於回顧過去10多年來在大學智慧財產相關的政策措施以後,日本科學技術振興機構(JST)智慧財產戰略中心於7月5日就「政策建言-回首長達十多年的大學智財相關政策措施並探求今後的發展」總結作出發表。根據外識學者專家所組成的JST智慧財產戰略委員會所作成的研議,其就大學智財此後所追求的目標願景,以及為達成該願景各個部門(政府、大學、技轉中心與JST)各自所應扮演的角色提出了整體的建議。
在建言中提到,大學智財的目標願景乃在於「以未來運用為導向擬定智財策略」與「確保研究成果轉化智慧財產,積極回饋國民社會」,並列舉各部門為達成目標願景所應執行之任務。
建言中主要提到的各部門任務如下所述:
【日本政府的任務】
‧對於大學的智財評價,不應只限授權金收入,也應考慮共同研究、創新育成(由大學孕育而生的新創企業)的創出效果。
‧應建構於獲得革新性的研究成果時,能夠搶先取得基礎專利、強化週邊專利的策略性的、機動性的強而有力的智財支援體制。
【日本大學、技轉中心的任務】
‧為創造強勢的專礎專利,應能確保具備優秀判斷力的人材,與應進行充分的先前技術檢索。
‧應以大學成果的早期實用化為導向,推進與中小、新創企業的合作關係。
‧思考大學間、技轉中心間多樣而有效果的合作形態,積極謀求提升技轉機會。
‧強化對學生與研究者的智財教育與智財進修。
【JST的任務】
‧研析早期而積極的智財發掘與迅速而機動的資金投入等等主動性的支援模式。
‧進行熟悉海外技術移轉的專業人材的配置與培育,且就對大學專利之權利侵害提供設置諮詢窗口等的支援措施。
‧促進大學閒置專利的海外技術移轉。
‧研議於鉅額資金投入而有多數大學、企業參與之特定大型計劃的場合,不受日本版the Bayh-Dole Act條款的限制,而由特定公共的機關等執行專利的管理。
美國聯邦通信委員會(FCC)批准,有線電視業者可對其基本電視服務進行完全加密,有線電視用戶將需要向有線電視業者租用機上盒或使用CableCARD的技術,以繼續收看有線電視。在本項新規則發布之前,有線電視業者被禁止在基本服務加密,有線電視用戶不需租用額外設備便能收看基本電視服務內容。業界人士表示,據估計目前約有近5%非法盜接的服務,造成每年約5億美元的收入損失,此一新規則有助於對抗訊號盜接的問題。 同時隨著數位有線電視普及程度的提高,大多數有線電視用戶已經透過機上盒或CableCARD技術收看有線電視,僅少部份用戶可透過特殊裝置接收數位電視基本服務,但因為此種接收方式無須加密,因此存在有盜接的問題,因此有線電視業者希望FCC能夠放寬規定,使業者可將整個有線電視系統均加密傳輸,避免訊號盜接的問題。 然而相對的,一些第三方公司所生產的設備將因為有線電視系統業者的加密,而無法提供低成本的替代裝置,有線電視用戶將必須向有線電視公司租用機上盒,部份第三方公司生產的機上盒具有DVR功能,如果系統業者完全加密他們的內容,這些第三方設備的生產將必須花費額外的成本與時間與系統業者協商。有線電視業者如Comcast自然是抱持樂觀其成的看法,全系統加密使業者可在遠端管理電視訊號之播送,而無須至消費者家戶進行,可節省人力與成本。
淺析英國建築能源效率政策—Green Deal之融資運作政策研究 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。
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