替代能源有著落了？！
國際油價持續飆漲，如何找到替代能源，已成為生技發展的一項重要課題，財團法人生物技術開發中心過去兩年密集和美國德拉瓦州的 Fraunhofer 分子生物科技中心（ Fraunhofer USA Ins.- Center for MolecularBiotechnology ）技術合作，以微生物發展工業酵素，可取代乙二醇（ EG ）做為塑膠材料，這項合作已吸引台塑及中油的高度興趣。
生技中心自去年起與美國 Fraunhofer 衍生公司 Athenabio 合作，投入二十萬美元發展工業酵素，以微生物來取代化工製程，開發出一三丙二醇。這項化工原料在西方已被視為取代乙二醇，扮演「生化煉油廠」的典型產品，結合對苯
除了工業酵素外，生技中心也與美國 Fraunhofer 分支機構分子生物科技中心簽署合作協議，計劃未來兩年內，以植物根部來生產流感疫苗，而以植物來生產流感疫苗的技術，其收成期僅需二至三周，每公斤的植物根部可生產的疫苗約○．二至○．五毫升，同時可省下四億美元投資額的生物發酵槽。此項利用植物扮演製藥廠的構想，該中心算是這項領域的技術領先者，以相同的技術所生產之炭疽疫苗，已獲美國食品藥物管理局（ FDA ）核准進入臨床（ IND ），將進行一期臨床試驗。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
日本公平交易委員會於2020年11月27日發布「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」（スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告），主旨為揭露其國內新創事業於交易市場遭遇不公平競爭行為的調查結果。本報告的作成目的，係基於新創事業發展具備推動創新、活絡國內經濟之潛力，故針對各類型新創事業在參與市場交易時，有無因其與相對人間的不對等地位（因需仰賴相對人提供資金或資源），遭遇不公平競爭的情況進行調查。同時，本報告所公布的調查結果，將會作為未來訂定新創事業與合作廠商間契約指引的參考依據，以圖從制度面改善新創事業參與市場的競爭環境。 本報告書所調查的交易態樣，聚焦於容易出現不公平競爭行為的契約或競爭關係，並分別整理主要的行為態樣如下：（1）新創事業與合作廠商間之契約：要求新創事業揭露營業秘密、約定對合作廠商有利的保密協議條款、無償進行概念驗證（Proof of Concept）、無償提供授權、於共同研究契約中約定智財權僅歸屬合作廠商、延遲給付報酬予新創事業等；（2）新創事業與出資者間之契約：要求新創事業揭露營業秘密、負擔出資者外包業務予第三人之費用、購買不必要的商品或服務、提供片面優惠待遇、限制新創事業的交易對象等；（3）新創事業與其他競爭廠商間之關係：競爭廠商要求交易相對人不得向與其存在競爭關係之新創事業買入競爭性商品；競爭廠商針對特定新創事業設定較高的商品售價，而事實上拒絕與其進行交易等。同時，依據報告書，在與合作廠商或出資者進行交易、或訂定契約的過程中，約有17%的新創事業表示曾遭遇「無法接受的行為」（納得できない行為），且當中有約八成的新創事業妥協接受。其中，若為銷售額未滿5000萬日圓、且公司未配有法務人員的新創事業，遇到無法接受行為的事業家數為銷售額5000萬日圓以上、且公司有法務人員之新創事業的2.5倍。
美國FCC公布網路中立規則，確保網際網路自由與開放美國「聯邦通訊委員會」（Federal Communications Commission，FCC）於2010年12月21日表決通過「網路中立性」（Net Neutrality）規則，確保網際網路的自由開放，限制網路服務提供者（ISP）不得針對網路流量與內容進行不合理的管制，保障消費者權益、意見表達的自由、網路服務的競爭與創新。 網路中立性爭議由來已久，自2005年FCC公布網際網路政策聲明以來，對於管制機關是否介入ISP對於網際網路流量與內容之管理，一直爭執不斷。網路上服務與內容的創新驅動寬頻網路的發展，寬頻網路的普及又促進更多的創新與投資，在此時，寬頻網路壅塞的問題也日益嚴重，寬頻ISP為了確保競爭優勢，開始針對網路的流量進行管理，投入新技術建立網路流量的優先權與過濾機制中。 為了避免ISP管理網路的行為影響網路的競爭與創新發展，FCC自2009年開始探討網路中立性之管理規則。 本次公布之網路中立性規則包含五個部分： 1. 透明度（Transparency）： ISP應公開揭露關於網路管理的資訊，包含網路接取服務之管理措施、商業條款，提供消費者及上下游業者做出適當的選擇。 2. 禁止封鎖（No Blocking）行為： 不得任意封鎖使用者及其他網路服務或內容提供者合法使用、接取網路的權利，凡是合法的內容、服務、應用等，皆不得被阻止。 3. 禁止不合理差別待遇（No Unreasonable Discrimination）： 不得無故對於消費者接取網路之內容與流量進行差別待遇。 4. 定義合理的網路管理行為（Reasonable network management）： 合理的網路管理包括：確保網路的安全與完整、解決網路壅塞的狀況、基於消費者自願的控制與過濾機制。 5. 區分無線行動網路與特殊服務 考量無線行動網路在速度、容量上與固定網路的差異，FCC制訂相關量測的規範，在合理網路管理的條件上，無線行動網路與固定網路將有不同的管制密度。 而FCC也將區分網路特殊服務，有別於單純的寬頻接取服務，特殊服務是在基礎網路上提供主要專業用途的服務，例如VOIP或視訊服務（IPTV），以促進更多元的私人網路投資與更創新的網路服務發展。 新的網路中立性規則仍然受到許多的批評，倡議者認為FCC宣示的管制強度太低，ISP有可能以各種手段迴避管制，公眾利益團體亦認為FCC未禁止「付費優先權」（Pay for priority），將使網際網路出現「高速/慢速」的不公平狀況；而反對者則認為FCC的管制將影響網路的創新服務發展，不利未來的投資。然而無論如何，這仍是在Comcast案受挫後，FCC維護網際網路的開放性所重新邁出之重要一步。
智慧財產法院成立及運作的政策 正式啟動司法院於94年年終記者會時，正式發佈我國智慧財產法院即將成立及運作的政策。有鑒於國內外企業在台的專利、商標、著作權等紛爭越來越多，為了節省司法資源、快速釐清企業糾紛、不耗損社會資源等目的，智慧財產法院乃為司法現代化相當重要的一環。 我國的智財官司時，多是以刑事訴訟為主附帶民事官司，有別於歐美各國的智慧財產案件多以民事訴訟為主。未來智慧財產法院所管轄案件除了民事訴訟事件、刑事訴訟案件外，還包括有行政訴訟事件與強制執行事件，集中事權，專責審理智財權相關案件。此外，為了因應科技界日新月異的技術發展，在智慧財產法院扮演關鍵角色的「技術審理官」，主要負責輔助法官從事專業技術問題之判斷，因此除了由全職公務員－專利審查官或是商標審查官擔任外，亦可任用公私立大專院校之老師或專業研究機構之研究員。 另一方面，為避免大型企業利用資金優渥之優勢，打壓小型科技公司的發展，智慧財產訴訟中的「假處分」聲請規定，相較於現行民事訴訟法規定嚴格許多，假處分聲請人除提供擔保金外，還必須「強制釋明」理由，若是釋明不足者，法院可駁回其聲請。 目前司法院已研擬完成「智慧財產法院組織法草案」及「智慧財產案件審理法草案」的全部條文，並公布在司法院網站上，預定在立法院下會期提交立法。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現