歐洲理事會( European Council ) 於今年度(2014)3月14日通過「菸草製品指令」修正案(Revision of the Tobacco Products Directive),並預計於5月公布生效。指令生效後,歐盟各會員國應於指令公告歐盟官方公報後兩年內,將本指令內容納入其內國法體系中。
該項指令為降低菸草製品對未成年人吸引力,針對菸草製品包裝及成分管制達成共識,並將電子菸納入本次修法規範,指令主要規範內容如下:
(一)警示文字和圖示應同時呈現
嚴格規範菸草產品需標示有礙健康的訊息和警語,並以圖示與文字呈現。除涵蓋外包裝正面與背面的65%外,側邊應標記妨害健康之警示。例如:「尼古丁會上癮,可能有害健康」或,「受損肺部圖片」。
(二)菸草產品成分與添加物之管制
菸草產品的外部包裝與內容物部份,需讓消費者清楚瞭解,購買的菸草產品有危害健康之疑慮。例如:不得將菸草產品以糖果、或香水化妝品等樣式包裝之;並嚴禁添加水果口味,薄荷或香草等添加物抑制菸草刺激氣味。
(三)全面禁止電子菸品廣告之播放
本次修正案更規定歐盟各會員國將於2016年起禁止撥放任何有關電子菸品銷售或販賣之廣告。
日前,我國衛福部食品藥物管理署公布市售電子煙檢驗報告,其中市售電子菸尼古丁檢出率達86%。我國有關單位除應提高我國菸品查緝管制強度外,實可借鏡歐盟新近管理作法,強化我國電子菸、菸品標示與相關管制規範。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本智慧財產推進計畫2015分析(上) 資策會科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 104年08月26日 日本智慧財產戰略本部於今年6月19日公布了最新一期的「智慧財產推進計畫2015」[1],分析其內容,除仍以智慧財產的創造、保護、活用及三者間的有效連接作為宗旨外,並以少子高齡化與地方經濟衰退、智財糾紛處理機制的使用狀況和便利性、以及內容產業海外拓展的潛力及對智財戰略之重要性為背景,特別提出了「推動中小企業智財活用」、「活化智財紛爭處理機制」、「推動內容產業及週邊產業整體性的海外拓展」等三項核心議題,並分別剖析各項議題其現狀課題及主管部會應努力之方向,其內容如下: 一、推動中小企業智財活用 (一)現狀與課題 日本全國目前約有385萬間中小企業,不僅對於支持日本經濟具有重要地位,同時也是產業競爭力的來源。若中小企業能發展自身的智慧財產(包括技術、品牌等),以經營策略為基礎,有效透過智財戰略的權利化、標準化、隱密化等方式,應可將智慧財產活用於商業行為中,並且成功連結地域經濟的發展。然而以2013年而言,日本中小企業之中,將所擁有之技術或知識等加以權利化,申請發明專利、新型專利或商標其中之一的企業只有約3.3萬間,不到全部中小企業總數的1%[2],可知日本目前將智慧財產活用於商業活動的中小企業非常有限。 而於2015年度的智財推進計畫中,日本依據對智財的掌握度將中小企業區分為「智財活用挑戰型」和「智財活動發展型」二類,前者是指能將自身所擁有的智慧財產和構想加以權利化後,將之活用於產品的開發、生產乃至於拓展海外市場等挑戰性活動之中小企業,後者則是指尚未擁有足以權利化之智慧財產(尤其是技術),對智財的意識尚屬薄弱,生產產品的通路和交易對象偏向固定,多半處於承攬者地位之中小企業。 關於強化中小企業智財戰略的作法,就「智財活用挑戰型」之中小企業而言,有鑑於對於非都會區之中小企業,能從智慧財產和商業經營兩個不同角度提供建言的機能,在現行體制下仍有所不足,故有必要針對如何策略性取得並活用智財,以助於事業經營之經營意識進行強化,特別是思維上應不侷限於申請並取得專利權,而是針對關於權利化、標準化、隱密化進全面性強化輔導的專門體系實為重點;另就「智財活動發展型」之中小企業而言,則將重點置於利用各種可能機會,協助喚起其對智財的認知及意識,特別是對金融機構等中小企業的相關事業人員進行智財啟發。 另一方面,關於對非都會區十分重要的農林水產領域,隨著近年來全球化和資訊化的高度發展,日本認為除需要對於仿冒品和技術外流提出對應作法外,也有必要活用2015年6月開始採用的「地理標示保護制度」[3],以提高品牌價值、強化產業國際競爭力並活化地方經濟。 (二)今後施政方向 日本根據上述的現狀與課題,為強化中小企業等的智財戰略,同時促進大企業、大學和地方中小企業合作活用其智財,指示各主管部會應著手推動下列的施政方向: 1.