於2016年1月21日,日本公平交易委員會(Japan Fair Trade Commission,下稱JFTC)公布了修正後的「反托拉斯法下之智慧財產權之利用指南(Guidelines for the Use of Intellectual Property under the Antimonopoly Act)」,就有關標準必要專利權利行使有無違反反托拉斯法之相關問題進一步為解釋,俾利往後企業為商業行為時之參考。以下為其修正概要:一、當標準必要專利權人同意依據FRAND原則授權時,其若再提出訴訟要求排除有意願取得授權者(willing licensee)為該標準必要專利權之利用或是拒絕授權與有意願取得授權者時,該行為會被認定違反反托拉斯法。二、基於一般商業行為所為並善意進行商業談判者,會被認定屬有意願取得授權者(willing licensee),不論其之後是否就該專利有效性為爭執,或是對該專利是否屬實質必要專利為爭執。三、阻止他公司運用該專利進行研究、發展或販賣產品會被認定為不正商業行為,不論該行為是否在商品市場上產生限制競爭或獨占之結果。
JFTC為了釐清行使智慧財產權時所可能面臨是否違反反托拉斯法之相關問題,於西元(下同)2007年9月8日發布「反托拉斯法下之智慧財產權之利用指南(Guidelines for the Use of Intellectual Property under the Antimonopoly Act)」與「標準化與專利池協定指南(Guidelines on Standardization and Patent Pool Arrangements)」。標準必要專利(SEP)之相關爭議原則需依這些指南為判定,但這些指南對於一些表面上屬於權利行使(例如:標準必要專利之權利人所提起之侵權訴訟)的行為定性所提供的解釋卻十分有限。因此JFTC決定修改專利指南,並且公布草案予各方利害關係人表示意見,此乃JFTC於斟酌所得之各方意見後,所為之修正。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國氣候變遷委員會(Climate Change Committee)於2024年7月18日依據《氣候變遷法》(Climate Change Act)向議會提交「2024年減排進度報告」(Progress in Reducing Emissions 2024 Report)。該報告提出多項政府為達成溫室氣體減量目標應優先執行之政策建議,重點內容如下: 1.調整政策以排除尚未成熟的低碳發電部署相關措施及其社會成本,以降低電價。 2.針對上屆政府推遲化石燃料車輛銷售禁令、決定20%家戶毋須淘汰化石燃料鍋爐,及免除房東提升租屋能效之義務等政策,應迅速恢復推動。 3.移除阻礙熱泵、電動車充電樁及陸域風電等關鍵技術部署的行政障礙。 4.提出公部門建築去碳之完整多年期戰略計畫。 5.改善再生能源差價合約(contracts for difference)競標機制的設計與執行。 6.提供政策支持以加速產業電氣化,促進多數產業轉向使用電熱技術。 7.加強植樹造林及泥炭地復育。 8.確立大規模部署人為工程碳移除技術(engineered removals)的商業模式,以實現2030年,每年移除至少500萬噸二氧化碳目標。 9.就全國推動淨零轉型所需之勞工技能進行全面評估與規劃。 10.強化國家氣候變遷調適政策,設定明確且可衡量之目標,以作為其他重大政策之制定基礎。 總體而論,英國的溫室氣體減量目標正面臨難以達成的重大風險,政府應迅速採取行動,並優先執行氣候變遷委員會所提出之政策建議。
Google否認其核心網絡搜索技術涉及侵權針對Google 於去年11月被美國東北大學(Northeastern University)向德州東區聯邦法院馬歇爾分院 (the US District Court for the Eastern District of Texas in Marshall) 所提出之專利侵權訴訟案,指控Google的核心網絡搜索系統所使用的搜索技術涉嫌侵害東北大學所擁有的專利, Google 於日前指稱該訴訟無任何法律依據, 指出其搜索核心技術是由Google自行研發並主張東北大學的專利為無效之專利且即使東北大學的專利為有效,因原告於發現其所稱被告可能侵權之事實後,從未告知Google並已拖延太久時間(約兩年半)才提出訴訟,原告已喪失請求賠償的權利。Google請求法院駁回原告之訴,並宣告原告的專利為無效。如上述請求不被法院接受,Google 則請求陪審團審判 (由此可看出Google 不怕輸的決心)。 此案的原告為美國東北大學和Jarg公司。Kenneth Baclawski (前東北大學教授及Jarg公司創始人) 於1997年取得了編號為5,694,593之搜索技術相關的專利, 比Google公司的成立早了一年。原告訴請法院除去被告之侵害、並請求損害賠償及支付訴訟費用等。 對於Google的回應,Michael Belanger, Jarg公司的另一名創始人兼總裁Michael Belanger表示,由於全案已進入訴訟程序,不便加以評論。
歐盟出資贊助開放原始碼研究歐盟決定斥資 66 萬歐元的經費研究全球的開放原始碼軟體與標準。 歐盟在為期兩年的 FLOSSWorld 專案中,首度贊助的國際性開放原始碼軟體研發與政策發展計畫,先前的 FLOSS 專案主要只著重在歐洲的開放原始碼部分。 FLOSS 即為自由 / 開放原始碼軟體的縮寫 (free/libre/open source) ,藉由本專案,歐盟希望能夠強化歐洲在自由軟體領域的領導力,與增加國際合作夥伴。 FLOSSWorld 召集人 Rishab Aiyer Ghosh 向對外表示,歐盟通常是不贊助國際性專案的。而此次計劃共區分五大區域,而合作的國家包括中國 ( 東亞 ) 、印度與馬來西亞 ( 南亞 ) 、非洲 ( 南非 ) 、東南歐 ( 保加利亞與克羅埃西亞 ) 、中南美洲 ( 阿根廷與巴西 ) 。 研究將專注在三大領域:開放原始碼對於技能發展的影響,以及對經濟與新增職缺的影響;軟體開發的區域差異性;政府與公家單位對使用開放原始碼的態度。 Ghosh 指出 FLOSSWorld 的目標在增加國際層次的合作,增加對其他國家對於開放原始碼的使用與影響的了解程度。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。