為鼓勵綠色科技產業發展,美國商業部專利商標局(The U.S. Commerce Department's Patent and Trademark Office , 簡稱USPTO)宣布綠色科技與溫室氣體減量領航方案,USPTO表示,對於綠色科技與溫室氣體減量的專利申請案件,將給予加速審查(accelerate the examination)的優惠。美國商業部長Gary Locke表示,美國的競爭力繫於研發創新能力,協助綠色產業儘速得到專利保護將可以刺激是項產業發展。
除了經濟的誘因,行政上的便利也經常是政府用以推動政策的輔助工具,USPTO希望透過這項新措施,幫助相關產業的研發創新。而在研發創新上,廠商的生產方式或是產品如能更快速取得專利的保護,對於該產業的發展應有正面的效益。USPTO在2009年12月提出這項方案後,在2010年5月21日再次宣布將原方案所正面表列的專利類別(U.S. patent classifications, USPCs)刪除,亦即進一步擴大可申請案件的範圍。
美國在發展綠色科技的腳步上一直未曾停歇,除原有透過綠色公共採購(Green Public Procurement, GPP)來擴大此項產業市場,歐巴馬政府上台後更在2009年10月發布的13514號行政命令(Executive Order)要求聯邦機關訂定2020年以前溫室氣體排放減量的目標,實施策略上,政府機關採購目標以95%符合ENERGY STAR® 、FEMP、EPEAT等規格或認證產品優先。綠色公共採購提供的是市場面的誘因,此番USPTO提供的專利審查過程的加速,無異是給予綠色產業再一劑強心針。USPTO該方案執行期間以1年內3千件申請案為上限,此項措施如能有效刺激產業發展,值得加以觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本公平交易委員會(公正取引委員会)於2021年6月25日發布關於資料市場競爭政策檢討會(データ市場に係る競争政策に関する検討会)報告書。所謂資料市場,不僅指資料從產出、蒐集、整理儲存(蓄積)、加工、分析到利用等各階段的交易,尚包含向終端使用者提供相關商品或服務。其類型包含企業經營所產出的「產業資料」(産業データ),以及與個人相關的「個人資料」(personal data,原文為パーソナルデータ)。近年來,數位平台型業者參與資料市場、活用資料經營相關商業活動的情形漸增。同時,資料不同於傳統交易客體,具備以下特徵:(1)技術上容易複製;(2)無法建立排他性佔有;(3)需透過累積與解析方能創造其價值;(4)可藉由累積使用資料持續優化產品機能。而累積大量資料的數位平台業者,亦可能藉此形成獨占、寡占、排除其他競爭者等。 基此,本報告書針對此一競爭秩序現況,提出以下建議: 建構鼓勵新業者加入資料市場的機制:應充分考量各潛在參與者之需求,同時留意利用資料之事業退出市場經營時,不應對使用該事業服務的個人造成不利益。 針對產出資料之行為建立獎勵機制,同時促進業界自由且易於取用資料。 區分各企業經營共通事項之協調領域、以及企業間各自專業化經營之競爭領域。就前者提供共通性指引與開放行政保有資料供利用,對後者則須管制妨害公平競爭之行為。 確保資料可攜性,與不同系統間的互通性(interoperability,原文為インターオペラビリティ),讓使用者容易轉換其所利用的平台服務。 優化關於個資利用的說明義務內容,尤其針對平台在不知情下蒐集資料的情形,應額外規範業者採取相應配套措施,避免造成當事人不利益。 就數位平台形成的市場寡占與資料獨占蒐集問題,可考量採取令其他業者能公平取用資料之措施。
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則: 一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。
日本公布《行動通信領域的基礎設施共享,於電信事業法及電波法的適用關係指引》隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊(5G)技術啟用,如何促使發射射頻(Radio frequency, RF)的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標,將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下,除了增設基地臺外,也可考慮「基礎設施共享」(Infrastructure Sharing)的概念。 日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享-電信事業法及電波法的適用關係指引》(移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン)。 本指引主要從「利用基礎設施共享,推動行動通訊網絡整備」的觀點出發,首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態,其將基礎設施分為兩類,一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備(如天線、增幅器、調變器)。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時,於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件,最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間,無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時,相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物,以及電信設備時的共通措施。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛,為達成自動駕駛目標,車聯網(Connected driving)及智慧交通系統(Intelligent transport systems)技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術,使車輛間(Vehicle-to-Vehicle, V2V)或車輛對基礎設施 (Vehicle-to-Infrastructure, V2I)等彼此交換訊息,或是將行車資訊傳輸到伺服器,並透過資訊網路平臺將資料整合利用,並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來,可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升,無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛,將產生龐大資料量,故系統需要即時迅速的運算能力。例如,前方一旦發生車禍事故,必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度,並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題,聯邦政府即針對五大領域問題:基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護,提出一連串作法及措施,確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢,然應就適合我國車聯網之實際需求發展,促進相關產業創新應用,並利用我國產業優勢與國際接軌,讓台灣在車聯網的發展中取得先機。