強化地方中小企業智財戰略: 強化在各個都道府縣的支援據點數量,並且進行諮商體制及支援資源的強化,經由與中小企業的商業活動相關諮詢,發掘中小企業中與智慧財產相關的潛在需求,並且進一步透過智財綜合支援窗口,促進地域性中小企業活用自身之智慧財產,例如將其設計、品牌與活化產業或地域資源連結加以活用,提高中小企業所具有之無形資產之「能見度」,創造高附加價值的產品。 2.強化地方中小企業、大企業以及大學之智慧財產互助: 充實開放專利資料庫,使企業、大學、研究機關等之開放專利可直接透過網路進行整體性檢索,並在各地方行政機關配置支援人力,協助大企業將其所保有但未能有效利用之智慧財產(例如所謂之「休眠專利」),透過相對缺乏外部知識和技術等經營資源,但有意願接受技術移轉之中小企業進行事業化,以達成智財的有效活用;另針對大學與企業間共同研發情形進行調查,了解包括共同研發的專利申請型態、運用狀況和契約實務,以檢討共同研發之專利申請和契約內容的處理方式妥適性,進而從促進大學智財活用目標,以及兼顧中小企業、大企業、大學等個別需求和立場觀點下,設計具有彈性、可有效應用於在大學和企業間的契約內容。 3.推動農林水產領域智財戰略: 為推進農林水產領域的品牌化,在對於新導入的「地理標示保護制度」進行徹底宣導時,也應一併針對與地域品牌戰略有關的「地域團體商標制度」[4]間的選擇/搭配進行介紹,促進兩項制度的實際運用;對於海外市場,則透過與已導入地理表示保 護制度國家間的合作,使正牌日本特產能為當地市場所熟悉,整頓日本各地農林水產品向外輸出的環境。 (三)小結 與日本類似,我國的產業結構亦以中小企業為主,依經濟部中小企業處之統計,2013年我國中小企業有133萬1182家,占全體企業97.64%,就業人數858萬8000人,亦占全國就業人口78.3%[5],足見中小企業不僅是我國經濟之命脈,更是支撐就業及分配所得的基石。 經濟部中小企業處於2013年至2014年6月間,為協助企業經營體質創新發展、創新中小企業智財價值,協助具技術創新之中小企業,進行智慧財產經濟價值及多元智財運用之評估,並輔導企業強化重視智財權及協助導入智財管理制度,以縮短研發時程及節省相關研發投入成本,已完成67家中小企業智財權之短期診斷服務、完成4家中小企業專案輔導、完成2家中小企業產品安規及檢測服務、輔導6家中小企業導入智財管理制度、為企業節省研發先期投入成本650萬元/年、帶動後續投資金額及流通運用衛生收入金額達3085萬元/年等[6],已見相當成效。 我國後續或可參考前述日本作法,除持續加強中小企業智財戰略思維外,對於中小企業與大學或大企業間之智財互助,以及製造業以外之農林水產領域智財品牌化工作投注心力,以進一步實現中小企業之智財活用目標。 [1] 〈知的財産推進計画2015〉,知的財産戦略本部,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20150619.pdf(最後瀏覽日:2015/08/14) [2] 〈中小企業・地域知財支援研究会 参考資料〉,特許庁, https://www.jpo.go.jp/shiryou/toushin/kenkyukai/pdf/chusho_chizai_shien/betten.pdf(最後瀏覽日:2015/08/13) [3] 〈地理的表示保護制度(GI)〉,農林水産省,http://www.maff.go.jp/j/shokusan/gi_act/(最後瀏覽日:2015/09/02) [4] 〈地域団体商標制度〉,特許庁,https://www.jpo.go.jp/torikumi/t_torikumi/t_dantai_syouhyou.htm(最後瀏覽日:2015/09/02) [5] 〈2014中小企業白皮書〉,經濟部,頁2(2014),http://book.moeasmea.gov.tw/book/doc_detail.jsp?pub_SerialNo=2014A01203&click=2014A01203#(最後瀏覽日:2015/08/26) [6] 同前註,頁252。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
