澳洲專利法新制上路
澳洲於去（2012）年通過「智慧財產權法修正案」 （Intellectual Property Laws Amendment Act 2012），主要修正條文已於今（2013）年4月15日起正式施行。此次的修法大幅度提高了可專利性的審查標準，為澳洲專利制度帶來重大變革。新法適用於2013年4月15日以後提出實體審查申請之專利申請案，在新法施行後專利申請案將受到更嚴格的審查。
重要修正如下：
‧新法去除了舊專利法關於先前技術的地理區域範圍的限制。將其他各國的先前技術也一併納入考量，規範較舊法更為國際化。
‧新法只要求所屬技術領域具有通常知識者「可能了解」且「技術相關」即可，放寬了用來判斷進步性根據之先前技術標準，使得符合進步性的要求較舊法為提高。
‧新專利法要求專利說明書需揭露系爭發明特定的（specific）、主要的（substantial）、可信的（credible）用途，以滿足實用性的要件。此外，專利說明書上之描述必須清楚且完整，使所屬技術領域中具有通常知識者得以了解文件內容並可據以實施，
‧新法對於可專利性的認定改採「概然性權衡」（balance of probabilities）標準，亦即若專利審查員認為，未來在進行專利有效性審理，法院有超過50%的機率認定系爭發明不具可專利性時，審查委員即得駁回該申請案。
‧增加了修正專利說明書時禁止加入新事項的限制規定，對於專利的申請益趨嚴格。
此次修法是澳洲專利制度近20年以來的最大變革，經過此次修正可預見未來申請取得澳洲專利的難度將大幅提升。更值得注意的是，由此次修正，可發現澳洲專利制度已向大多數國家的規範靠攏，使得澳洲專利法與國際間其他國家如美國、歐盟等國家的規定更為協調一致。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
資料利用之層面越來越廣，且無論是基於商業或公益目的，產生越來越多難題。穿戴式裝置及物聯網的發展，亦使得資料之蒐集利用及界線等問題更顯其重要性。有鑑於此，大倫敦政府（Greater London Authority, GLA）在今（2016）年3月公布「倫敦城市資料策略」（London City Data Strategy），積極推動「城市資料市集」（City Data Market），期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。 增加大眾對資料市集之信賴並減少疑慮乃「倫敦城市資料策略」之一環，近年在英國有一系列新法上路，除新的歐盟資料保護規範（GDPR）外，英國國內有關「開放銀行」（open banking）之新規範，以及已有能源及電信公司參與之MiData initiative等，上述機制均為促使個人更容易掌握其個資被利用之狀況。 大倫敦政府亦推動「倫敦資料交易」（London Data Exchange），大眾可利用此一機制掌握其個資流向。其中有關建置新的數位符號（digital tokens of proof），使民眾未來可利用此等符號證明符合特定資格，例如在道路受檢時，毋須拿出駕照說明個人姓名、地址、出生年月日等資料，利用該等符號，便可判定符合駕駛年齡。 近期，大倫敦政府透過資料科學合作夥伴（Data Science Partnership）推動資料科學倫理架構（Framework for Data Science Ethics），著手研究民眾對資料交易新機制的反應，試圖在資料利用與法律和道德問題間尋求平衡。
日本政府擬建構自動駕駛實驗資料收集和共享體制日本內閣下設之日本經濟再生本部(日本経済再生本部)，為實現2017年6月於「未來投資戰略2017」所提出之建立實驗資料共享體制政策，於2017年8月31日起舉辦自動駕駛官民協議會(自動走行に係る官民協議会)，邀請政府相關部門及民間專家等關係人士，檢討自動駕駛實驗結果、實驗資料之共享，以及根據民間需求進行實驗計畫之工程管理等制度的整備方向，預計於年內針對複雜的駕駛環境制定共通指標，以釐清哪些資料是應收集之實驗資料，建構自動駕駛實驗資訊共享、收集體制。自動駕駛官民協議會預計在未來幾次會議中，針對應收集之實驗資料、標準格式、體制、實驗計畫的進程管理、官民合作事項等進行討論，並將在未來投資會議中報告檢討結果，其結果將與明年度之成長戰略一同反映於「官民ITS‧構想藍圖」(官民ITS構想・ロードマップ)中。
韓國智慧財產局提出「營業秘密原本證明」可直接申請海牙認證，強化營業秘密跨境保護2025年9月15日，韓國智慧財產局（Korean Intellectual Property Office，下稱KIPO）與韓國外交部轄下之海外僑胞廳 （Overseas Koreans Agency，下稱OKA）共同宣布：即日起，「營業秘密原本證明（Trade Secret Original Certificate）」無須經過公證人的公證程序，即可直接申請海牙認證（Apostille）。此項政策旨在簡化韓國企業在海外保護其營業秘密的程序，減輕企業的時間與金錢成本。 在KIPO與OKA尚未推出該新政策前，依據韓國《不正競爭防止法》第 9-2條第3款規定，推定註冊此營業秘密原本證明者在註冊的時點，已擁有該電子文件所記載的資訊。然而，海牙認證僅頒發給「官方文件」，非官方機構所核發的營業秘密原本證明在國際上不會被視為官方文件，即營業秘密原本證明僅在韓國國內生效。當韓國企業積極擴展海外市場或在海外面臨營業秘密侵權糾紛時，企業如欲將營業秘密原本證明申請海牙認證以作為跨國訴訟之證據，需經過以下3步驟： （1）將其含有營業秘密內容的電子文件，向KIPO指定的原本證明機構申請註冊「營業秘密原本證明」。 目前KIPO指定4家非官方\機構，如韓國智慧財產權保護院（한국지식재산보호원）、LG CNS、RedWitt、Onnuri 國際營業秘密保護中心。