議院議員Pryor及John Rockefeller所倡議之「個人資料安全及外洩通報法」〈Data Security and Breach Notification Act of 2010〉,其旨趣,在於統一美國各州不同個資外洩通報法,並嘗試為消費者個人資料之安全及隱私設定全國性的標準。 Pryor法案曾於2007年提出,惟當時未能通過,其立法緣由係為處理美國各州、聯邦及國際間政府對個資安全與日俱增之重視。其規範內容,在要求處理及儲存消費者私人資訊,諸如「社會安全碼」〈social security numbers〉之企業,一旦發生資料外洩事件,需對國家提出通報,如該事件對消費者產生現實的「身分盜竊」〈identity theft〉或「帳戶詐欺」〈account fraud〉風險,則應於發現個資外洩六十日內通知受影響之消費者。 Pryor法案之適用對象甚廣,故有認為,該法一旦通過,其將成為繼美國金融服務法〈the Gramm-Leach-Bliley Act,簡稱GLBA〉後的模範法典,其適用對象包括受GLBA規範之金融機構及任何個人〈any individual〉、合夥〈partnership〉、公司〈corporation〉、信託〈trust〉、工地產產業〈estate〉、合作社〈cooperative〉、協會〈association〉、維持或傳送「敏感的會計資訊」或「敏感的個人資訊」之業主〈entity that maintains or communicates “sensitive account information” or “sensitive personal information”〉,但並不包括任何政府辦事處或其他聯邦、州政府單位、地方政府〈any agency or other unit of the federal,state, or local government〉或任何其下所再劃分之單位〈any subdivision thereof〉。 惟此一倡議中之資料安全立法不論法令遵循或執行皆有一定難度,因該法雖要求對超出「損害門檻」之資料外洩需對消費者通報,但對「損害門檻」並無明確定義。此外,受影響之企業似無實行適當風險評估之誘因,除需耗費大量成本評估外洩事件是否超過損害門檻外,尚需面臨企業名譽受損與客戶不滿之損失,在個資外洩要素風險指導原則付之闕如之情形下,企業恐無法客觀地評估自身個資外洩之風險。故有建議,解決之道,應明定損害門檻,並聘請外部專家或使用市場新工具,訂定客觀的指導原則,使企業在處理個資外洩問題時能減輕混亂及鼓勵評估結果的一致性並縮短風險評估的時間。 就資訊安全部分,此法案揭櫫於其通過一年內,美國商務、科學及交通委員會〈Committee on Commerce, Science, and Transportation〉應頒布規定,要求擁有或處理含有個人資料或契約之企業,必須建立並執行蒐集、使用、出售,及其他傳播、維持個人資訊之資訊安全政策,以達保護個人資料之目的。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。