Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構

  Thomson Reuters於11月14日當週,宣佈全球前100家最具創新機構,美國持續領先,而亞洲及歐洲分別屬第二及第三。然而,中國由於智慧財產保護及全球產品商品化實行因素,未能排入百大企業中。其名單結果來自於Thomson Reuters 2011全球百大創新專案,透過專屬方法分析專利資料及相關指標,來確認這些企業和機構於創新活動領先於全球之地位。

  Thomson Reuters智慧財產解決方案事業部總裁David Brown表示:「創新使企業和國家成長繁榮,主要是為了追求克服經濟的衰退並達到競爭優勢」。

  2011全球百大最具創新企業的市場資料,與2009年比較顯示,2010年百大企業增加了超過400,000工作機會,較前年提高3%,增加的比率高於同一期間的標準普爾(S&P)500企業的幅度。Brown表示:「全球百大創新組織創造的工作機會代表了創新為經濟成長具意義影響的指標」。除此之外,2011百大創新組織的市場價值加權平均收益較前一年度增加12.9%,而標準普爾500企業市場價值加權平均收益僅增加7.2%。

  排名企業依地域分佈,其中40%來自為美國,31%為亞洲,29%為歐洲,亞洲主要為日本和南韓,前者占27%,後者占4%。歐洲主要區分為法國(11%),德國(4%),荷蘭(4%),列支敦斯登侯國(1%),瑞典(6%)及瑞士(3%)。法國為歐洲創新領導國。儘管大陸於專利申請數量佔領優先,但缺乏全球影響力及專利獲證比率之重要因素,故未進入前百大名單。

  Thomson Reuters排名的方法,主要是以四大衡量基準:專利獲證比率(patent approval success rate),專利組合對於全球的影響(global reach of patent portfolio),對文獻引用的專利影響(patent influence in literature citation)及專利總數量(overall patent volume),選出前百大名單,如:Apple,Microsoft,Intel,LG和Motorola,全文內容可參考http://www.top100innovators.com/。

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※ Thomson Reuter宣佈全球前百大創新機構, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5581&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/24)
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[7] Id. [8] Id. , at 3. [9] 印尼食品進口法規簡介,行政院經貿談判辦公室, https://www.moea.gov.tw/Mns/otn/content/ContentDesc.aspx?menu_id=25481(最後瀏覽日:2018/4/20)。 [10] 同前註。 [11] European Union, The Food and Beverage Market Entry Hand book: Indonesia 28-31 (2016). [12] Supra note 6. [13] 同註9。 [14] Supra note 6. [15] Id. [16] 同註9。 [17] Supra note 6. [18] Id. [19] 同前註,頁5。 [20] 經濟部投資業務處,《印尼投資環境簡介》,頁56-60,2017年8月。 [21] 同前註。 [22] 同前註。 [23] 同註20,頁7。 [24] 同註22。 [25] 同註20,頁6。 [26] 同註22,頁61。 [27] 同註20,頁8。 [28] 〈印尼食品與藥物管理局(BPOM)簡介〉,優質平價新興市場資訊網, https://mvp-plan.cdri.org.tw/regulations;jsessionid=51E00524C4F5E47D6EE98246B3B9460A?panel=0(最後瀏覽日:2018/4/20)。 [29] LAW OF THE REPUBLIC OF INDONESIA NUMBER 33 2014 ABOUT HALAL PRODUCT CERTIFICATION §§4, 67. [30] 印尼伊斯蘭宗教理事會認為強制清真認證縱然會影響到部分中小企業,但對於規模較大之國際企業,進行清真認證並不會因成本而受到影響。 [31] 同註20,頁18-19。

英國發布人工智慧網路資安實務守則

英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。

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