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)
於平台上販賣盜版商品，長期困擾著許多電子商務平台。做為美國電子商務龍頭之一的亞馬遜，近年也遭受外界指責未盡防止盜版的責任。儘管亞馬遜聲稱已盡力處理廠商的盜版申訴，但外界對於亞馬遜怠於處理甚至靠盜版牟利的譴責，卻未見停歇。 為解決盜版猖獗的問題，亞馬遜於2019年年初推出了以「零計劃」(Project Zero)為名的免費品牌服務，這項計畫包含了幾個項目，其一是透過機器學習掃描平台中可能的仿冒商品，並依據廠商提供的品牌資料主動移除可疑的盜版項目；其二，提供廠商自行移除仿冒商品的工具，廠商無須向亞馬遜提出申訴即可自行下架盜版商品；第三，透過廠商在商品上放置特殊編碼，讓亞馬遜可以在出貨時就檢驗其是否為正版，以即時遏止盜版商品的送到消費者手中。「零計劃」目前僅提供部分受邀品牌參與，同時，即使亞馬遜宣稱會採取適當檢驗程序，但該計劃是否會賦予大品牌過多權力，壓迫小廠商或二手商品的發展，導致不公平競爭的問題，仍有待觀察。 除「零計劃」之外，今年(2019)年初 亞馬遜也擴大了自2017年開始運作的「透明度」(Transparency)的付費計劃。該計劃的運作，是由亞馬遜給予註冊品牌廠商一個或數個由亞馬遜研發的二維條碼，廠商有責任將其施用在其指定的商品上，以一方面讓亞馬遜在出貨該商品時透過該條碼來驗證商品來源與真實性 ，二方面買家也可透過亞馬遜提供的APP掃描條碼來確認其商品是否為正品（此為零計劃中所未包含的功能）。目前該計劃已在北美、德國、法國、英國、義大利、西班牙與印度等國實施。
實現綠色工業 政府推動PC業G計畫將於 2006年中實行之歐洲環保指令，規定輸入歐盟的電子產品材料、及其後續回收等作業流程，皆須符合廢電子電機設備（Waste Electronics and Electrical Equipment，WEEE）以及有毒物質禁制令(Restriction of Hazardous Substances，ROHS)兩大法規。為此，經濟部於27日宣布啟動「寰淨計畫（G計畫）」，將結合系統廠商、檢測驗證機構、資訊服務業者等單位，以系統廠商帶動下游供應商的方式，加速國內電腦廠商推出符合環保規範的產品，目前所知包括華碩、神達、大眾等電腦廠商，都已經投入了此計畫。 本次所涉廢電子電機設備 (WEEE) 法規，是關於廢棄電子、電機產品的回收再利用，規定自2005年8月13日後所生產的產品需由生產者進行回收，範圍含括家用設備、資訊通訊設備、玩具休閒與運動設備、醫療裝置等產品。 另一則是有毒物質禁制令 (ROHS)，其明列自2006年7月後，製程、設備及材料處理研發禁止使用6種有毒物質，如鉛、汞、鎘等，內含六項管制物質的產品將不可在市面流通，屆時輸歐的電子、電機產品皆必須符合該標準。 另針對回收問題，經濟部表示將輔導國內廠商建立綠色產品回收體系及回收管理平台之示範系統，並在日後將 G計畫推廣對象擴及產險公司，以協助業者因應違反歐盟規範所生之求償索賠，並建立風險控管機制。
美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」美國國防部（Department of Defense）於2020年2月採納由美國國防創新委員會（Defense Innovation Board, DIB）所提出之「人工智慧國防運用倫理準則（AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense）」，以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。 美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會，設置目的在於依美國新創科技，提供意見予美國國防部，與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣，美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」，以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。 倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」，對於「人工智慧」之定義，倫理準認為人工智慧並無精確之範疇，只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」，皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出，「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統（Autonomous Weapon System）」之定義不同，但有可能重疊，而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動，即可在無人類監督之情形下，自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。 美國國防創新委員會表示，該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下，融入現代化對於人工智慧之要求，如國際公約中之戰爭法（Law of War）即為本準則之傳統標準之一，舉例而言，如人工智慧被裝置於武器中，其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。 除此之外，準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求：（1）人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務，且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任；（2）對於目標之選擇或分類，應維持公平性，且不得有歧視性；（3）對於人工智慧之設計、應用以及使用，應有明確之工程標準以及資料保存程序，此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善；（4）「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域，且完善之檢測、維修，應適用於該人工智慧之全部生命週期。
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 ）」