加州公共事業委員會公布兩項新的自駕車布建計畫加州公共事業委員會(California Public Utilities Commission, CPUC)於2020年11月19日宣布兩項新的自駕車布建計畫,包括有配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Drivered Autonomous Vehicle Deployment Program)以及無配置駕駛人之自駕車布建計畫(the Driverless Autonomous Vehicle Deployment Program),並同意服務商於確保安全的前提下,進行自駕載客服務測試並進行收費。 本次新的布建計畫之實施,希望達成以下四項目標: 保護旅客之安全(protect passenger safety)。 擴大自駕技術之的優點至加州所有社區(expand the benefits of autonomous vehicle technologies to all of California’s communities)。 改善所有人(特別是針對弱勢及低收入社區)之交通方式(improve transportation options for all, particularly for disadvantaged communities and low-income communities)。 減少(特別是針對弱勢及低收入社區)溫室氣體空氣污染物之排放(reduce greenhouse gas emissions and air pollutants, particularly in disadvantaged communities)。 依該計畫規定,申請人必須具備載客等級P的許可(Charter-Party Carrier Class P permit)或A等級之載客認證(Class A charter party certificate)並取得加州汽車管理局(California Department of Motor Vehicles, DMV)自駕布建之許可。此外,申請人亦須提交提出針對COVID-19之防疫宣導措施以及《乘客安全計畫》(Passenger Safety Plan),該計畫應包含降低自駕載客實驗過程中所有乘客(包括身心障礙及輪椅人士)風險之規劃。 參與計畫之申請人亦需向加州公共事業委員會繳交以下資料: 按季繳交以匿名之方式記錄個別乘客之上下車地點資料。 自駕車上無障礙空間之設置面積。 對於弱勢社區的服務水平(service levels)。 車輛之燃料類型。 車輛行駛與乘客搭乘之里程。 申請人願意加強服務無障礙和弱勢社區之保證。
德國發布國家資料戰略─《透過資料利用取得進展》2024年德國預計制訂或修正多部法規,以達成2023年8月公布的德國資料戰略《透過資料利用取得進展》(Fortschritt durch Datennutzung)文件中所設定的目標。該戰略由內政部、經濟與氣候行動部、數位與交通部聯合訂定,規劃德國資料政策與法規的工作進程,以期打破資料封閉的現狀、拓展資料應用的範圍。 德國資料戰略目標與重點摘要如下: 1.更多的資料: (1)公部門資料:藉由統整跨部門的資料增加資料的可近用性,並透過新訂法規提升資料近用機會,包括《交通資料法》(Mobilitätsdatengesetz)確保交通資料的品質和使用規則、《聯邦透明度法》(Bundestransparenzgesetz)作為取得政府資料的法源依據、《研究資料法》(Forschungsdatengesetz)簡化科研資料的取得,以及為增加健康資料二次利用起草的《健康資料利用法》。 (2)私部門資料:德國政府將訂定並提供資料共享之契約範本,以降低資料的交易、操作成本,並評估增修公平競爭相關法規來協助企業間的資料合作。另將新訂《員工資料保護法》(Beschäftigtendatenschutzgesetz),重整散於歐洲人權法院及德國國內與員工資料相關之規範。 2.更好的資料:德國將積極參與國際資料標準訂定與遵循,確保資料的品質、互操作性,以及標準化的資料描述。相關工作包括草擬關於業者使用cookie等數位追蹤技術如何取得使用者同意的管理規範,並將依歐盟準則評估是否訂定不法重新識別之刑責;另外預計建立文化、農業等主題資料室用以協助政府決策。 3. 資料利用和資料文化:為使資料可持續地利用與發展,政府機關方面將設置資料專責人員,並在以政府資料訓練大型語言模型技術時由新設的資料諮詢中心協助。公民數位能力方面,將於STEM 2.0教育計畫中規劃培育資料概念,促進未來社會發展出更多樣的資料應用機會。 德國資料戰略涉及政府、企業、研究單位和公民各層面,顯示資料的重要性逐漸成為德國重大的課題,亦是我國在建立資料治理時如何確保資料品質、交換義務與使用規則的參考方向。