日本智慧財產推進計畫2015分析（上）
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。
蘇彥彰
法律研究員 編譯整理
《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。
歐洲個人資料保護委員會發布數位服務法與一般資料保護規則相互影響指引「歐洲資料保護委員會」（European Data Protection Board, EDPB）於2025年9月12日發布《數位服務法》（Digital Services Act, DSA）與《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）交互影響指引（Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR）。這份指引闡明中介服務提供者（intermediary service providers）於履行DSA義務時，應如何解釋與適用GDPR。 DSA與GDPR如何交互影響？ 處理個人資料的中介服務提供者，依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資，會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時，DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊，服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言，DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下： 1.非法內容檢測（Illegal content detection）：DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查，或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒，中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性，而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」（legitimate interests）。 2.通知與申訴等程序：DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統，於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理，應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料，並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者，應事前告知通報人。同時，DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序，均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。 3.禁止誤導性設計模式（Deceptive design patterns）：DSA第25條第1項規範，線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式，或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式，設計、組織或營運其線上介面，但DSA第25條第2項則宣示，線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時，不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出，於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時，應評估其是否涉及個人資料之處理，及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充，區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式，以利實務適用。 4.廣告透明度要求：DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範，並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告，導引出平台必須揭露分析之參數要求，且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。 5.推薦系統：線上平台提供者得於其推薦系統（recommender systems）中使用使用者之個人資料，以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而，推薦系統涉及對個人資料之推論及組合，其準確性與透明度均引發指引的關切，同時亦伴隨大規模及／或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒，不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為，構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」（automated decision-making），提供者於提供不同推薦選項時，應平等呈現各項選擇，不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間，提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。 6.未成年人保護：指引指出，為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施，確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障，相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。 7.系統性風險管理：DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險，包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒，GDPR第25條所設計及預設之資料保護，可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險，並且如果確定系統性風險，根據GDPR，應執行資料保護影響評估。 EDPB與其他監管機關的後續？ EDPB的新聞稿進一步指出，EDPB正在持續與其監管關機關合作，以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引，包含《數位市場法》（Digital Markets Act, DMA）、《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）與GDPR的相互影響指引，正在持續制定中，值得後續持續留意。
當員工將個資輸入AI工具：Community Bank事件帶來的法遵警訊2026年5月5日，美國賓州地區銀行 Community Bank 發現一名員工於未獲授權之情形下，將客戶非公開個人資料利用於外部人工智慧應用程式。遭不當利用之資料涵蓋客戶姓名、社會安全號碼及出生日期等高度敏感個人資料。事件發現後，Community Bank 隨即採取資料安全控管措施，並委託外部專家展開調查。 同年5月7日，Community Bank 之母公司 CB Financial Services, Inc. 判定本事件具有重大性，並於同月11日依《1934年證券交易法》（Securities Exchange Act of 1934）向美國證券交易委員會（U.S. Securities and Exchange Commission, SEC）申報 Form 8-K（第1.05條）。值得注意者，CB Financial Services, Inc. 同時聲明本事件預計不致對其財務狀況或日常營運造成重大影響，申報之理由係單純基於所涉非公開資訊之數量與敏感程度。 蓋依 SEC 於2023年發布之《網路安全風險管理、策略、治理及事件揭露規則》，網路安全事件之重大性應依美國證券法下之一般標準判斷，即資訊是否具有「理性投資人在作成投資決策時認為重要之實質可能性」；該規則進一步指出，重大性之判斷不以財務損失為必要條件，應綜合考量量化與質化因素，包括事件對客戶或其他相關人士所造成損害之範圍與性質。 本案引發金融業及上市公司廣泛關注。過去依第1.05條申報之案例幾乎均涉及外部駭客入侵或惡意攻擊，而本案係因內部人員之行為所引發，成為美國史上首件因員工未經授權使用人工智慧工具（即「Shadow AI」，又稱「影子AI」）而觸發第1.05條揭露義務之案例。因此，企業於積極導入人工智慧工具提升營運效率之際，亦應建立明確之人工智慧工具使用政策與內部控管機制，將Shadow AI之風險納入整體資料安全與法遵管理架構，以符合相關法遵義務之要求。
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