美國商務部發佈智財權活動對美國經濟影響之綜合報告
科技法律研究所
法律研究員 曾文怡
101年5月16日
壹、事件摘要
美國商務部於今年3月發佈一份委由其所屬之「經濟統計局(Economics and Statistics Administration,ESA)」和「美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,USPTO)」共同執行的調查報告:「智慧財產和美國的經濟:產業焦點(Intellectual Property and the U.S. Economy: Industries in Focus)」。
報告除界定所選研究標的313種行業別中,共75種被認定為「智財密集型行業(IP-intensive industries)」;而這些「智財密集型行業」為美國帶來至少4千萬筆就業機會、超過5兆美元產值,佔美國GDP高達34.8%。
貳、報告重點摘要
一、「智財密集型產業」的篩選
此報告採用美國USPTO相關的行政數據,用以確認(identify)最密集利用商標、專利所提供的保護之行業;著作權方面,則係以是否主要為創作或生產受著作權保護素材,加以認定。以標準統計方法用以確認(identify)哪些美國行業(industries)是最具專利、商標及著作權密集型(intensive),並統稱為「智財密集型產業」。
(一)以該行業平均每人擁有專利數認定專利密集型行業
美國使用各美國行業標準分類 (North American Industry Classification System, NAICS) 於2004-2008這五年間的專利總數與該行業的平均就業人口的比例來測量行業的專利密集型:
Measure of industry patent “intensity” = total patents over the five years in a NAICS category / average payroll employment by industry
就業人口能夠展現一個行業的大小,並確保各行業在比較時是公平的 (even playing field) 。最具專利密集型的行業並不是擁有最多專利,而是在該行業一個職位有最多專利 (patents per job) 。若專利/職位比例高於所有行業的平均值,則該行業將被認定為專利密集型的行業。
(二)以商標登記數統計資料認定商標密集型行業
有鑑於一個商標通常會同時登記於好幾個不同的類別下,因此在此統計的方式將以類別為單位,而非商標。美國使用了3種方式來認定商標密集型的行業 (three-pronged approach) :
1.平均每人擁有商標數密集的行業
比照專利的方式,以商標登記與行業就業人口比例來測量商標密集性,首先過濾出屬於上市公司的商標登記,並比對該公司公開資訊中 (Compustat 資料庫 ) 的主要產業及員工人數,因為Compustat資料庫有包含公司的NAICS行業類別,如此就可以取得行業的商標登記數及就業人口數並計算該行業之比例。
2.前50家商標登記最多企業 (Top 50 Trademark-Registering Companies)
利用USPTO發佈的前50家商標登記最多企業名單 ( 不同於第一種方式將包含上市與非上市公司 ) ,並利用付費的OneSource資料庫找出這些企業的 NAICS 行業類別,並統計各行業在前50家企業名單中出現的次數,一個行業出現超過5次以上將被認定為商標密集型。
3.隨機取樣 (Random Sample of Trademark Registrations)
從2010年所有在登記的商標隨機抽樣300件,其中196件為美國公司申請登記,針對這196家企業試圖找出其NAICS行業類別,行業類別若有超過5筆商標登記,將被視為商標密集型。
上述三種方式總共產出60個商標密集型行業,同時使用三種方式係希望能夠彌補一種方式可能有的缺點,例如商標密集型方式可能會低估某些產業或忽略到較小型或沒有上市的企業,這部分由第二種及第三種方式試圖彌補。
最後被認定出為商標密集型的行業也與Interbrand的品牌排行作比較 (Best Global Brands in 2010) ,以確認被認定為最具品牌價值的企業是否屬於商標密集型的行業,此研究找出品牌排行中的企業的NAICS行業類別,並與之前被認定為商標密集型的行業作比對,發現具相當的重疊性。
二、以WIPO核心著作權產業標準界定著作權密集型行業
美國有關著作權產業的界定,主要根據WIPO於2003年發佈之「著作權產業經濟貢獻調查報告(Guide on Surveying the Economic Contribution of the Copyright-based Industries)」以及 Stephen Siwek 發表之「著作權產業對美國經濟之影響報告(Copyright Industries in the U.S. Economy)」。亦即,報告採用WIPO所界定之「核心著作權產業(core copyright industries)」作為其認定何謂「著作權密集產業」的基礎,再將單純只以銷售(distribution)受著作權保護客體為目的之行業加以排除。
三、「智財密集型產業」是驅動美國經濟發展的重要引擎
根據報告,「智財密集型產業」在2010年的產值超過5兆美元,佔美國GDP高達34.8%;同年「智財密集型產業」的貨物出口總金額約7億750萬美元,佔全部貨物出口總額的60.7%。另外,智財密集型的國際服務貿易相關數據資料雖有限,但研究者仍發現在2007年,智財密集型的國際服務貿易約佔全美民營企業服務貿易額的19%。
