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

刊登期別
第24卷,第12期,2012年12月
 
隸屬計畫成果
經濟部技術處科技專案研發成果
 

※ 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, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5936&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/16)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。   依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。   依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。   此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。   最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。

澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會發布輔助與自動車輛駕駛之教育與訓練研究報告

  澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會(Austroads)於2020年3月18日發布「輔助駕駛及自動駕駛車輛之駕駛人教育及訓練報告(Education and Training for Drivers of Assisted and Automated Vehicles)」,該報告目的在於研究有哪些技巧、知識與行為,為目前與未來人們使用具有輔助或自駕功能車輛所需具備的;並檢視註冊與發照之相關機關應擔任何種角色,以確保駕照申請人具有足夠能力以使用相關科技。報告中所關注之輔助與自駕車輛,為具有SAE自動駕駛層級第0至第3級之輕型或重型自駕車輛;目前澳洲道路規範並未禁止第3級之自駕車使用,但駕駛人仍應保持對車輛之控制且不得同時進行其他行為。   報告認為目前之駕駛執照發照架構尚不需改變,但註冊與發照機構仍可於輔助與自動駕駛車輛的學習與評估中扮演一些角色,包含: 鼓勵經銷商、製造商與相關利益團體進行有關如何安全運用相關系統,同時避免過度依賴之教育與訓練。 支持將自駕車技術相關之特定重要資訊整合進所有層級之教育與訓練中,但不使用強制性之評估程序進行能力評估。 應關注如何於澳洲設計規範(Australian Design Rules, ADRs)或澳洲新車評估計畫(Australasian New Car Assessment Program, ANCAP)中規範特定車輛之安全公眾教育、整合重要資訊於既有的知識與技術訓練,以及建立強制之學習計畫。   未來澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會將繼續發展相關計畫以實施本報告中之相關建議,以使教育訓練系統更加完善。

日本因新冠肺炎而將修正著作權法關於線上教學之著作利用部分提前施行

  日本著作權法在2018年修正時,在第35條針對教育相關資通訊(利用網路進行線上教學與傳送預複習資料)之權利對應規定進行增修。修正前,利用人在每次利用時,均需獲得個別權利人之同意並支付授權金;而修正後,僅需一站式的支付補償金即可,無須得到權利人之許可。   然而本條規定原訂於2021年4月施行,但因為新冠肺炎疫情蔓延影響,許多學校、教學機構因停課而使得線上教學之需求提高。日本文化廳為防止感染並考量停課措施有可能長期化,宣布將文學作品、論文及新聞記事等作為線上教學教材,自本月開始無須得著作權人之許可即可使用,亦即將修正施行日期大幅提前。   而作為日本著作權人補償金分配窗口之「教學目的公眾放送補償金管理協會」,也在今年(2020年)4月6日決定本年度相關作品之補償金以特例無償之方式處理。依據上開規定,本年度的線上教學,不論是文學或是音樂等作品,均無須取得著作權人之同意,即可免費使用。

OECD將就第一支柱金額A召開公開諮詢會議

  OECD(經合組織)於2022年9月12日巴黎時間12時至17時召開第一支柱金額A(Amount A of Pillar One)的公開諮詢會議。蓋2021年10月,共137個成員同意自2023年啟用雙柱計畫(Two-Pillar Plan),OECD為提供能協助各國制訂相關內國法之「示範規則(Model Rules)」,已多次並持續公開徵詢意見。   其中,作為第一支柱的全球利潤分配稅制,係針對全球收入逾200億歐元且稅前淨利逾10%的大型跨國企業,定其逾10%的利潤為「剩餘利潤」,並取25%依關聯性(Nexus)重新分配至價值創造地,此剩餘利潤即本次會議欲討論之金額A。   一旦劃歸金額A將適用高達25%之稅率,故2022年7月11日,OECD所公布第一支柱的「進度報告(Progress Report)」,即針對如何計算大型跨國企業之全球總所得、如何量化系爭所得為金額A之稅基、如何定關連性原則以決定各價值創造地對金額A徵稅權之有無及高低、稅捐競合時如何避免對金額A造成雙重課稅,以及各該要件之定義等核心問題,列出7項標題(Title)作為本次會議討論重點。   然而,除了金額A徵稅權之跨國分配所涉利害關係錯綜複雜外,因各國稅制與發展不一致、美國對雙柱計畫之態度似有保留、歐盟成員國迄今仍無法達成一致共識,以及烏俄戰爭引發的通貨膨脹等各種內外因素,均為第一支柱示範規則之訂定,甚至雙柱計畫之實施增加了不確定性。準此,本次會議重要性不言可喻,值得我國持續注意。

TOP