美國國會圖書館(Library of Congress)依據著作權法(Digital Millennium Copyright Act,簡稱DMCA)第1201(a)(1)條授權,於2015年10月28日發布著作權法相關之例外規則(final regulations),明定10項與使用者權益相關的行為屬於著作權法保障之例外情況,將納入合理使用(fair use)範圍,不再視為侵害原著作權人之權利。上述合法的科技使用行為包含:
1.為了教育及其他非商業用途之目的,對視聽媒體所為之重製行為。
2.為了讓視覺或其他功能障礙者使用,對已購買之電子書所為之破解或形式轉換行為。
3.為了連結其他電信公司之網絡,針對手機及其他行動裝置之應用程式,所為之解鎖行為(unlocking)。
4.智慧型手機及其他行動裝置之越獄(jailbreaking)行為。使用者得利用外部工具取得系統最高權限,且不受原系統限制而安裝或解除安裝合法軟體。
5.智慧型電視之越獄行為。使用者得利用外部工具取得系統最高權限,不受原系統限制而安裝或解除安裝合法軟體。
6.汽車軟體之診斷、修理或改裝行為。車主或修車廠等人員得自行診斷、修理或改裝汽車軟體,不限於僅有汽車原廠得檢測或變更軟體。
7.為了促進電腦軟體的安全性,針對個人擁有之消費性家電、車輛及醫療裝置所為之軟體相關安全研究與測試行為。
8.某些需要透過與官方伺服器連線方能正常運作之遊戲軟體,於官方永久結束營運之後,使用者可自行建立伺服器,供擁有合法軟體的使用者繼續使用,但此項條款不包含主要內容儲存於官方伺服器之遊戲。
9.使用者可修改軟體程式,並使用其他的3D列印原料,不限於原廠預設之原料。
10.病人取得自身醫療裝置或監視系統數據之行為。本例外規則通過後,病人可合法取得自身醫療裝置之數據,而不違反著作權法之科技保護措施,不再受限於原先僅有醫院或醫療裝置公司可取得植入式醫療裝置之數據。
美國著作權法授權國會圖書館每三年發布一次例外規則,用以改善著作權法之「科技保護措施」的負面影響,並維護公眾接觸資訊之公共利益。上述第6至10項為本次新增之項目,但本次例外規則並未通過視聽著作空間轉換(space-shifting)及格式轉換(format-shifting)之行為、電子書專用閱讀器之越獄行為、或遊戲機(Video Game Consoles)之越獄行為。
針對開放汽車軟體之破解,某些汽車製造業者基於安全理由表示反對,但消費者方面,表達贊成意見人數明顯多於反對意見者。尤其是福斯汽車(Volkswagen)設計作弊程式通過廢棄排放檢驗的事件發生後,開放消費者得自行診斷、修理或改裝汽車軟體,將能降低此類弊端發生之機率,讓具有汽車軟體相關知識的消費者有機會能檢測汽車本身軟體是否符合法令規範或有任何異常。
日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例 資策會科技法律研究所 陳昱宏 法律研究員 107年11月12日 一、前言 日本知的財產戰略本部在2013年6月決定「知的財產政策願景」,作為日本推動智財計畫之政策主軸。5年來,隨著時間推移,社會環境及科技亦快速變化,日本知的財產戰略本部即於2018年6月12日推出新版「知的財產政策願景」。不論新舊版「知的財產政策願景」,均以強化中小企業智財戰略作為計畫推動目標之一,此係因日本內閣認為中小企業肩負起地方經濟之重責大任,為能使其活用智財能量,從2016年起即推出各種協助措施,如「活化地方智慧財產行動計畫」、「智財綜合協助窗口」等等。本文即欲以「2018知的財產推進計畫」中第5、8項之內容,介紹日本對於中小企業智財協助措施,提供我國未來在協助中小企業智財發展政策措施上不同思維。 二、中小企業等專利費用減免制度 2018日本知的財產推進計畫第5項為「為促進中小企業活用智財,除加強對於中小企業宣傳專利法修正後中小企業專利費用減半,及申請流程」。 日本特許廳官網即於2018年7月公布了「專利費等減免制度」之相關措施[1],該制度係以個人、法人、研發型中小企業及大學為對象,在滿足一定要件之前提下,就專利申請費用及專利費(第1至10年)及與申請國際專利有關之調查手續費用,可申請減免。