四、「智財密集型產業」提供至少 4 千萬個就業機會
2010年全美至少有4千萬筆工作,是直接或間接與「智財密集型行業」相關,佔所有工作機會的27.7%。其中直接相關者的從業人數約2,710萬人,佔所有工作機會18.8%;而與「智財密集型行業」間接相關的從業人數約1,290萬人。換句話說,每2個與「智財密集型行業」直接相關的就業機會,就帶來1個額外的工作機會。
五、「智財密集型產業」薪資待遇、教育水準優於其他行業
「智財密集型產業」的平均週薪在2010年為1,156美元,高出其他民營產業別的815美元約42%。其中又以專利及著作權密集產業的薪資成長幅度較高,專利密集行業的薪資從2005年的66%,成長到2010年的73%;著作權密集行業的薪資從2005年的65%,成長到2010年的77%。
而相對高的薪資待遇又與IP密集型行業的教育背景有關。據2010年的統計資料,超過42%的25歲從業人員係具有大專院校學歷,高於其他非IP密集型行業的34%。
參、事件評析
一、我國應建立智財密集行業界定標準並建立數據資料庫,以利掌握產業智財發展動向
智財法令可以保護發明者、創作者免於盜版之害,鼓勵其持續創新,維持競爭優勢,並確保智財權交易、流通市場得以順利運作。但智財保護的界線設定,也相對的影響創新、創意是否有足夠的發展空間,一套經過衡平設計的智財權,影響國家產業經濟甚鉅。
然而如何設計出衡平的法令,並非只須單純的以正義公理做邏輯推論,同時也須仰賴大量統計資料的數據分析,以調查實際運用情形,才能在智財保護體系分寸拿捏之際有所依據。美國商務部的報告開宗明義便指出,必須透過大量數據資料的分析,方能掌握智財在所謂的「智財密集型行業」所扮演的角色。
我國目前在建立智財相關數據資料庫面向,基礎建設不足,無法分析預估產業的發展趨勢及經濟特性,亦不能評估智財對於我國經濟的貢獻程度影響,肇致智財相關政策的立論說明欠缺實證,實應立即著手整備建置相關數據資料庫。
二、推動著作識別碼與存證登記並建立誘因,是評估我國著作權密集型產業經濟貢獻統計分析模式的核心措施
全球經濟發展重心已轉移到音樂、影視、遊戲等文化創意產業,權利別亦跳脫專利權而與著作權息息相關。從韓國等國家智財戰略的方向亦可發現,有賴政策擬訂與相關推動措施,實現以著作權為核心的產業結構。
但從報告中可看出,相較於專利、商標,著作權相關的數據資料較為不足。究其原因,或與著作權採創作保護主義,毋須進行註冊、登記程序有關。由於我國著作權法亦採創作保護主義,且未有存證登記管道,建議可參酌美國、韓國、中國大陸等著作權法與權利登錄有關之規定,並提供登錄者相關誘因,作為我國著作權產業相關統計指標及資料庫之基礎。
而除規劃推動著作物登記制度外,為降低網路侵權對產業經濟造成損害,應一併研議著作物來源識別機制,利用單一著作物內容識別碼,來協助交易雙方經由識別碼查證著作物之來源與權利歸屬,降低著作權授權之風險。同時開發追蹤非法重製物流通之系統,協助權利人進行侵權證據之蒐集與保全,以健全的著作權交易機制,作為發展我國文創軟實力之後盾。
三、確保研發創作者的智財受到有效保護,是促進創新活動、智財交易流通、帶動經濟發展的根本基礎
此報告於一開始即特別指出,專利、商標及著作權提供企業和個人創作者,將無形的發明、創意轉化為實質經濟利益之法律基礎,而一個國家的智財保護機制將連帶影響其整體經濟的商業活動,包括:提供驅動發明、創作的誘因、保護創新者免於未經授權之利用、促進技術市場之垂直分工、媒合資金與創新活動、透過併購及首次公開發行股票 (IPO) ,支援創業初期階段企業資產的流動性及成長、實現以技術授權為基礎的商業模式、促使技術移轉市場與技術及創意交易市場得以更有效率的運作。
為保護研發創作者的權益,國外已有許多國家採取積極主動的措施,例如:韓國為維護韓國業者著作權海外交易秩序及提升交易雙方的信賴,於2012年1月11日指定其所屬的韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission)作為著作權認證業務之專責機關,負責推動著作權認證制度。於今年以輸出海外市場 ( 中國等 ) 之音樂、電影、電視劇等內容,作為第一階段著作權認證對象,並提供免手續費之優惠。韓國著作權委員會並設置數位著作交易所 ( 網站 ) ,著作 ( 權 ) 人可將其著作之權利相關資訊登錄至數位著作交易所的「著作權資訊管理系統 (Copyright Integrated Management System,簡稱 CIMS) 」上,CIMS就會給予該著作一組ICN識別碼,讓公眾便於取得授權。韓國文化體育觀光部與特許廳也分別開發有非法重製物及仿冒品之線上追蹤系統,由該二套系統主動蒐集、分析相關侵權資料後,協助權利人交由檢調相關單位採取管制措施。
但回頭檢視我國情況,同樣面臨降低著作權交易可能衍生紛爭之需求,卻沒有著作權官方存證管道,更遑論給予著作權認證制度與重製物及仿冒品之線上追蹤協助。未來著實應該借鏡韓國作法,規劃推動符合我國產業發展需求的著作權保護機制。
報告原文:The full report can be found online at http://www.uspto.gov/news/publications/IP_Report_March_2012.pdf
