經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較
陳依婷
法務專員 編譯整理
日本政府為實現2050淨零碳排目標，內閣於2022年4月22日公布《建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律》（譯：有關建築物能源使用效率提升的法律，下稱本法）修正案，加強住宅、建築物之能效提升措施。本次修正內容，主要包含： 擴大本法適用對象 因本法現僅規範大型規模建物（面積2,000平方公尺以上）及中型規模建物（面積300平方公尺以上，未滿2,000平方公尺）；故修正案定2025年起，將所有新建的小型規模建築（面積未滿300平方公尺）及住宅均納入本法規定，不僅要求外牆和屋頂需增厚隔熱材質，並應使用高能效的空調及照明設備，以符節能標準。 擴大領先者計畫（Top Runner program） 以淨零耗能住宅（Zero Energy House, ZEH）及零耗能建築（Zero Energy Building, ZEB）為目標，最遲到2030年逐步提高實施節能標準。 實施節能裝修融資政策 國土交通省為促進既有建築物節能改造及鼓勵引進太陽能發電的新機制，將由住宅局編列預算，透過日本住宅金融支援機構（Japan Housing Finance Agency, JHF）辦理節能裝修低利息融資。
美國《保護美國人免受外國對手應用程式侵害法案》生效，延長受規範主體出售持股之期限早在今年（2024年） 3月13日，美國眾議院曾正式表決通過《保護美國人免受外國對手應用程式侵害法案》（Protecting Americans from Foreign Adversary Controlled Applications Act），所有由「外國敵對勢力控制的應用程式」若對國內造成國安威脅，則必須在法案生效後的6個月內拆分在美國之業務及出售持股，且收購公司或新成立公司的營運必須完全獨立自主，不得與原事業有任何往來或合作關係，包括演算法或資料分享等。而相關收購案也須經過主管機關審查，確認其出售之後已完全脫離外國敵對勢力的控制，直到分拆業務為止，美國的虛擬主機服務提供者，始得為其架設網站；若超過期限而未出售，其將從應用程式商店和基於網路的託管服務中被關閉，永久被排除在美國的Google Play、Apple App Store等軟體商店之外。 攤開美國商務部所列的外國敵對勢力清單，中國大陸和香港、古巴、伊朗、北韓、俄國都在名單之列。然而，擁有1.7億美國使用者的短影音平臺TikTok在美國極為盛行，且盛傳TikTok似將所蒐集的美國使用者個人資料提供中國大陸北京政府，因而成為該法案首當其衝的頭號目標。故法案當中即點名TikTok，甚至強調其母公司字節跳動（ByteDance）未來推出的應用程式亦在禁止之列，故該法案又俗稱TikTok禁令。 於審議2024年度的國安補充撥款法案時遂提出將援外法案裂解成獨立法案的發想，而TikToK禁令則屬其他國安需求之類別而包裹在另外一個法案中進行單獨的審議及表決，為兩黨創造更多妥協空間，以便在個別議題上尋求最大公約數。4月20日下午，眾議院以360票贊成58票反對通過《透過力量實現21世紀和平法案》(21st Century Peace through Strength Act)，爾後以四案合一的包裹方式送交參議院審議表決，於當地時間23日晚間美國參議院通過該單一修正案，24日再經美國總統拜登（Joe Biden）簽署後正式生效。該HR8038法案包含對以色列、烏克蘭、印太區域安全的3項援助法案，至於強制TikTok脫離中國大陸母公司字節跳動的措施則位在法案的D章節，此部分名為「保護美國人免受外國對手控制應用程式侵害」，實質上乃與眾議院上月通過的法案類同，僅在出售期限上與眾議院上月通過的版本不同，其理由在強調該法案首在以「撤資」為核心，故從原先6個月之限期展延至1年，而此1年期限包含法案生效後270天內讓受規範者脫售持有股份，如於出售期限屆期之際，倘在任何收購階段已取得進展或近乎完成撤資之目標，總統基於職權可額外授權給予90天寛限期以便完成交易程序。從而當前受第一波影響的TikTok得暫時在美國市場續命，惟若終局倘未能出售其在美資產及持股而達完全剝離母公司控制之進程，仍舊得面臨業務全面下架並禁止在美國境內運營的結果。 從HR8038法案的通過可透析兩個重要資訊： 1.為美方體認到社群媒體強大的認知影響力：此前有關數位平臺演算法如何推薦特定內容的曝光不易由法律監管，任何措施皆須在美國憲法第一修正案的框架下進行，避免任何人對言論自由和獲取資訊施加限制，因而法案改以不公平競爭之角度為外衣，迫使敵國之外國企業出售技術和資產，防免其透過不透明的演算法操縱美國人民的行為判斷。 2.從法案的性質上綱到國家安全層次觀察：可探知該法案為美中在科技領域角力下之產物，阻止中國大陸將數據資料武器化，由於中國從2017年起，陸續通過《國家情報法》、《網絡安全法》和《數據安全法》等國安法規，明文規定如為維護國家安全或調查犯罪，有關單位可以調取數據，而握有數據的私人企業或個人只能依法配合，同時中國大陸北京政府也大力整頓網路科技業者，目的之一就是提高國家對企業蒐集資料的控制，產生干預美國內政之風險。 惟TikToK借鑒在蒙大拿州之經驗，表示將同樣基於違反美國憲法第一修正案所保障之言論自由採取法律行動，擬透過司法救濟途徑爭取其在市場上繼續運營的空間。若期間法院未作成任何決定，自法案生效日（2024年4月24日）起算270天，正值落在下一任總統就職前一天，即2025年1月19日之前，字節跳動公司必須出售TikTok在美之業務及資產，屆期未出售則將從Apple App Store或Google Play等應用程式商店全面下架TikTok及其更新版，否則應用程式商店將面臨依使用者數量計算的等比例罰款，另外其他網路服務供應商也將封鎖TikTok進行網路存取。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
何謂「智慧機械」智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一，主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械，爰此，行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」，整合我國豐沛的新創能量，建立符合市場需求之技術應用與服務能量，以創造我國機械產業下一波成長新動能。 智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素，使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能，並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能；智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械，建構智慧生產線（具高效率、高品質、高彈性特徵），透過雲端及網路與消費者快速連結，提供大量客製化之產品，形成聯網製造服務體系。 未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有：工業用等級之視覺／觸覺／力感知等感測模組與驅動控制技術；微型感測元件智慧化；開放性標準網路通訊技術；機器型通訊及安全技術；耐延遲及低耗能機器聯網；健全人機智能介面，提升人機協同安全與效率；智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理；網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度；機器人智慧整合能力及反應速度；供需產能整合與決策系統等等。