特許廳除附上相關規定之連結外,亦整理減免對象一覽表如下: 減免對象 法源依據 措施內容 中小新創企業 及小規模企業 產業競爭力強化法第66條 〈專利[2]〉 專利申請費用:減免1/3 專利費(第1至10年):減免1/3 調查手續費、送件手續費:減免1/3 預備調查手續費:減免1/3 研發型中小企業 產業競爭力強化法第18條 中小製造業高度化法第9條 〈專利[3]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2 研發型中小企業 (亞洲據點化推動法) 亞洲據點化推動法第10條 〈專利[4]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2 經認定能帶動地方 經濟發展中小企業 促進地方發展強化法第21條 〈專利[5]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2 經認定之重點 推動計畫中小企業 福島再興條例第84條 〈專利[6]〉 專利申請費用:減免1/2 專利費(第1至10年):減免1/2 針對相關措施特許廳製作手冊及問題集[7]供中小企業參考。然而減免措施琳瑯滿目,且減免條件多有不同,中小企業未必能確知自己是否符合減免條件,故特許廳設計了簡易選單協助個人及中小企業[8]及研發型中小企業自行檢視[9]。 三、智慧財產商業性評價書 知的財產推進計畫2018第8項說明「為了使金融機構在對企業進行商業性評估時,能充分考量企業所擁有之智財能量,所以在『智慧財產商業性評價書』,應考量金融機關之意見,強化對於中小企業製作評價書之支援」。 日本金融廳在2016年之年度金融行政方針中提及,為使金融機構充分發揮融資之機能,確保金融制度完善。所以希望建立一套不過度依賴擔保品或保證人之制度,透過往來企業之業務及發展性,為適當之評價(商業性評價),以此為融資或佐證之制度。如此除了提供金融機關一個持續可能之新型態業務選擇外,亦可活化地方經濟。企業所擁有之智慧財產權所具有之隱性價值,常為經營者所忽略,為能將此等資產加以活用,智財商業性評價書相關業務交由智慧財產主管機關特許廳主責辦理,並設有智財金融入口網站[10],供金融機構查詢,評價書製作流程如下: 金融機構就往來之中小企業客戶,向特許廳委託機構申請評價。 特許廳委託機構(三菱UFJ研究及管理顧問股份有限公司)將評價書作成費用交付與有合作之調查公司(多家)及下達相關指示。 合作之調查公司向中小企業為調查,並聽取相關意見。 合作之調查公司將做成之調查評價書交予特許廳委託機構。 特許廳委託機構將調查評價書交予金融機構。 金融機構將調查評價書加以活用於融資 資料來源:圖1 圖解智財評價書 以下有幾個注意事項[11]: 重點一:只有金融機關(包括地方創投基金)可以申請。 重點二:金融機關申請前應向往來企業說明。 重點三:以持有商標、專利(發明、新型、設計)等智慧財產權之企業為評價對象 重點四:金融機關可於申請時,選擇調查公司 重點五:評價書在提供予金融機關一段時間後,相關事務局可向金融機關為事後追蹤。 該入口網站亦說明,此制度之優點在於手續簡單(無須檢附任何資料),無須費用費用完全由特許廳負擔。 四、我國展望 我國中小企業相對於大型企業而言,在智慧財產權之意識或保護上均屬相對弱勢,政府除持續宣導智慧財產制度之重要性及優點之外,亦應考慮是否能有相關之協助措施,幫助其充分活用智財能量。本文所介紹日本2018知的財產推進計畫中兩項政策措施,前者透過專利費用之減免,使中小企業在不過度負擔之情形下,能善用專利制度,保障自己智慧財產之結晶,後者透過評價書之製作,使中小企業能獲得銀行在資金上之挹注。 我國對於中小企業雖已有專利費用減免措施,惟限於專利年費,且僅有6年[12]優惠期間;另,我國雖已形成無形資產評價產業,但金融機構對於智財融資,仍處於觀望階段,中小企業未必能透過無形資產評價取得資金需求,故若能適當取法日本對於中小企業在智慧財產取得面及融資面之協助,應能使我國中小企業對於智慧財產加以活用,提升我國整體競爭力。 [1] 〈特許料等の減免制度〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/genmensochi.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [2] 〈中小ベンチャー企業、小規模企業を対象とした審査請求料・特許料・国際出願に係る手数料の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho_keigen.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [3] 〈研究開発型中小企業に対する審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho24_4.