韓國2012年度國家智財施行計畫檢討評估結果出爐
科技法律研究所
2014年03月26日
壹、事件背景
韓國國家智慧財產委員會(以下簡稱智財委員會)於2013年11月13日公布「2012年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」。韓國智財委員會係依智慧財產基本法第10條,檢討、評估施行計畫之推動情形。檢討評估對象係針對2012年度國家智財施行計畫(以下簡稱施行計畫)之5大政策面向:創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產,挑選出重點推動共21個課題。另為確保評估之專業性及客觀性,由民間專家組成「政策評估團」,並召開會議就不同的推動課題討論,然後以等級決定優劣。
針對21個課題進行檢討評估之結果顯示,被評為優秀等級之課題有4個,分別為「透過改善研究發展體系,創造高品質智慧財產」、「加強智慧財產侵權物品國境管制措施」、「塑造尊重智慧財產文化」、「建構、運用新植物品種育種之基礎環境」;而需要改善之課題則有3個,即「支援海外當地侵權之因應」、「強化地方中小企業之智財能力」、「發掘及確保海洋生物資源與智財創造之支援」。以下就評估方法及結果扼要說明之。
貳、評估方法及結果概述
韓國考量到智財施行計畫之特殊性,且加上是首次推動、評估國家層級智財政策之成效,所以不僅是評估政策成果,同時也要對政策形成、執行等政策基礎環境之確保等相關要素進行評估,對此,韓國設定3項評估指標:「政策形成」、「政策執行」、「政策成果」,詳細指標內容如下表所示:
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區分 |
評估項目 |
評估基準 |
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政策形成(30%) |
1.計畫確立之適切性(15%) |
1-1.事前分析、意見蒐集之充實性(5%) |
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1-2.成果指標及目標值之適當性(10%) |
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2.政策基礎環境之確保水準(15%) |
2-1.推動體系之充實性(5%) |
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2-2.資源分配之適當性(10%) |
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政策執行(35%) |
3.推動過程之效率性(25%) |
3-1.推動日程之充實性(10%) |
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3-2.相關機關與政策連結性(10%) |
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3-3.監督及情況變化之對應性(5%) |
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4.政策擴散之努力水準(10%) |
4-1.政策溝通、宣傳、教育之充實性(10%) |
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政策成果(35%) |
5.政策成果及效果(35%) |
5-1.成果目標達成度(20%) |
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5-2.政策效果(15%) |
為確保評估之專業性及客觀性,由韓國智財委員會之民間委員、及下設之創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等專門委員會之專門委員,以及地方自治團體代表等30位成員組成政策評估團。每位評估委員就各機關提出之實績報告書內容為判斷依據,再依照不同指標之特性,進行定量和定性評估。政策評估團第1次評估完畢後,就會召開調整會議,決定各推動課題之評估等級(分成優秀、普通、需要改善3個等級)為何。
整體而言,韓國的智慧財產創造能力已提高不少,且韓國國內對智財保護水準亦逐漸提升,另外,對於智慧財產創造、保護、運用之正向循環體系所需之配套措施如新智慧財產相關法制,初步已整備完成。韓國之後擬要持續提高智財成果之品質,加強韓國在海外的智財保護,並且增進民間對智財運用政策之有感度,以及推動與新智財相關之各部會間對智財業務範圍調整與政策方面之合作推動。
中國大陸商務部於2020年9月19日發布「不可靠實體清單規定」(商務部令2020年第4號),作為建立對外國實體(包含外國企業、其他組織或個人)與中國大陸貿易或投資等國際經貿相關活動實施限制之依據。即便中國大陸商務部主張「不可靠實體清單規定」係為落實《對外貿易法》與《國家安全法》之要求,並未針對特定國家或特定實體,但在美中貿易對抗局勢下,仍被認為顯係針對美國商務部貿易管制規則「實體清單」的反制作為。 依據「不可靠實體清單規定」,中國大陸政府堅持獨立自主的對外政策,互相尊重主權並互不干涉內政,在平等互利的原則下,任何外國實體在國際經貿及相關活動中,凡涉及危害中國大陸國家主權、安全、發展利益,或是違反正常的市場交易原則、中斷與中國大陸企業、其他組織或個人的正常交易,或是對中國大陸企業、其他組織或個人採取歧視性措施,嚴重損害其合法權益,中國大陸即有權透過建立不可靠實體清單制度,對上述外國實體採取相應措施。 中國大陸國務院商務主管部門將設置專責組織,負責就經建議或舉報之外國實體進行調查,凡經調查而被公告列入不可靠實體清單者,中國大陸政府可採取的相應措施包含限制或禁止與中國大陸有關之進出口活動、在中國大陸境內投資、限制或禁止其相關人員或交通工具等入境、限制或取消相關人員的工作許可或居留資格、相應數額的罰款或其他必要措施。若中國大陸企業、其他組織或個人因特殊情況須與被限制之外國實體交易,應事前提出申請取得同意。
荷蘭科學研究組織(Netherlands Organisation for Scientific Research, NWO)與公私夥伴關係自2012年開始,荷蘭科學研究組織(Netherlands Organisation for Scientific Research, NWO)會擇定幾個重點領域,該重點領域係包含:農業食品,園藝及繁殖材料,水 ( Agri & Food, Horticulture & Propagation Materials, Water)、生物經濟,化學,跨部門的信息和通信技術方案(Biobased Economy, Chemistry, Cross-sector theme ICT)、創意產業(Creative Industry)、能源產業(Energy)、生命科學與健康(Life Sciences and Health)…等等領域,並由其中擇定有發展前景的計畫(top program),以公私夥伴關係推動發展,其每年投注於該重點領域研究金額大約245,000,000歐元,而投注於公私夥伴關係計畫中的金額更高達100,000,000歐元。公部門與產業間以及研究者間權利義務關係依合作強度以及產業投入的資金而有所不同。荷蘭此類公私夥伴關係依發動者不同而分三種不同類型: 1.科學家發動的公私夥伴關係(Science Takes Initiative) 2.共同發動的公私夥伴關係(Joint Initiative) 3.由產界發動之公私夥伴關係(Business Takes Initiative) NWO在評估是否給予補助時,可以採取面談或現場參觀評估之方式,而NWO亦得附帶條件要求補助所購買的特殊儀器設備提供他人使用。而NWO補助所生的研究成果應盡可能公開並有利於未來的研究使用,例外情形則可延後公開。 又研究成果原則上係歸屬受補助者,但NWO在於特定研究補助之目的有此必要,得於事前與受補助者簽訂書面協定取得研究成果之權利。又若該研究計畫是在國外執行且完全由該國之學術機構負責,在該國的專利法並不損及荷蘭方之當事人依荷蘭專利法可享的權利下,則該國之學術機構就研究成果之開發及利用得依該國專利法之規定。國際合作的公私夥伴間彼此的權利義務會因個案約定而有不同。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考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)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。