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)
2014年7月歐盟執委會針對巨量資料規劃新的政策,提出「邁向資料經濟時代」(Towards a thriving data-driven economy)政策,對研究發展帶來激勵,創造更多的商業機會。先前在2010年至2015年巨量資料科技與服務市場觀察報告中,指出預期巨量資料科技複合成長率為40%。從這些國際趨勢觀察,智慧聯網與巨量資料涉及的領域包括健康、食品安全、氣候與能源資源、智慧運輸系統以及智慧城市等,而這些都是當前歐洲無法忽略的問題。因此,此政策中指出應支持重點資料來促進公共服務與市民生活的競爭力與品質,廣泛分享使用並發展公開資料資料以及研究資料、確認相關的法律架構與政策屬有利發展、利用政府採購將資料科技帶入市場等項重點,以促成資料驅動經濟的全球化發展。 歐盟指委會並指出,推動巨量資料政策的施行尚仰賴於其他的行動計畫以及各個會員國之間的合作 。而在資料蒐集與利用逐漸擴張的情形下,歐盟執委會更於2014年7月2日發出聲明,要求各國政府應重視巨量資料帶來的問題,並且指出在巨量資料的公共諮詢中,有主要四個問題: (1)缺乏跨境的合作(2)未具有充分設施以及資金資助機會(3)缺乏資料專家以及相關技術(4)法規範過於零散且複雜。因此,歐盟執委會提出以下幾點,有助於問題的解決: 1. 透過公私營合作制度資助巨量資料發展,特別是在個人醫療領域上的應用。 2. 在Horizon 2020架構下,設立巨量資料中心,將以資料為基礎,將之與雲端使用構成供給鏈,藉此幫助中小企業。 3. 當透過智慧聯網,及機器與機器間通訊取得資料時,應針對資料所有權以及責任規範建立新的準則。 4. 建構資料標準,找出潛在的缺漏。 5. 建立一系列超級運算中心,增加歐洲資料專家。 6. 在不同會員國建立資料處理設施之聯結網絡 。 歐盟執委會希望能於上述各項政策推動下,共同建立有助資料經濟發展基礎架構及環境,並鼓勵產業界共同投入巨量資料的應用發展。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本,醫療健康研究資料的共享,有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用,美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關,資料之公開不僅應遵守法律之限制,尚應注意資料之生命週期,並訂定時限;受政府資助之研究,所產出之資料以免費近用為原則,政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之,科學研究資料的近用,有助於提升科學發展,政府於制定共享政策的同時,亦應一併考量國際合作的情況,並以免費近用為原則,研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益,美國國家衛生研究院(National Institutes of Health,簡稱NIH)設置科學政策辦公室(Office of Science Policy,簡稱OSP)制定完整的政策,領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理,和受NIH資助研究的成果與價值;藉由廣泛的分析與報告,提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面,NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」,生物醫學研究的進展,取決於科學資料的近用;共享科學資料,有助於驗證研究結果,研究者整合資料以強化分析,提升難以生成資料的再次應用,加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理,促進科學資料的近用,以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享,NIH公告資料管理與共享政策(NIH Policy for Data Management and Sharing,以下簡稱DMS政策),目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為:「在科學社群普遍接受記錄事實的素材,研究發現能反覆的驗證,不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體,例如實驗室標本[5]。」。換言之,並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準,而係以該科學資料是否屬事實之記載,和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另,NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享,如:科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限,適用並於計畫中呈現;若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式,NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR(Findable、Accessible、Interoperable、Reusable)原則,共享的資料類型,首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料,次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件;NIH鼓勵科學資料盡快共享,不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之,即使各該研究計畫不適合既有的共享策略,於計畫提案時,研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式,並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料,將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7],並描述理想的儲存資料庫特色為:「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制,及資料保留策略[8]」。由此觀之,資料庫的設計應易於科學資料的檢索;並在資料的近用上,維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上,為共享基因研究資料,NIH於2014年提出基因資料共享政策(Genomic Data Sharing Policy,以下簡稱GDS政策),包含NIH資助指南與契約;NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究,生成之大規模人類或非人類之基因資料,將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務;研究者近用基因資料,亦應遵守基於研究使用控制近用資料(Controlled-Access Data)的條款[10]。研究人員受NIH核准後,方能將NIH控制近用的資料,應用於第二次研究(secondary research)[11]。由NIH資料近用委員會(Data Access Committee)審查,研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另,基因摘要結果(Genomic Summary Results,以下簡稱GSR)隸屬於NIH政策[13],並依據GDS政策目的,將GSR定義為由研究者提供的摘要統計(summary statistics),非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之,NIH以對控制近用資料的應用核准,在資料之限制近用與科學發展間,取得平衡。 為回應COVID-19,加速治療與疫苗的研發,NIH的資料共享與管理政策,緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求,該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論,將資料共享內化於研究過程中,有助於全球同步更新研究的進程,共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址:Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
Uber竊取Waymo無人車技術機密一案,法院裁定返還1.4萬筆機密資料Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。 今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。 另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。
韓國未來創造科學部推出「K-ICT戰略」並制定2016實施計畫韓國未來創造科學部於2015年8月31日發表「2016活化振興與應用情報通信產業之實施計畫」,以因應現代技術的進步及市場現況,並正式宣佈推出「K-ICT戰略」,於計畫目標中具體呈現連結韓國ICT產業,促進相關發展。 為加速推動相關政策,未來創造科學部所推出「K-ICT戰略」,主要係規劃四大推動領域及策略,分述如下: (一) 九大產業育成:5G;智慧裝置;IoT;雲端;Big Data;情報安全;UHD(超高清);軟體產業;數位內容產業。此領域預計規劃投資規模為5957億韓元。 (二) 十大領域(將ICT擴大應用於一般產業):醫療、金融、教育、交通、都市建設、智慧家庭、文化觀光、能源、農漁畜產業以及傳統產業。此領域預計規劃投資規模為5751億韓元。 (三) ICT基礎建設:為具體化超連結社會,建設基礎裝置;ICT革新據點建設;OPEN DATA開放與促進活用;情報文化的組成。此領域預計規劃投資規模為863億韓元。 (四) 改善產業體質與加強國際出口:未來創意人才養成;創業環境的建立與海外出口支援;R&D革新、智財權保護體制的確立;國際合作與標準化。此領域預計規劃投資規模為6755億韓元。 綜上所述,韓國未來創造科學部為促進推動「K-ICT戰略」,將投資1兆9千億韓元,投入ICT重點發展產業,並積極落實「2016活化振興與應用情報通信產業之實施計畫」之推動目標。