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [4] 〈研究開発型中小企業(アジア拠点化推進法)に対する審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chushoasia24_11.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [5] 〈地域経済牽引事業の促進による地域の成長発展の基盤強化に関する法律に基づく審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chiiki_kenin_shinsaryo_tokkyoryo.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [6] 〈福島復興再生特別措置法第84条に基づく審査請求料及び特許料(第1年分から第10年分)の軽減措置について〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/fukushima_genmen.htm(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [7] 〈リーフレット「特許関係料金減免制度のご案内 概要版(対象:個人・中小企業等)〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/pdf/panhu/exemption_info.pdf(最後瀏覽日:2018/10/25)。 [8] 〈個人・中小企業向け特許料等減免制度の簡易判定ページ〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani.htm (最後瀏覽日:2018/10/25)。 [9] 〈簡易判定ページ〉,特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani/kenkyu_00.htm (最後瀏覽日:2018/10/25)。 [10] 〈智財金融ポーダルサイト〉,智財金融入口網站http://chizai-kinyu.go.jp/ [11] 〈平成30年度中小企業等知財金融促進事業の意義・事業紹介〉,平成30年度中小企業等知財金融促進事業知財金融基礎研修会・公募説明会第二部,頁12(最後瀏覽日:2018/09/05)。 [12] 〈專利Q&A〉,經濟部智慧財產局網站https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=504276&ctNode=7633&mp=1
歐盟新一代關鍵資訊基礎設施保護計畫2011年3月31日,歐盟執委會啟用新一代的關鍵資訊基礎設施保護計畫(Critical Information Infrastructure Protection, CIIP)。上一代的關鍵資訊基礎設施保護計畫在2009年公布並已取得一定的成果。新一代的計畫集中在全球化的挑戰,著重在歐盟成員國與全球其他國家的合作,與相互之間的合作關係。 為了達成這個目標,歐盟執委會訂定以下的行動綱要: (1)準備和預防:利用成員國論壇(European Forum for Member States, EFMS)分享資訊及政策。 (2)偵測和反應:發展資訊分享及警示系統,建置民眾、中小型企業與政府部門間的資訊分享、警示系統。 (3)緩和及復原:發展成員國間緊急應變計畫,組織反應大規模網路安全事件,強化各國電腦緊急反應團隊的合作。 (4)國際與歐盟的合作:根據歐盟成員國論壇所制訂的,歐洲網際網路信賴穩定指導原則和方針,進行全球大規模網路安全事故的演習。 (5)制訂資訊通信技術的標準:針對關鍵資訊基礎設施制訂技術標準。 另外,在2011年4月14-15日舉行的關鍵資訊基礎設施保護電信部長級會議(Telecom ministerial conference on CIIP),整個會議針對歐盟成員國、私人企業、產業界及其他國家進行策略性的對話,強化彼此在數位環境中的合作與信任關係。並針對新一代的關鍵資訊基礎設施保護計畫,向歐盟執委會提出相關政策建言。 受全球化、資訊化發展的影響,以及各國間互賴程度的增加,使得影響關鍵資訊基礎設施(CIIP)安全的問題,不再侷限於單一區域,更需要各方多元的合作。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。