跨平台應用程式的開發探討-以資料流動因應措施為中心

刊登期別
第25卷,第8期,2013年08月
 

※ 跨平台應用程式的開發探討-以資料流動因應措施為中心, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6327&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/27)
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傳統產業跨足奈米材料 風起雲湧

  為推動奈米產業發展,經濟部在新的年度已擬定短、中及長期三大目標,短期以傳統產業投入奈米材料為主,預計在今年起4年內就可產生效益,包括台塑、遠紡及東元等多家業者都已陸續進入;中期目標以開發ICT(資訊與通訊技術產業)為先,長期則將開發電子、生醫及能源等革新性產品,經濟部已積極邀集廠商投入。   目前國內投入奈米材料最積極的公司,包括台塑進入奈米碳酸鈣、東元奈米應材公司發展奈米碳管,長興化工與工研院合作開發電腦、PDA(個人數位助理器)及機車用的抗污性塗料樹脂、奈米有機/無機混成樹脂材料、奈米研磨液材料;永光化學也投入奈米薄膜產品及TiO2光觸媒。此外,遠紡、中興、力麗、力鵬等多家廠商投入抗菌、防臭、防紫外線功能性纖維及吸收遠紅外線纖維,中石化也與工研院合作開發機能性尼龍奈米新合纖;和成也進入奈米衛浴設備、馬桶、洗手檯及不沾污大陶板;大同、聲寶及三洋投入空氣清淨機,聲寶也切入殺菌光冷氣機;東元電機動作更大,發展奈米冰箱、光觸媒空調系統及殺菌洗衣機。   中期投資標的有半導體制程90奈米下以下、MRAM、奈米碳管場發射顯示器(CNT-FED)、可撓式顯示器、高密度光碟與其週邊設備(小於100GB)、微燃料電池、個人診斷儀器、生物造影劑、疾病診斷之奈米微粒、生物晶片等;已有台積電及東元奈米應材等廠商投入。長期則以電子、生醫、能源產業等革新性產品為主,約需10至15年時間,也就是在2010年至2015年才可發揮效益;包括軟性電子、高密度光碟與其週邊設備(1000GB以下)、高效能太陽電池及醫藥保健產品等。

日本特許法有關職務發明報酬規定之新近發展趨勢

  企業或機構對於所屬研發人員所為的 職務發明 , 應該給予多少的報償才算「合理」,近年來成為日本專利制度的爭議話題之一,其中 Olympus Optical Co., Ltd. v. Shumpei Tanaka 、 Yonezawa v. Hitachi Co. Ltd. 、 Nakamura v. Nichia Chemical Co Ltd 幾件訴訟案件更受到高度矚目,引發各界對於日本特許法(即專利法)中第 35 條第 3 、 4 項相關規定之檢討與議論,進而促使日本國會於 2004 年 5 月 28 日 通過特許法修正案,並自 2005 年 4 月 1 日 正式生效。   修正後之日本特許法有關受雇人發明制度部分,修正了第 35 條第 3 項及第 4 項並新增第 5 項。第 35 條第 3 項規定,受雇人依據契約、工作規則或其他約定,同意授予雇用人關於受雇人所為發明之專利申請權、專利權或設定專用實施權時,受雇人對於雇用人有收取合理報酬之權。第 35 條第 4 項規定,依據前項所定之契約、工作規則與其他約定,訂有報酬之約定時,在該報酬之決定標準係經由受雇人與雇用人協議為之,該報酬標準係經公開,且受雇人對於計算報酬金額所表達之意見,亦被充分聽取的情形下,依據該約定所為之報酬金給付應被認為是合理的。又同條第 5 項之規定,若企業內部之契約、工作規則與其他約定,並未規定報酬金額,或雖有規定,但該規定之報酬金額被認為是不合理的,則第 3 項所規定之合理報酬金額,應權衡雇用人基於該發明所獲得之利益、所承受之負擔及對該發明所做之貢獻,與受雇人在相關發明中所獲得之利益及其他相關因素加以認定之。   上述修正規定最大的特色在於 :(一)尊重自主協議 ; (二)報酬計算要件更加具體化 ; (三)鼓勵裁判外紛爭解決手段 。新修正之受雇人制度會帶來什麼樣的影響,目前各界仍在觀察;不過可確定的是,相較於舊法,新法至少在計算合理報酬上,要求雇用人須踐行更多的程序及其他要件,而這程序或要件規定將可減少法官在舊法時計算合理報酬金額的沈重負擔,與高度不確定所帶來的風險,並且亦可減少受雇人發明訴訟的總數量。 以日本電子大廠 Toshiba 新近在 7 月底與其離職員工 Fujio Masuoka 就閃光記憶晶片技術( flash memory chip technology )所達成之職務發明報酬和解協議為例, Toshiba 在 7 月 27 日 發布的新聞稿中,即特別感謝東京地方法院對公司有關員工職務發明之報酬政策及看法的尊重。

美國啟動「綠色按鈕」機制,落實21世紀智慧電網政策綱領

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經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。

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