從新加坡IPCF計畫看智財產業人才培育
從新加坡IPCF計畫看智財產業人才培育
科技法律研究所
2014年08月29日
壹、前言
在全球化競爭的趨勢下，各國若僅憑國家資本與生產力作為基礎，已難在國際上殺出重圍、嶄露頭角。由此可知，「創意」與「創新」是激化國家競爭力之泉源，而「智慧財產權」則是此泉源之力量匯集，更是提升國家競爭力之強效手段 。
新加坡政府於2013年3月份提出IP (Intellectual Property) Hub Master Plan 10年期計畫[1]，目標是成為亞洲智慧產權中心。計畫設有六大策略，本文以下針對【策略五：培育具全球競爭力的IP人力資源，培養其具備IP專業及跨市場的能力，並支援IP專業人員持續增進專業技能】進行觀察。目的在於了解新加坡如何透過IP Competence Framework(以下簡稱IPCF計畫)[2]描述IP產業生態及價值鍊、IP產業的從業角色以及所需能力、最後如何透過訓練增加專業人才數量以及能力，以因應逐漸擴大的IP產業之需求。
貳、重點說明
IPCF計畫內容涵蓋智慧財產領域各個層面，透過IP保護、IP開發、IP實現等規劃，勾勒出IP產業輪廓，使「IP產業」躍身成為獨立產業，突顯其無形資產價值，其工作目標包括[3]：
1. 定義智慧財產權專業人員所需具備之能力，有效發揮其專業能力。
2. 提升智慧財產權訓練課程和認證程序品質。
3. 提供企業規劃員工智慧財產權教育訓練參考依據。
4. 提供智慧財產權人員職業發展和進修準則。
目前，IPCF計畫已完成「IP產業整體輪廓」以及「IP能力標準」建構，並積極將這些工具與概念推廣至產業界，以下詳細說明。
一、IP產業整體輪廓 (IP Industry Map)[4]
IPCF定義IP產業包含五個業務領域，分別為智財法律諮詢領域(IP Legal Advisory Pathway)、智財擬定與申請領域(IP Drafting & Prosecution Pathway)、智財技術諮詢領域(IP Technology Advisory Pathway)、IP智能與策略領域(IP Intelligence & Strategies Pathway)、以及IP鑑價和財務規劃領域(IP Valuation & Financial Advisory Pathway)。
每個領域皆涵蓋數個職業角色，並針對每個角色詳細說明其工作定義以及工作內容。例如：智財法律諮詢領域則涵蓋資深智財顧問(Senior IP Counsel) 、首席法務官(Chief Legal Officer)、智財訴訟律師(IP Litigator)、智財調解員(IP Mediator) 等11個工作角色。
相較過去缺乏明確「IP產業定義與範圍」，IPCF以國家角度出發，明確定義IP產業，賦予產業前景構想，再輔以IPWSQ專業證照制度，讓智財專業人力擁有執業正當性，這對於形塑新興產業是重要的政策工具。
二、IP能力標準(Standards)
IPCF建構IP產業需要的智權能力標準，分為六大類，分別為IP研究、IP保護、IP財務、技術育成、IP利用以及IP執法。在大類之下，再細分能力標準，目前共列出78項智權能力鑑定項目(會隨著IP產業進步與成熟，繼續增加新項目)。
以上能力標準除了提供智財從業者以及產業界使用之外，並與新加坡勞動發展局合作，使其成為IP職能認證項目（IP Workforce Skills Qualifications，以下簡稱IP─WSQ)[5]。再透過IP Academy這個已取得認證的輔導單位開授相關課程，完成授課並通過測試，可取得IP─WSQ的職能認證證書。
承上，新加坡政府希望透過IPCF計畫達成智財產業人才培育，正向影響智財產業，因此，新加坡智財局亦與律師、專利代理人、專業管理師、以及工程師相關協會簽屬合作聲明書[6]，這些產業協會承諾將IP產業輪廓以及IP－WSQ置入協會規範中，成為這些專業人士將來領證、換證、教育訓練、能力鑑定的參考依據。
參、事件評析
總結而言，IPCF透過IP─WSQ方式，提高IP人員對於專業知識的認知，使其有明確學習目標，更可提供IP人員專業認證證明，提升其專業形象與競爭力。而對於企業而言，企業亦可透過智權能力標準檢視內部智財能力以及缺口，也可善用IPCF認證單位的培訓課程，彌補員工的能力缺口。
在作法上，IPCF透過與新加坡勞動局合作，善用WSQ原有的職能開發流程[7]，建構IPWSQ，首先界定IP產業，然後再界定IP能力標準項目，然後組合不同能力標準，制定課程，通過課程以及審查的學員，最後獲頒職能認證。由此可知，新加坡政府跨部門合作開發新制度，可以運用過去原有的標準工作模式，以服務新政策或新產業需求，這是值得借鏡之處。