美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2019年8月1 日公布「安全物聯網設備之核心網路安全特徵基準(Core Cybersecurity Feature Baseline for Securable IoT Devices)」指南草案,提出供製造商參考之物聯網設備網路安全基本要素,該指南草案中提出幾項重要核心要素如下: 設備辨識:物聯網設備必須有可供辨識之相關途徑,例如產品序號或是當連接網路時有具獨特性之網路位址。 設備配置:獲得授權之使用者應可改變設備的軟體以及韌體(firmware)之配置,例如許多物聯網設備具有可改變其功能或是管理安全特性之途徑。 資料保護:物聯網設備如何保障其所儲存以及傳送之資料不被未經授權者使用,應清楚可被知悉,例如有些設備利用加密來隱蔽其儲存之資料。 合理近用之介面:設備應限制近用途徑,例如物聯網設備以及其支持之軟體應蒐集並認證嘗試近用其設備的使用者資訊,例如透過使用者名稱與密碼等。 軟體與韌體更新:設備之軟體應可透過安全且可被調整之機制進行更新,例如有些物聯網設備可自動的自其製造商取得更新資訊,並且幾乎不需要使用者特別之動作。 網路安全事件紀錄:物聯網設備應可記錄網路安全事件並且應使這些紀錄讓所有人或製造商可取得,這些紀錄可幫助使用者與開發者辨識設備之弱點以近一步修復。
能源清醒!歐洲競爭電信協會主張應重新討論網路建設的付出與碳排放影響的歸責「能源清醒」(Energy Sobriety)作為一種概念逐漸被普及到政策和法令之中。目的在於使各種使用者對於自身行為所產生的碳排放有所警醒、並且就其行為所產生的碳排放負起責任,進而在產品、設備的選擇和使用習慣上重新進行考慮。藉由選擇減少消費、或是更改消費模式來更好的保護地球資源、減少碳排放。能源清醒的概念和能源效率的概念不同,他透過社會文化的改變來達到能源節省的目的、而不是仰賴技術的革新。 基於此一概念,歐洲競爭電信協會(European Competitive Telecommunications Association)於2022年9月發表對於網路基礎建設投資的聲明,希望能就對於網路建設的付出是否公平展開討論。 該協會表示,雖然其身為電子通信業者的成員們在歐洲綠色政綱(European Green Deal)上有所投入、致力於減少環境足跡,但是網路流量的穩定增加卻限制了電子通信業者對於減少溫室氣體排放的努力。而這種現象在行動網路(mobile network)的使用上特別明顯。因為將高品質(如4K、8K或HDR)的影像傳輸到行動裝置或小尺寸螢幕設備上對於用戶體驗的提升並沒有實際上的幫助,但是卻會使得網路頻寬(bandwidth)被大量消耗以及大量的溫室氣體在過程中被排放。這使得營運商將網路規模擴大(更多的核心網路和RAN設備、更多的設備和地點),因此有了更高的耗能,對於環境的影響也更加劇烈。對此,協會提議透過監管方式來改善這種情形,認為應要求內容供應商應採取非歧視性的、與內容無關的方式使影音解析度適應螢幕尺寸的解決方案,從而減少不必要的網路流量和浪費,並且給予其適度的獎勵措施。 該協會認為,任何符合能源清醒的模式都應該受到數位生態圈的集體鼓勵。而其中的每個參與者也應該要注意和承認自己的行為所產生的影響,並作為一個能源使用者和造成碳排放的實際個體負起責任。對此,歐洲競爭電信協會已經準備好就此提議進行討論與辯論。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
簡介人工智慧的智慧財產權保護趨勢近期人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節,係由於其標榜的是開源精神,但近期的報告卻決定不公布細節(如訓練計算集、訓練方法等),因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患,且尚有保持一定競爭優勢之必要。 若AI產業選擇不採取開源,通常會透過以下三種方式來保護AI創新,包括申請專利、以營業秘密保護,或同時結合兩者。相對於專利,以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢,因不用公開技術內容,較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而,企業以營業秘密保護AI創新有其限制,包含: 1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容,並搶先申請專利,反過來起訴企業侵害其專利,而面臨訴訟風險; 2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟,企業將因為沒有專利而無法提起反訴,或透過交互授權(cross-licensing)來避免訴訟; 3.縱使企業得主張「先使用權(prior user right)」,但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術,且未來若改進受先使用權保護之技術,將不再受到先使用權之保護,而有侵犯競爭者專利之虞,因此不利於企業提升其競爭力。 綜上所述,儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向,但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限,專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)