歐盟發布頻譜政策公眾諮詢書
根據Ponemon Institute的調查，2011年至2012年中，英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出，若企業備有正式的事故應變計畫，每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外，雇用外部顧問來協助應變，資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構，歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時，根據不同委員會的需求，未來將針對特定產業，制定新的網路與資訊安全管理規範。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險，同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中，保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外，企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家，信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司，例如：協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡，未來將可以幫助要保人，以最快最省成本的方式處理相關事故。
何謂「中國製造2025」?中國大陸國務院李克強總理於2015年國務院常務會議研提「中國製造2025」政策，希望提升中國大陸製造業的發展。該政策為因應智慧聯網(Internet of Thing, IoT)的發展趨勢，以資訊化與工業化整合為主，重新發展新一代資訊技術、數控機床和機器人、航空航天裝備、海洋工程裝備及高技術船舶、先進軌道交通設備、節能與新能源汽車、電力裝備、新材料、生物醫藥及高性能醫療器材、農業機械裝備等10大領域，以強化工業基礎能力，提升技術水平和產品品質，進而推動智慧製造、綠色製造。而有別於德國所提出的工業4.0計畫，中國大陸所提出的是理念，係以開源開放、共創共享的智慧聯網推動創新思維。
日本智慧財產推進計畫2015分析（上）日本智慧財產推進計畫2015分析（上） 資策會科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 104年08月26日 日本智慧財產戰略本部於今年6月19日公布了最新一期的「智慧財產推進計畫2015」[1]，分析其內容，除仍以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨外，並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景，特別提出了「推動中小企業智財活用」、「活化智財紛爭處理機制」、「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」等三項核心議題，並分別剖析各項議題其現狀課題及主管部會應努力之方向，其內容如下： 一、推動中小企業智財活用 （一）現狀與課題 日本全國目前約有385萬間中小企業，不僅對於支持日本經濟具有重要地位，同時也是產業競爭力的來源。若中小企業能發展自身的智慧財產（包括技術、品牌等），以經營策略為基礎，有效透過智財戰略的權利化、標準化、隱密化等方式，應可將智慧財產活用於商業行為中，並且成功連結地域經濟的發展。然而以2013年而言，日本中小企業之中，將所擁有之技術或知識等加以權利化，申請發明專利、新型專利或商標其中之一的企業只有約3.3萬間，不到全部中小企業總數的1％[2]，可知日本目前將智慧財產活用於商業活動的中小企業非常有限。 而於2015年度的智財推進計畫中，日本依據對智財的掌握度將中小企業區分為「智財活用挑戰型」和「智財活動發展型」二類，前者是指能將自身所擁有的智慧財產和構想加以權利化後，將之活用於產品的開發、生產乃至於拓展海外市場等挑戰性活動之中小企業，後者則是指尚未擁有足以權利化之智慧財產（尤其是技術），對智財的意識尚屬薄弱，生產產品的通路和交易對象偏向固定，多半處於承攬者地位之中小企業。 關於強化中小企業智財戰略的作法，就「智財活用挑戰型」之中小企業而言，有鑑於對於非都會區之中小企業，能從智慧財產和商業經營兩個不同角度提供建言的機能，在現行體制下仍有所不足，故有必要針對如何策略性取得並活用智財，以助於事業經營之經營意識進行強化，特別是思維上應不侷限於申請並取得專利權，而是針對關於權利化、標準化、隱密化進全面性強化輔導的專門體系實為重點；另就「智財活動發展型」之中小企業而言，則將重點置於利用各種可能機會，協助喚起其對智財的認知及意識，特別是對金融機構等中小企業的相關事業人員進行智財啟發。 