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。
[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。
2022年2月23日,歐盟委員會(European Commission,以下簡稱委員會)公開資料法案草案(Data Act,以下簡稱草案),基於促進資料共享的目的,草案其中一個目標是使不同規模的企業、用戶在資料利用上有著更加平等的地位,內容包含確保用戶資料可攜性、打破資料存取限制、推動大型企業的資料共享,扶植微/小型企業等幾大方向。 以下就草案對大型企業要求的義務切入,說明草案所帶來的影響: 確保用戶訪問資料的權利: 基本資訊的告知,包含所蒐集資料性質以及訪問方式、使用資料的目的;用戶可在不同產品/服務提供者(以下簡稱提供者)之間切換,且提供者須有技術支援;提供者需要有合理技術,避免資料在未經授權被查閱。 對於提供者的限制: 提供者不得將所蒐集的資料用於取得用戶的經濟地位、資產、使用喜好;具守門人性質的企業不得採取獎勵措施以鼓勵用戶提供自其他提供者處所取得的資料;提供者提供資料可以收取補償,但必須以公平、合理、非歧視、透明的方式為之,需要提供補償計算方式與基礎。 對於微/小/中型企業的保護 提供者對於微/小型企業所收取的資料補償,不得超過提供資料所需的成本;提供者利用市場優勢,對於微/小/中型企業的不合理/公平的約定無效(如單方面免除一方的重大過失/故意行為的責任)。 該資料法案草案須經歐盟議會(European Parliament)通過後才會生效,目前草案規定只要有在歐盟提供物聯網產品或服務之企業,就須遵守草案內容規範,考量到網路服務可跨國提供服務,草案規範與進度仍值得國內企業關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
美國聯邦貿易委員會 (FTC)「Non-Compete Clause Rule 」(禁止「競業禁止」條款)對於企業營業秘密保護的影響與建議.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)於2024年4月23日發布一項禁止「競業禁止」的最終規定「Non-Compete Clause Rule」(下稱FTC禁止「競業禁止」規定),近期關於該規定效力之相關訴訟引起美國各界廣泛的討論,有執業律師於2024年8月22日撰文提出企業面對該規定是否失效的不確定性,建議及早因應並加強營業秘密保護機制。 關於FTC禁止「競業禁止」規定,旨於美國境內禁止企業與離職員工簽訂競業禁止條款,該規定原預計將於2024年9月4日生效,生效後企業將不能再透過競業禁止約定作為營業秘密保護措施或訴訟上主張,而據FTC統計,約有3,000萬人(近五分之一的美國人)可能因此受到影響。然而2024年8月20日,「Ryan v. FTC」案中,美國德克薩斯州北區聯邦地區法院基於「認為FTC可能超越了其法定授權範圍以及規定過於寬泛」等原因,發布了一項全國性禁令,將導致FTC禁止「競業禁止」規定不會按計劃於2024年9月4日生效之效力,但FTC將會上訴。 對此,有相關實務界律師撰文指出,面對前述判決結果及各州的法規不一導致對於競業禁止條款仍有質疑的情況下,建議企業仍應及早因應並加強營業秘密保護機制,如: 1. 加入跨部門人員的協作:如熟悉企業營運過程中重要的關鍵競爭機密資訊的「業務與財務人員」、了解系統、流程管理之「資訊技術和安全」人員,以及與人員管理、教育訓練相關之「人力資源部門」等人員。 2. 建立合法的保護計畫:承上,該篇文章建議組織應藉由上述人員協助,檢視並強化落實以下機密(營業秘密)保護措施,包括: (1)營業秘密範圍確定:該篇文章提出企業應識別其機密(營業秘密)資訊,並篩選出最重要的類別。 (2)網路與環境設備管理:應確認企業(如:系統、設備、社交媒體等)政策是否足以保護不同類別的機密資訊,並符合法律(如:勞動法)要求,並重新檢視現行資訊安全機制之適當性,如網路安全策略及相關工具適用性、資訊洩漏風險點為何、目前權限管控合理性等。 (3)員工管理:該篇文章建議,企業需確認教育訓練實施,是否足夠向相關人員說明機密資訊和營業秘密對公司的重要性、是否納入對公司相關重要內容(如反壟斷法規的要求);於工作安排上,企業可透過建立人員管理備援機制(即避免一個業務只由單一員工負責),避免業務連續性與資訊安全中斷;於現行企業之保密契約、禁止招攬條款(Non-Solicitation Agreements)、入職/離職契約等契約上,建議確認是否「合法、未過度限制員工、涵蓋所有競爭敏感資訊(如員工及相關客戶或供應商的敏感資訊),在可能適用的地區具有可執行性(法律效力)」等。 (4)外部活動管理:對於外部合作對象,如合作夥伴、競爭對手等,本文稱「勞動力競爭對手(Labor Competitors)」的互動,如資料提供、簽屬合約之合法性等。 綜上所述,競業禁止在國際上的適用性,可能因應機關、各州州法、訴訟等因素受到各種挑戰,導致訴訟上可主張的權利減少,因此執業律師更建議企業應及早審查現行機制並加強或建立營業秘密保護措施加強對於機密資訊的保護。本文建議企業可透過資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)檢視既有管理制度並因應趨勢變動,以PDCA管理循環方式調整精進管理以達到管控目的,建立扎實的企業營業秘密管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
何謂「阿西洛馬人工智慧原則」?所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles),是指在2017年1月5日至8日,於美國加州阿西洛馬(Asilomar)市所舉行的「Beneficial AI」會議中,由與會的2000餘位業界人士,包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則,以幫助人類運用人工智慧為人類服務時,能確保人類的利益。 該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values),及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。 其條文共有23條,內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人,並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序,而非顛覆之,以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想,以及全人類,而非單一國家或組織的利益等等。