德國專利商標局和中國大陸國家知識產權局延長了專利審查高速公路（PPH）試點項目之合作期限
德中專利審查高速公路（The Patent Prosecution Highway，以下簡稱PPH）試點項目自2012年1月23日啟動，為期兩年，PPH的啟動將有助於協助企業在海外盡快取得專利權。申請人可在德國專利商標局（Das Deutsche Patent- und Markenamt Amt，以下簡稱DPMA）和中國大陸國家知識產權局（State Intellectual Property Office of the People's Republic of China，以下簡稱SIPO）提出專利加速審查的申請。爾後，德中PPH試點項目再於2014年1月23日起延長兩年。該項目原定於2016年1月22日終止，DPMA和SIPO進一步將試點項目延長兩年至2018年1月22日止。
在德中PPH試點項目框架下，申請人可向DPMA或SIPO提出首次申請，一旦首次申請受理局(Office of First Filing，以下簡稱OFF)認為申請人提出的專利請求項中至少有一項被認定可能具有可專利性，則申請人可向後續申請受理局(Office of Second Filing，以下簡稱OSF)提出請求加速審查該申請案。而OSF將以OFF的初步檢索審查結果為基礎，進一步獨立執行專利審查。
DPMA已長期與SIPO密切合作，並於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路（Global Patent Prosecution Highway，以下簡稱GPPH），德國的專利申請案將能於加入GPPH的國家申請加速審查。目前包括DPMA在內共有21國專利局加入GPPH項目，與DPMA另外有PPH協議的合作專利局則有9個，德國加入GPPH後，既有的PPH協議將被GPPH取代。而SIPO目前尚未加入GPPH，與DPMA仍維持採行PPH協議。
王靚穎
專案經理 編譯整理
Pilotprojekt "Patent Prosecution Highway (PPH)" zwischen dem deutschen und dem chinesischen Patentamt verlängert，Jan.21，2016 http://www.dpma.de/service/dasdpmainformiert/hinweise/pph_sipo/index.html （last visited Feb.17，2016）
中德专利审查高速路(PPH)试点将延长，Jan.22，2016 http://www.ccpit.org/Contents/Channel_3586/2016/0122/570816/content_570816.htm （last visited Feb.17，2016）
中德专利审查高速路(PPH)试点将自2014年1月23日起延长两年，Jan.22，2014 http://www.sipo.gov.cn/ztzl/ywzt/pph/zxdt/201401/t20140122_900036.html （last visited Feb.17，2016）
中德专利审查高速路(PPH)试点将于1月23日启动，Jan.20，2012 http://www.sipo.gov.cn/zscqgz/2011/201310/t20131023_840479.html （last visited Feb.19，2016）
专利审查高速路（PPH ），Jun.，2011 http://www.sipo.gov.cn/ztzl/ywzt/pph/js/201311/P020131104520884290752.pdf （last visited Feb.22，2016）
德國政府為減少官方與民間的電腦受到網路駭客的攻擊，於2007年5月正式立法通過「反駭客法(Antihacker Law)」，並藉此擴大了現行德國法律中網路犯罪的懲處範圍，從僅處罰破壞或攻擊商業或政府機關之電腦系統，擴及至破壞或攻擊個人電腦或DOS系統之犯罪。 依德國「反駭客法」之規定，凡任何個人或團體意圖非法使用而故意製造、散播或購買駭客工具(hacker tools)者，將可能被處十年以上有期徒刑。而所謂的「駭客(hacking)」在新法中則被定義為，凡是侵入電腦系統並獲取資訊者，不論是否有竊取該資訊的行為，均屬之。 上述立法結果，反對人士擔心恐將適得其反，因駭客工具的存在具有一體兩面，研發並利用駭客工具來測試電腦以及網路系統的安全性，在德國已行之有年，如果一旦加以禁止，不但無法達到預期目的，也過於輕視網路駭客者的能力；又將來持有駭客工具者，未來必須在法庭上主張係出於善意持有，亦是增加了持有者的舉證責任。該法已經於2007年8月實施。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像，強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部（Department for Education，以下簡稱DfE）於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》（Keeping children safe in education 2026，下稱KCSIE 2026），將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系，供英國幼稚園至大學等學校參考，以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引，自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由，否則校方應遵循以下： 1.政策面，學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中，如當學生使用AI生成具傷害性之內容（AI深偽照片、影片等）時，校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面，建議學校應建立適當的過濾與監控系統（filtering and monitoring systems），每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊（Senior Leadership Team, SLT）成員主導審查，以及由校方指定的一名或多名安全保護主管（Designated Safeguarding Lead, DSL）與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常，亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式，並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外，亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》（Generative AI: product safety standards），評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面，建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中，應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》，此文件性質同為不具強制力之指引，其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品，包含：智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中，「智慧財產權」，主要提到除取得著作權人同意，否則AI產品不應儲存「輸入的資料」，亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途，包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如：AI生命週期中應進行資料保護影響評估，若未確認合法依據，不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的，包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能，可有效防止使用者（學生）接觸不當的內容。 由前文可得知，學校導入AI工具，不宜只評估AI功能之便利性，也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍，以及是否具備過濾機制，並採取因應措施，如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時，可參考此思維，於採購及委外開發流程，要求供應商揭露資料流向、限制二次利用（如用於訓練與微調模型）並保留系統操作紀錄，再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度，使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）
英國因劍橋分析個資外洩事件開罰臉書英國資訊專員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2018年10月24日公告針對臉書公司（Facebook Ireland Ltd. & Facebook Inc.）之劍橋分析（Cambridge Analytica）個資外洩事件，依據英國資料保護法（Data Protection Act 1998）第55A條之規範，裁罰臉書公司50萬英鎊之罰鍰。 自2018年3月劍橋分析違法取得與使用臉書個資事件爆發以來，估計約有8700萬筆臉書上的個人資料遭到違法使用，引起全球對於網路個資保護的重視。在遭到違法取得與使用的個資當中，也包含了歐盟以及英國臉書使用者的個資，因此英國ICO有權對此事件展開調查並對臉書公司進行裁罰。 根據英國ICO的調查，自2007年至2014年間，臉書公司對於其平台上的個資處理（processed）有所不當，違反資料保護法之資料保護原則（Data Protection Principle，DPP），包含未適當處理個人資料（DPP1），以及未採取足夠的技術與作為防止未經授權或違法使用個資（DPP7），致使劍橋分析得以透過臉書公司提供之API違法取用臉書使用者個資。 由於劍橋分析事件發生時，歐盟GDPR（General Data Protection Regulation）尚未正式上路，因此英國ICO依據事件發生時之法律，亦即基於歐盟資料保護指令（Directive 95/46/EC）所訂定之英國資料保護法，裁處臉書公司50萬英鎊的罰款；若依據基於GDPR之新版英國資料保護法（Data Protection Act 2018），臉書公司將可被裁處最高1700萬英鎊或年度全球營業額4%之罰款。