IPCF在短短一年多時間就完成IP產業輪廓以及IP能力指標，並使指標成為IPWSQ的智能認證標準，並與律師、專利代理人、工程師、專案管理師協會合作，共同推展此架構，從中可發現新加坡政府的魄力以及行政效率。
[1] IP HUB MASTER PLAN：Developing Singapore as a Global IP Hub in Asia http://www.ipos.gov.sg/Portals/0/Press%20Release/IP%20HUB%20MASTER%20PLAN%20REPORT%202%20APR%202013.pdf
[2] IPCF官方網站http://www.ipos.gov.sg/IPforYou/IPforProfessionals/MatchingyourIPCompetencytoyourIPcareer/IPCompetencyFrameworkIPCF.aspx(最後瀏覽日2014/08/28)
[3] IPCF目標http://www.ipos.gov.sg/IPforYou/IPforProfessionals/MatchingyourIPCompetencytoyourIPcareer/IPCompetencyFrameworkIPCF/AboutTheIPCF.aspx (最後瀏覽日：2014/08/28)
[4] IP產業整體輪廓 http://www.ipos.gov.sg/ipcf/TheIPCF.aspx (最後瀏覽日：2014/08/28)
[5] IPWSQ內容說明 http://www.wda.gov.sg/content/wdawebsite/L207-AboutWSQ/L301-WSQIndustryFramework-BusinessManagement/L401-013BusinessManagement.html?QualName=Modules%20for%20Intellectual%20Properties%20%28IP%29%20Management (最後流覽日2014/08/29)
[6] 新加坡智財局目前與四家產業協會簽定合作聲明書(MOU)，包括代表律師的The Law Society of Singapore(Law Soc)、代表專利代理人的Association of Singapore Patent Agents(ASPA)、代表工程師的Institution of Engineering Singapore (IES)、以及代表專案管理師的The Singapore Business Advisors & Consultants Council (SBACC)。http://www.ipos.gov.sg/MediaEvents/Readnews/tabid/873/articleid/271/category/Press%20Releases/parentId/80/year/2014/Default.aspx(最後瀏覽日2014/08/28)
[7] WSQ流程需先界定產業，然後再界定能力標準，然後組合不同能力標準，制定課程，通過審查之後，就可以頒授職能認證。WSQ流程圖請參考WSQ官網 http://www.wda.gov.sg/content/wdawebsite/L207-AboutWSQ.html(最後瀏覽日2014/08/28)
隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
德國慕尼黑第一地方法院判決Google應為Google搜尋AI摘要功能之不實訊息負責德國慕尼黑第一地方法院判決Google應為Google搜尋AI摘要功能之不實訊息負責 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 2026年5月28日，德國慕尼黑第一地方法院（LG München I）做成判決[1]（Az. 26 O 869/26），認定Google應為其搜尋服務中提供的AI摘要功能產生之不實訊息承擔法律責任。 壹、事件摘要 一、AI摘要的不實指控 本案源自於，在2026年1月，兩家慕尼黑出版社發現，當在Google搜尋中使用該些公司名稱及「詐騙（Betrugsmasche）」或其他相類似單字作為關鍵字進行搜尋時，Google搜尋的AI摘要會出現該些公司與詐騙相連結的陳述，並「引用」了一則文章作為證據。出版社認為，實際上，AI錯誤地將其他公司的可疑行為資訊歸於該些公司了。該些公司並未有相關詐欺行為或與AI摘要中聲稱的其他「共犯」公司有連結。公司發現這件事後，在2月向Google寄送存證信函，要求其停止系爭爭議文本。 