奈米產業民間導引規範先行－以美國推動奈米保險機制及自願性計畫法制為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李科逸
副主任 編譯整理
智慧財產權盡職調查（Intellectual Property Due Diligence, IP DD），又稱智慧財產權稽核（IP Audits）。所謂盡職調查（Due Diligence, DD）係指：即將進入投資或購買交易前，投資者或其委託人透過事實證據所進行與投資或購買相關的評估。評估內容包含公司結構、財務狀況、業務、稅務、人力資源等，亦涵蓋有形資產與無形資產。其主要目的在於釐清該投資或購買是否存在潛在的法律風險。隨智慧財產權的概念愈來愈成熟，智慧財產權盡職調查也益發重要。智慧財產權盡職調查的內容常會包含：財產權（如：註冊地域、質押或保全情形）、授權或轉授權限制、申請之時期、優先權效期、爭議或訴訟（如：是否存在專利權無效之風險）。智慧財產權盡職調查的資料蒐集方式除了調閱智慧財產權申請記錄（file wrapper）、保密契約、授權文件，常見調查方式亦包含訪談重要員工和審閱發明人的僱傭契約。 假若沒有善盡智慧財產權盡職調查，很可能會後續引發潛藏的風險，諸如：估值錯誤、交易可能會因為未提前排除繁冗細節而遲延進而影響投資人意願、可能會導致必須重新談判，最嚴重可能必須放棄整個交易。未善盡智慧財產權盡職調查著名的實例是蘋果（Apple）與唯冠的iPad商標爭議。2006年蘋果策畫平板電腦並希望以iPad為名，台灣的唯冠集團早在2000年起於多國註冊iPad電腦商標。2009年蘋果透過英國子公司以3.5萬英鎊收購唯冠的iPad全球商標，並於2010年推出iPad。因為蘋果的智慧財產權盡職調查疏漏，而未發現iPad於中國大陸之商標權屬於深圳唯冠公司而非台灣唯冠，所以不能進入中國大陸市場。最後，蘋果與深圳唯冠以6,000萬美元鉅額和解。從iPad案可窺知智慧財產權盡職調查之重要性。
日本公布第6期科學技術與創新基本計畫草案並募集公眾意見，著重疫情與科技基本法修正後之因應日本內閣府於2021年1月20日發布「第6期科學技術與創新基本計畫」（科学技術・イノベーション基本計画，以下稱第6期科技創新基本計畫）草案，並自即日起至同年2月10日，對外徵求公眾意見。依2020年6月修正通過之日本科學技術與創新基本法（科学技術・イノベーション基本法，預定2021年正式公告施行）第12條規定，要求政府應就振興科學技術與創新創造的政策，擬定基本計畫並適時檢討調整，同時對外公告。而本次草案的提出，便為因應現行的第5期科學技術基本計畫即將屆期，啟動擬定下一期基本計畫。 依草案內容，第6期科技創新基本計畫延續Society5.0的願景，並以數位化及數位科技作為發展核心。但檢視至今的科技創新政策成效，數位化進程不如政策目標所預期；受COVID-19疫情影響，也提升了科技普及化應用的重要性。另一方面，科學技術基本法的修正，則揭示了人文社會科學與自然科學跨域融合運用的方向，並期待藉由創新創造納為立法目的，實現進一步的價值創造。基此，第6期科技創新基本計畫提出，應從強化創新、研究能量及確保人才與資金的三方向為主軸，結合SDGs、數位化、資料驅動及日本共通在地價值，建構出「日本模型」（Japan Model）作為實現Society5.0的框架。 針對如何強化創新能力、研究能量及確保人才與資金，計畫草案提出以下方向： （1）強化創新能力：整體性強化創新生態系（innovation ecosystem），建構具韌性的社會體系，並有計畫地推動具社會應用可能的研發活動。具體作法包含藉由AI與資料促成虛擬空間與現實世界的互動優化、持續縮減碳排放量實現循環經濟、減低自然災害與傳染病流行對經濟社會造成的風險、自社會需求出發推動產業結構走向創新、拓展智慧城市（smart city）的應用地域等。 （2）強化研究能力：鼓勵開放科學與資料驅動型之研究，並強化研究設備、機器等基礎設施的遠端與智慧機能，推動研究體系的數位轉型；以資料驅動型為目標，多元拓展具高附加價值的研究，包含生命科學、環境、能源、海洋、防災等領域；擴張大學的機能，如增進大學的自主性，從經營的角度調整與鬆綁國立大學法人的管理與績效評鑑方式等，用以厚植創新基底。 （3）人才培育及資金循環：目標培養具備應變力與設定議題能力的人才；同時藉由資助前瞻性研發，結合大學的基礎科研成果，激發創新的產出及延伸收益，並回頭挹注於研發，建立研發資金的循環運用體系。
論數位經濟下研究報告開放近用及著作權例外國際新發展 歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。