以韓國智慧財產權保護院之流程為例，該機構自電子文件生成獨一無二的數位指紋（Hash，或稱雜湊值），與時間戳技術結合，製作營業秘密原本證明，以確保在特定時間點，該文件確實存在，且之後未被變更。即使對文件的微小修改都會影響數位指紋，使營業秘密原本證明失效。 （2）將其營業秘密原本證明交由公證人公證。 （3）取得公證人公證後，方得依據《關於官方文件簽發海牙認證及領事認證規定》（總統令）（공문서에 대한 아포스티유 및 본부영사확인서 발급에 관한 규정」（대통령령））向主管機關（即OKA）申請海牙認證。 9月新政策將「營業秘密原本證明」納入「可直接申請海牙認證的文件範圍」，即企業在取得由 KIPO 指定機構所核發的原本證明後，不須經公證流程，可直接申請海牙認證。此舉簡化行政程序，且經海牙認證為韓國真實文件之營業秘密原本證明，在海外爭議中可作為官方文件，提升公信力。 綜上可得知，韓國營業秘密原本證明的服務僅留存電子文件的最終版本所生成之數位指紋，而非註冊當時的電子文件本身。因此，本文建議企業仍應先打好文件管理機制的地基，簡要說明如下： 1.第一步，選定有價值、有高度洩密風險或即將對外共享的數位資料（如研發紀錄、客戶名單、演算法等），明確該資料相關之權責人員與作業規範。 2.第二步，建立可行之重要數位資料的生命週期（自原始資料之生成、保護到維護，再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證）流程化管理機制，確認具備與管理流程相應的資源（如人員面之保密契約、教育訓練以及環境面之系統備份等）。 3.第三步，檢視現行規範與實際執行之情況與分析落差原因。 4.第四步，因應管理機制落實之程度、內外部變動之需求，進而調整合適的管理作法。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》所涵蓋，企業如欲強化數位資料管理機制，可以參考此規範。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日，歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組（High-level Expert Group on Artificial Intelligence）於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》（Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence）之內容，要求人工智慧須遵守行善（do good）、不作惡（do no harm）、保護人類（preserve human Agency）、公平（be fair）與公開透明（operate transparency）等倫理原則；並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件，共計七面向概述如下： 人類自主性和監控(Human agency and oversight)：AI係為強化人類能力而存在，使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時，AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議，監控機制應可透過人機混合（一種整合人工智慧與人類協作的系統，例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command）的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety)：為防止損害擴張與確保損害最小化，AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質，同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance)：除了確保充分尊重隱私和資料保護之外，還必須確保適當的資料治理機制，同時考慮到資料的品質和完整性，並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency)：資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制（Traceability mechanisms）有助於實現這一目標。此外，應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動，並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness)：AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視，導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況，AI系統應該設計為所有人皆可以近用，達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being)：AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善，並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability)：應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬，演算法的可審計性（Auditability）為關鍵。此外，應確保補救措施為無障礙設計。