在Google受理相關申訴期間，該公司發現雖然同樣的搜尋也會間歇性地出現其他不具爭議的摘要，並明確指出該公司「不應與另一間在相類似情況下會被提及的可疑公司混淆」，但仍然會出現其欲終止的文本。該些企業因而以其企業人格權（Unternehmenspersönlichkeitsrecht）因AI摘要的不實和誹謗性描述遭到持續的侵害，向法院提起訴訟，依請求Google停止Google搜尋的AI摘要繼續出現這類言論。 二、Google的抗辯 Google則抗辯說，該請求沒有說明是涉及哪些具體的搜尋關鍵字和相關的資訊需要禁止，請求太過模糊。 再者，Google認為該些陳述並非Google的「言論」。Google認為該些陳述以搜尋引擎的形式出現，僅是依據搜尋請求自動顯示、由第三方提供的資訊。因此，相關陳述的直接侵權責任不能歸責於Google。 並且，Google也主張，其僅在被明確告知明顯違法情況下才可能承擔間接侵權責任，但在本案中，Google認為該些公司提出的申訴內容，還無法被視為明顯的違法情形，因為該些公司未能提出該些爭議陳述不屬實、公司受到實質損害的足夠證明。Google指出，實際上，網路公開論壇上存在許多不明顯違法的客訴，涉及不合理的催款或追討程序、缺少或延遲的服務，或者與客服的困難問題等。 最後，Google也主張已履行了審查義務，其在接到申訴後，透過機器學習的修正，已讓有爭議的內容無法再被存取。當侵害不存在重複發生的風險，法院就不應發布禁制令。 此外，Google也主張判決的效力應該限定於德國。 貳、重點說明 一、AI摘要不是搜尋結果，而是Google自身提供的內容 法院認為原告的請求已經足夠明確，其已列舉要求停止的言論，且相關搜尋關鍵字（「詐騙手法」）亦可透過Google搜尋欄的自動完成功能（Auto-complete-Funktion）在輸入原告公司名稱後所推薦的關鍵字中選取，列舉搜尋關鍵字並不是確定範圍所必須的。 法院接著指出，數位服務法（DSA）提供的責任豁免條款僅在該法適用範圍內有適用。並且，即便有DSA適用，法院也援引法蘭克福地方高等法院（OLG Frankfurt）2025年的判決（Az. 16 W 10/25）澄清，也並不排除司法機關依法要求服務提供者糾正或防止侵害的可能性。而在本案，法院認為AI摘要屬於Google自身透過提供給使用者的AI服務做出的表述，不能依據DSA、依據搜尋引擎營運者通知下架程序（Notice-and-take-down-Verfahren）享有豁免。這是因為AI摘要在呈現上已非單純的連結或預覽（Verlinkungen oder mit kurzer Vorschau (Snippets)），而是依照自己的架構、文字對問題和搜尋結果進行的獨立的整理與分析，並包含了在搜尋結果中找不到的說法，如AI摘要聲稱「引用」的來源中，根本未提及原告。法院因此認定，被告作為（也落在AI Act定義內的）AI提供者，必須為該AI生成的陳述負起責任。 二、AI摘要不是搜尋引擎、也不只是自動完成功能 法院並澄清，德國聯邦最高法院（BGH）有關搜尋引擎（Suchmaschinen）責任的判決（Az. VI ZR 489/16）並無法在本案中被援用。依據BGH，搜尋引擎是確保網路資訊可用的必要服務，與網路服務提供者（ISP）提供網路服務幾乎同等重要，因此作為間接侵權責任者，搜尋引擎服務與ISP服務一樣僅應承擔有限的責任，並不應使其承擔事先審查或其他可能危及搜尋引擎營運難度的不合理義務。但法院指出，AI摘要不是搜尋引擎。一方面，如上所述，它會發表獨立的、新的陳述，而該些內容是可以被Google檢查的。另一方面，法院也指出AI摘要並不像搜尋引擎那般絕對必要，AI摘要或許對許多人而言是理想的、能簡化搜尋過程，但相較於搜尋引擎，卻不是人為了處理網路資訊的洪流時不可或缺的。 法院也認為自動完成功能的考量無法套用到AI摘要上。BGH曾做出判決（Az. VI ZR 269/12）指出，自動完成功能不僅僅是純技術性、自動化和被動的，也不僅是提供資訊讓第三方存取，而是使用者的查詢資料會被用來程式化地處理、形成概念連結後，由服務提供者所提供的搜尋建議。BGH認為，儘管服務提供者原則上應對「放任」這些建議涉及的侵權負責，但仍需評估服務提供者能否合理地被期待防止損害，以避免過度的責任。考量關鍵字建議會因為其服務提供者無法控制的使用者搜尋模式和歷史改變，且只在某些使用者實際使用了特定關鍵字查詢時才能知悉，BGH認為這減輕了服務提供者的責任。但法院認為，由於AI摘要進行了獨自的整理與分析，也做出了第三方網站所無的陳述，服務提供者也就不再能以其無法控制第三方內容作為限制責任的依據。