菲律賓為亞洲國家間第一個將基因改造作物(基改玉米)商業化並用於食品和動物飼料者,而另一項正等待商品化的基改作物,基因改造茄子,原預計於今(2011)年底完成7項試驗並於明年達成商品化的目標,卻因未符合地方政府法規所要求的公眾諮詢程序而被迫暫時中斷其中2項實驗。
2010年12月,菲律賓Davo市市長因申請本案田間試驗之UP Mindano公司未遵守應於市政府內張貼公開資訊之法定義務,以違反基因改造作物環境釋放之法規為由,向該公司發出禁止令並銷毀植株,其田間試驗因此延誤了6個月以上。無獨有偶的,作為菲律賓基改作物主管機關的植物產業局,也以同樣的理由中止另一項在Visayes國立大學所進行的基因改造作物田間試驗。
Davo市農業辦公室Leonardo Avila III主任表示,就該公司就試驗田所設立的藩籬實際狀況來看,雙方對於嚴格密閉的田間試驗(strictly confined field trial)有理解上的落差。面對UP Mindano公司於期間未盡公開資訊義務以進行充份溝通的指控,該公司負責田間試驗的科學家Rasco表示,所有爭議皆已透過直接或間接的方式於報紙和公開論壇中予以釐清。甚至嘗試著透過說明會教育大眾關於基因改造茄子的風險和優點,更強調茄子沒有異花授粉植物所會造成的基因汙染問題。
從法規面觀察,此一事件所透露的問題在於,即便一國中央法規允許基因改造作物之環境釋出,地方政府亦有可能藉由地方法規來落實其限制或阻擋基因改造作物之政策或目的,因而中央和地方間之政策歧異也將會成為GMO推展時必須面對的法制議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(下) 日亞化學與藍光LED發明人和解日亞化學與前員工、現任美國加州大學教授中村修二(Shuji Maka mura)達成和解,日亞化學要支付中村修二本人8億4400萬日圓的費用,以補償其在日亞化學任內發明藍光LED晶粒技術,並帶給日亞化學日後龐大收入的功勞。 中村修二去年1月因不甘其在日亞化學工作期間,開發相關藍光LED晶粒技術,為公司帶進3300億餘日圓的收益,但日亞化學卻將專利獨佔,並未支付中村修二合理的費用。中村修二遂向日本地院提出告訴,日本地方法院一審判日亞化學敗訴,需支付200億日圓作為中村修二的補償金。日亞化學不服再向高院上訴,近日傳出雙方已達成和解,以8億4400萬日圓達成和解,其中6億850萬日圓係中村修二在日亞化學工作時開發出藍光LED晶粒後,為公司帶進約3300餘億日圓中屬中村修二的貢獻所得。 相較於一審判決日亞化學要賠200億日圓來看,此次只需支付8億4000餘萬日圓,替日亞化學省下了一大筆錢,且可早日解決此紛爭,日亞化學在此次官司中不能算輸,還可確立日亞化學日後擁有藍光LED晶粒的所有技術專利,有利日亞化學未來拓展白光LED及藍光晶粒市場。一般認為,日亞化學急於與中村修二達成和解之因,主要是藍光L ED晶粒市場仍在大幅成長中,預估今年全球LED市場需求可達到50億美元,其中白光及藍光LED也佔到一半以上,未來更是以倍數成長。日亞化學如未能快速解決與中村修二的官司,恐影響日亞化學在藍光及白光LED市場上的領先地位。
惠普 : 軟體專利是必要之惡智慧財產權議題涉及專利、著作權和商業機密,近年來因開放原始碼軟體而備受矚目。開放原始碼軟體可共享、修改和重新發布,和傳統專屬軟體的保密性和發布限制迥然不同。 許多開放原始碼與自由軟體倡議人士都痛批軟體專利,相形之下,惠普以擁有大量的專利為傲。2004年惠普一共獲頒1,775項美國專利,在美國排名第四。 惠普Linux負責人表示,開放原始碼程式設計師或許厭惡軟體專利的概念,但最好還是試著自我調適,因為軟體專利是不會消失的。且開放原始碼軟體是在著作權法的基礎上發展而成的,而專利比較麻煩,是因為程式設計師把專利視為削弱他們的自由。另一方面,企業則把專利看待成自家珍貴創意的保護傘。 惠普Linux副總裁Martin Fink批評開放原始碼促進會(Open Source Initiative;OSI)核准開放原始碼授權證書的作法太草率。去年8月,Fink曾指出,開放原始碼授權證書多達52種,實在太多了。現在數目變得更多,因為他抱怨OSI核准任何符合開放原始碼定義的申請案,卻不試著加以整併以強化開放原始碼業的基礎。只基於符合規格就核准授權證書,而未顧及進一步鞏固開放原始碼經營模式的能力,這會構成明顯而迫切的危險。 一家銷售智財權法律免責保險的公司說,調查顯示,Linux作業系統的核心(kernel)可能涉及283項專利侵權。惠普2002年也提醒眾人,微軟可能醞釀對開放原始碼軟體提出專利訴訟。但目前為止這些威脅尚未發生,而紅帽公司(Red Hat)和Novell揚言運用自家專利反制那類威脅,IBM和昇陽也表明不會針對開放原始碼侵犯的數百項專利提出告訴。