另一方面，關於對非都會區十分重要的農林水產領域，隨著近年來全球化和資訊化的高度發展，日本認為除需要對於仿冒品和技術外流提出對應作法外，也有必要活用2015年6月開始採用的「地理標示保護制度」[3]，以提高品牌價值、強化產業國際競爭力並活化地方經濟。 （二）今後施政方向 日本根據上述的現狀與課題，為強化中小企業等的智財戰略，同時促進大企業、大學和地方中小企業合作活用其智財，指示各主管部會應著手推動下列的施政方向： 1.強化地方中小企業智財戰略： 強化在各個都道府縣的支援據點數量，並且進行諮商體制及支援資源的強化，經由與中小企業的商業活動相關諮詢，發掘中小企業中與智慧財產相關的潛在需求，並且進一步透過智財綜合支援窗口，促進地域性中小企業活用自身之智慧財產，例如將其設計、品牌與活化產業或地域資源連結加以活用，提高中小企業所具有之無形資產之「能見度」，創造高附加價值的產品。 2.強化地方中小企業、大企業以及大學之智慧財產互助： 充實開放專利資料庫，使企業、大學、研究機關等之開放專利可直接透過網路進行整體性檢索，並在各地方行政機關配置支援人力，協助大企業將其所保有但未能有效利用之智慧財產（例如所謂之「休眠專利」），透過相對缺乏外部知識和技術等經營資源，但有意願接受技術移轉之中小企業進行事業化，以達成智財的有效活用；另針對大學與企業間共同研發情形進行調查，了解包括共同研發的專利申請型態、運用狀況和契約實務，以檢討共同研發之專利申請和契約內容的處理方式妥適性，進而從促進大學智財活用目標，以及兼顧中小企業、大企業、大學等個別需求和立場觀點下，設計具有彈性、可有效應用於在大學和企業間的契約內容。 3.推動農林水產領域智財戰略： 為推進農林水產領域的品牌化，在對於新導入的「地理標示保護制度」進行徹底宣導時，也應一併針對與地域品牌戰略有關的「地域團體商標制度」[4]間的選擇/搭配進行介紹，促進兩項制度的實際運用；對於海外市場，則透過與已導入地理表示保 護制度國家間的合作，使正牌日本特產能為當地市場所熟悉，整頓日本各地農林水產品向外輸出的環境。 （三）小結 與日本類似，我國的產業結構亦以中小企業為主，依經濟部中小企業處之統計，2013年我國中小企業有133萬1182家，占全體企業97.64%，就業人數858萬8000人，亦占全國就業人口78.3%[5]，足見中小企業不僅是我國經濟之命脈，更是支撐就業及分配所得的基石。 經濟部中小企業處於2013年至2014年6月間，為協助企業經營體質創新發展、創新中小企業智財價值，協助具技術創新之中小企業，進行智慧財產經濟價值及多元智財運用之評估，並輔導企業強化重視智財權及協助導入智財管理制度，以縮短研發時程及節省相關研發投入成本，已完成67家中小企業智財權之短期診斷服務、完成4家中小企業專案輔導、完成2家中小企業產品安規及檢測服務、輔導6家中小企業導入智財管理制度、為企業節省研發先期投入成本650萬元/年、帶動後續投資金額及流通運用衛生收入金額達3085萬元/年等[6]，已見相當成效。 我國後續或可參考前述日本作法，除持續加強中小企業智財戰略思維外，對於中小企業與大學或大企業間之智財互助，以及製造業以外之農林水產領域智財品牌化工作投注心力，以進一步實現中小企業之智財活用目標。 [1] 〈知的財産推進計画2015〉，知的財産戦略本部，http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf（最後瀏覽日：2015/08/14） [2] 〈中小企業・地域知財支援研究会 参考資料〉，特許庁， https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/kenkyukai/pdf/chusho_chizai_shien/betten.pdf（最後瀏覽日：2015/08/13） [3] 〈地理的表示保護制度(GI)〉，農林水産省，http://www.maff.go.jp/j/shokusan/gi_act/（最後瀏覽日：2015/09/02） [4] 〈地域団体商標制度〉，特許庁，https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_torikumi/t_dantai_syouhyou.htm（最後瀏覽日：2015/09/02） [5] 〈2014中小企業白皮書〉，經濟部，頁2（2014），http://book.moeasmea.gov.tw/book/doc_detail.jsp?pub_SerialNo=2014A01203&click=2014A01203#（最後瀏覽日：2015/08/26） [6] 同前註，頁252。
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。