此外，法院也認為，儘管AI摘要提供「警語」，使用者可以比對AI摘要及第三方網站進行確認，但使用者也並非Google的事實查核員，因此這也不代表損害之發生應完全歸咎於使用者不查證，從而免除服務提供者的責任。 三、AI審查責任與言論自由 就Google主張說，若Google必須為AI摘要內容負責，就不可能在搜尋引擎中使用AI，法院也做出反駁。一方面，法院認為Google沒有提出的證明，另一方面，也可以限制審查義務的時間點在被指出可能的違法情況時緩解。並且，法院也指出，不同於無法或不適合主動去審查的第三方內容，即便在完全不與第三方網頁聯繫的情況下，Google也可以審查AI摘要的內容和資訊來源。因此，Google的責任也沒有理由被限制於明顯違法的內容，否則，對於受言論影響的人來說，在保護一般人格權或公司人格權方面必然會留下漏洞，因為當事人也無法向其他第三方請求撤除其實際上沒有發表的、有爭議的言論。 但是，法院也指出，這不代表原告有權要求Google的AI摘要不得產生任何他們僅僅是不希望出現的描述或評價。例如，法院認為亦必須考量言論自由的保護，不能禁止可能使讀者形成負面評價、但真實的事實陳述。然而，值得注意的是法院對AI生成內容的言論自由的評估，法院認為AI生成內容的觀點並非表達者自身信念的體現，而是演算法的產物，背後主要體現的是Google的商業活動，因此在本案權衡時，法院認為人格權的保護要優先於商業利益。 四、侵害防止請求之效力 綜上所述，法院最後認定原告有權請求Google停止AI摘要產生錯誤且誹謗性的言論，否則將面臨處罰。並且，法院也不採Google主張已經消除風險的主張，認為其雖然調整了AI摘要結果，但仍未做出足夠的安全保障，重複發生的可能性並未消失。此外，法院也依據《歐盟司法管轄權及執行規則》（EuGVVO）之規定，認定其具備原告及被告間跨境爭議的管轄權，被告應在該規則的適用範圍內，承認判決之效力，駁回判決效力應限於德國的主張。本案仍未終局確定。 參、事件評析 本案核心爭議在於AI摘要是否應與傳統搜尋結果在法律上享有同等地位，而慕尼黑第一地方法院明確駁回了這項論點。這項判決降低了使用者或公司對誹謗性人工智慧生成內容採取法律行動的門檻，加大了Google等AI服務提供者的監管壓力。 [1] LG München I, Endurteil v. 28.05.2026 – 26 O 869/26, https://www.gesetze-bayern.de/Content/Document/Y-300-Z-BECKRS-B-2026-N-11860 (last visit Jul. 07, 2026)
美國最高法院認定州政府得對電商業者課徵銷售稅美國最高法院在今(2018)年1月12日決定接受南達科塔州的上訴，就South Dakota v. Wayfair一案(下稱Wayfair案)進行審理，以決定州政府是否有權對網路零售業者課徵銷售稅。依據最高法院在1992年Quill v. North Dakota (下稱Quill案)所確立之原則，若網路零售商在該州無實體呈現 (physical presence)，州政府即不得對該零售商向該州居民所銷售之貨物課徵銷售稅。 在1992年Quill案中，最高法院認為州政府對於遠距零售者(remote retailer)課稅，將違反潛在商務條款(dormant commerce clause)，理由是對於無具體呈現的零售商課稅，將使其面對許多不同的課稅管轄權，造成零售商巨大的負擔，並增加州際商務的複雜性。南達科塔州認為科技的進步已使得零售商商所面臨課稅的複雜度降低，故在2016年通過法案對無實體呈現之電商業者課稅，因而引發相關爭訟。 本案在今年6月21日宣判由南達科塔州勝訴，判決指出隨著電子商務的成長及資訊科技的進步，課稅並不如過往會對業者造成具大的負擔，同時也可滿足正當程序與潛在商務條款的要求；此外，Quill案將會造成市場的扭曲，其所造成的稅捐保護傘將對具有實體呈現的業者造成不公平的競爭。因此認定Quill案已難以適用於現在的電子商務市場。 但本案仍有四位大法官反對，認為應由國會立法來糾正此一錯誤。因為國會並未明確授權州政府可對跨州零售交易課稅，因此才有潛在商務條款的適用，換言之，國會實際擁有立法授與各州徵收遠距交易之權力，在115期國會當中，也已經有相關的法案被提出，包括Remote Transaction Parity Act of 2017 (H.R. 2193)、Marketplace Fairness Act of 2017 (S.976)。在最高法院完成此一判決後，後續可繼續觀察美國國會是否會以立法的方式，授與州政府對跨州商業貿易課徵租稅。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。