韓國特許廳自2000年12月開始提供「技術公開網路服務」,透過此網站服務,研究人員可將其研發的技術公開、並登載在韓國特許廳的技術公開網站,藉以取得具公信力的公開日期。假若網站上公開的技術與先申請專利的其他技術相似,但其公開日期較早,那麼網站上公開的技術會被認為他人申請專利時的先前技術(prior art),他人就無法取得專利權。此一服務的目的在於希望企業或個人的研究開發成果可防止他人以相同或類似的技術申請專利,作為一種防禦手段。另公開的研發成果也可提供公眾免費使用,進而促進整體產業的發展。
為改善「技術公開網路服務」,增加使用上之便利性,韓國特許廳2011年10月起推出新的「技術公開網路服務」系統,規定必須載明公開的必要記載項目(包括標題、相關領域、目的、技術組成內容),以利其他人得以簡便地了解被公開的技術內容。利用人可到韓國特許廳建置之「專利資訊檢索服務(Korea Intellectual Property Rights Information Service, KIPRIS) 」網站進行檢索,搜尋所需之技術內容。
研發者可以將自己的發明想法公開,防止他人就同一或類似技術申請專利;同時任何人皆可查詢利用已經公開的技術,避免重複研發,也可讓業界掌握技術發展的最新動向,以促進技術之活用。
新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
美國專利商標局再審結果,將影響Motorola 與Aruba Networks間的專利侵權訴訟結果美商Motorola 公司(下稱MOT) 旗下Symbol Technologies, Inc.及Wireless Valley Communications, Inc.公司於2007年8月27日在美國德拉瓦州(Delaware)地方法院對美商Aruba Networks公司(下稱ARUN)提起專利侵權訴訟,指出ARUN侵害他們的無線區域網路連結技術(WLAN)等四項專利,並向法院申請永久禁制令及金錢上的損害賠償。 2008年9月,ARUN向法院申請反訴並向美國專利商標局(USPTO)對上開四項專利申請再審,指出MOT所據以主張的專利權申請日晚於ARUN之現有技術(Prior Arts)實施日。 今(2009)年2月,美國專利商標局已陸續對於ARUN所提的再審核發初審報告。其中,US Patent No.6625454中12/14說明項被認定為無效;US Patent Nos.6973622, 7173922之再審初審報告指出全部說明項都被認定為無效;目前還有1件ARUN申請的專利再審案在審查中,而根據MOT於法院上的陳述,美國專利商標局所受理的再審專利案件中,也多將原專利權認定為無效或變更。 ARUN所提的再審結果雖然尚未確定,但多數分析師認為再審結果多有利於ARUN。待再審結果確認後將會影響MOT v ARUN的訴訟結果,對於損害賠償判定也會有重大影響 。
個人資料保護脈絡下的「綑綁式同意」 美國眾議院提出「深度偽造究責法案」隨著人工智慧(AI)視覺處理技術愈發進步,圖片及影像的篡改也更加普遍,甚至使人難以分辨其真偽,例如一款應用程式(App)-DeepNude便是運用此技術,將人穿著衣服的照片改作為裸體圖像;此種AI技術因對於社會及被偽造之當事人權益影響重大,進而引起美國立法者的極度重視。 日前維吉尼亞州為了遏止如DeepNude此類的應用程式,便於該州之《復仇式色情法》(Revenge porn law),擴大復仇式色情的涵蓋範圍,使其包括利用機器學習技術偽造他人照片或影像等深度偽造(Deepfake)行為。 但該深度偽造技術之應用,實際上並不僅侷限於情色領域,故美國紐約州眾議員伊薇特.克拉克(Yvette Clarke)於本年度(2019年)6月即提出了《深度偽造究責法案》(Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019., DEEP FAKES Accountability Act.)草案,本草案令人關注之處除配合現今科技發展特性為規定外,另針對實務上曾衍生的爭議問題,特別將外國勢力或其代理人(foreign power or an agent thereof)介入美國國內政治行為,如意圖影響美國國內公共政策辯論(domestic public policy debate)、選舉或其他不得合法從事的行為等納入規範。 依該草案之內容,其所規範者包含視聽紀錄、視覺紀錄及錄音紀錄;意即任何人使用任何技術或設備製作假冒他人名義(false personation)的紀錄,並於網路或其他知識傳播管道發布者,應有浮水印、口頭陳述或是於文本中有簡要說明等揭露,以使他人得清楚知悉該紀錄並非真實,如行為人有違反該揭露規定並利用深度偽造1.意圖羞辱或騷擾(包含性內容);2.意圖造成暴力、身體傷害、煽動暴亂、外交衝突或干預選舉;3.詐欺犯罪等,將可處5年以下有期徒刑,或科或併科罰金。另若行為人修改或刪除他人揭露之資訊而有上述意圖或犯罪行為者,亦可處以同等罰責。