2019年8月12日澳洲國家交通委員會(NTC)提出「管制政府近用C-ITS和自駕車資料(Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data)」政策文件,探討政府使用C-ITS與自駕車資料(以下簡稱資料)所可能產生的隱私議題,並提出法律規範與標準設計原則應如下: 應平衡政府近用資料與隱私保護措施,以合理限制蒐集、使用及揭露資料。 應與現行以及新興國內外隱私與資料近用框架一致,並應進行告知。 應將資料近用權利與隱私保障納入立法中。 應以包容性與科技中立用語定義資料。 應使政府管理資料措施與現行個資保護目的協調一致。 應具體指明資料涵蓋內容、使用目的與限制使用對象,並減少資料被執法單位或經法院授權取得之阻礙。 應使用易懂之語言知會使用者關於政府蒐集、使用與揭露以及資料的重要性。 認知到告知同意是重要的,但同時應提供政府於取得同意不可行時,平衡個人隱私期待之各種可能途徑。 認知到不可逆的去識別化資料在許多情況下的困難度。 支持資料安全保護。 定期檢查資料隱私保護狀態與措施。 以上這些原則將會引導NTC發展自駕車資料規範與國家智慧運輸系統框架,NTC並將於2019年內提出更進一步規劃相關工作之範疇與時間點。
WIPO發布《世界智慧財產權指標》,2021年全球智慧財產權申請數量仍持續增加世界智慧財產權組織(WIPO)於2022年11月21日發布了《2022年世界智慧財產權指標(World Intellectual Property Indicator, WIPI)》。WIPO以全球150個國家智慧財產主管機關的統計資料、產業的市場調查資料作為分析標的,針對全球專利權(含新型專利)、商標權、工業設計、植物品種權、地理標示、創意經濟(出版業)的整體發展狀況進行調查。 根據2022年的分析結果顯示,與過往經濟衰退期間的歷史經驗不同,在COVID-19疫情期間,2021年全球智慧財產權的申請數量持續增加。如: 1、「專利」的申請量增加了3.6%。 2、「商標」的申請量(含指定類別)增加了5.5%。 3、「工業設計」的申請量增加了9.2%。 4、「植物品種」的申請量增加了12%。 以商標為例,2021年全球共提交了約1390萬件商標申請,申請量從金融海嘯後(2009年)至今連續12年成長。其中,亞洲商標主管機關受理的商標申請量占全球的69.7%,較2011年時的44.7%有顯著成長;受理商標申請的前五名國家分別為: 1、中國國家知識產權局(CNIPA):約950萬件。 2、美國專利商標局(USPTO):約90萬件。 3、歐盟智慧財產局(EUIPO):約50萬件。 4、印度專利、設計及商標管理局(CGPDTM):約49萬件。 5、英國智慧財產局(UK IPO):約45萬件。 此外,指標針對「非母國申請案(Non-resident trademark applications)」的產業別進行分析,分析結果顯示2021年各國商標申請人至外國市場尋求商標保護的前十大產業分別為: 1、研究與技術:20% 2、健康醫事:13.8% 3、服裝配件:12.8% 4、休閒教育:10.5% 5、居家設備:9.7% 6、農業產品與服務:9.6% 7、商業金融:9.5% 8、運輸機械:6% 9、營建:5.2% 10、化學:2.8% 再者,指標中分析上述產業在各國商標申請案件中的占比,可作為我國企業全球布局的參考: 1、研究和技術產業:歐盟21.3%、英國20.4%、日本18.7%、美國17.7%。 2、農業產品與服務產業:中國25.2%、韓國18.4%、俄羅斯14.2%、印度15.1%、土耳其14.8%。 3、健康醫事產業:印度23.1%、日本13.9%、中國11.3%; 4、商業金融產業:巴西26.3%、土耳其23.3%。 WIPO從2009年至今每年發布《世界智慧財產權指標》給各國政府參考,期待各國政府持續建構更完善的智慧財產制度,協助個人、企業保護其創新,以促進全球經濟的發展。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
歐巴馬宣布將立法保護學生數位隱私權美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」(The Student Digital Privacy Act)以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之,該法將禁止,例如,利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為,但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。 針對學生之隱私保護,目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法(Family Educational Rights and Privacy Act,FERPA),該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄(educational record)之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形,例如,醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列;此外,學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。 學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律,該法與FERPA的異同,及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善,仍有待觀察。