美國「潔淨能源製造推動方案」
美國的「潔淨能源製造推動方案」(Clean Energy Manufacturing Initiative, CEMI) 係由能源部自2014年起推動，目標是在強化美國製造業之競爭力的同時，促進經濟成長與能源目標及能源安全的達成。潔淨能源製造推動方案係以創新及排除市場障礙為核心目標，相關行動包括：(一)技術研發：能源部在推動方案下針對製造業的研發提高補助金額；(二)新型創新模式：推動方案旨在透過公私夥伴計畫與製造創新量能的提生，促進美國境內潔淨能源製造創新基礎設施之共享；(三)競爭力分析：經由競爭力分析挹注研發投資與確認對於潔淨能源製造而言至關重要之助力與阻力；(四)溝通與意見徵詢：推動方案特別強化與利害關係人間的廣泛對話，以修正其推動策略，並確認政府與民間部門能經由哪些途徑以共同合作來提升美國在潔淨能源製造上之競爭力；(五)能源生產力之技術支援：能源部向製造商進行能源生產力資源上的投資，這當中包括技術支援與市場領銜計畫。在我國之相關發展上，2015年11月26日於北京舉辦之「兩岸工業發展和合作論壇」，經濟部工業局表示，論壇聚焦於智慧製造與綠色製造，兩岸可針對工業發展過程中，例如材料、監控、生產流程等方面，整合雙方技術特點共同解決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲競爭及消費者委員會（Australian Competition and Consumer Commission, ACCC）於2022年11月發佈了數位平臺第五份調查報告。該報告係ACCC受澳洲政府委託，於2020年起對數位平臺相關的消費者權益和市場競爭問題的調查，本次報告將重點放在監管如何改革。主要提供的建議和警示可分為五個方向： 1.反競爭行為 大型數位平臺擁有巨大的市場力量和重要的財政資源，佔據主導地位的數位平臺公司有能力和動機透過排他性行為和收購潛在競爭對手，以維持其在市場中的優勢地位。 2.消費者和中小企業保護不足 ACCC於2022年所發佈的最新報告與其自2017年開始進行數位平臺研究起所發布的其他報告一致，皆指出數位平臺的服務有以下潛在危害： ● 利用消費者偏見或引導消費者的方式向消費者提供服務。 ● 數位平臺上的詐騙明顯且持續增加。 ● 來自應用程式商店提供的不當和欺詐性應用程式的危害。 ● 創建、購買和銷售虛假評論以及以其他方式操縱評論的做法。 ● 欠缺救濟和爭議解決的途徑。 3.保護消費者的新措施 澳洲現有的競爭和消費者法律已難以因應數位平臺市場所面臨的消費者權益侵害和競爭危害等問題。該報告建議進行立法改革，具體如下： ● 商業市場中的消費者保護措施，包括禁止不公平交易行為和不公平契約條款。 ● 針對數位平臺的消費者爭議措施，包括強制規定內部和外部的爭議解決流程，以及平臺對詐騙、有害程式和虛假評論的預防和刪除義務。 ● 建立新的競爭框架，使受指定的數位平臺提供服務時受到適用於此一領域的強制性法規拘束。 ● 受指定數位平臺將應遵循之新框架和守則，以遵守競爭義務，避免其在市場中的反競爭行為，如競爭行為中的自我偏好（self-preference）等。 4.管轄 該調查報告亦指出適當且明確的管轄權限劃分對於新的監管框架來說非常重要，應在考慮到其專業知識和權責範圍的前提下，將監管責任分配給正確的管理機構，並且這些監管在流程中的各個環節都應受到適當的監督。 對於新的競爭框架及監管措施，ACCC建議可以參考英國當前的制度設計；英國政府成立了數位市場部門（Digital Markets Unit, DMU），該部門隸屬於競爭與市場管理局（Competition and Markets Authority），DMU負責監督受指定數位平臺，並在符合公平貿易、選擇開放、透明及信任等前提之下，DMU得視各個公司不同的情況對其進行特定的要求，如建立面對非法內容、對成人或未成年人有害內容時的應對措施等。 5.與國際方針的一致性 過去，澳洲在數位平臺監管策略採取了領先國際的創新行動，透過實施《新聞媒體議價法》（News Media Bargaining Code），要求數位平臺為新聞內容付費。但未來澳洲政府最終採用的策略將可能仿效他國經驗或是依循國際間共通模式，如英國推行中的《網路安全法》（Online Safety Bill）或歐盟的《數位市場法》（Digital Market Act）和《數位服務法》（Digital Services Act），而非獨樹一幟。 澳洲數位平臺監管策略之後續變化與進展值得持續追蹤，以做為我國數位平臺治理政策之借鏡。
美國第9巡迴上訴法院於2015年7月6日宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解美國第9巡迴上訴法院(9th Circuit)於2015年7月6日對外宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解，其推翻地方法院看法，認定被告Amazon公司提供的服務有侵害原告Multi Time Machine公司商標權之虞。 本案原告Multi Time Machine公司是一家製作手錶的廠商，在被告Amazon公司的網站上有提供零售服務。原告認為被告網站提供之服務，可使消費者搜索網站內的物品，但其所得之結果(含圖片)卻容易令人混淆，如搜尋原告的MTM手錶(為Multi Time Machine之商標)，會將商標權人及其他廠商的商品都包含在內，導致消費者誤認為其他廠商手錶也是由MTM製造，進而購買非原告公司生產之手錶。原告因而向地方法院提出訴訟，認為被告Amazon公司侵害其商標權，違反聯邦法典內之Lanham Act的第1114條(1)(a)及第1125條(a)(1)規定。但洛杉磯地方法院認為被告行為並未侵害商標權，原告不服故提起上訴。 第9巡迴上訴法院採用1979年AMF v. Sleekcraft Boats案認定之方式，並於2011年Network Automation v. Advanced System Concepts案後發展出的測試標準，用以判斷有無侵害商標權。其標準包含：1.商標的強度、2.商品近似或相關連程度、3.與商標的相似性、4.實際混淆之證據、5.銷售管道、6.消費者在意程度、7.被告意圖、8.擴展之可能性。上訴法院認為，本案除了3、5、8三項較無關外，其餘5項因素經法院研究結果，原告商品在被告網站上販售時，1、2、7於原告影響較大，而4、6是被告提供服務(即供消費者購買)時須在意的。因此，綜合判斷之結果，被告行為已可能侵害原告之商標權，故推翻地方法院之判決結果，發回地方法院續行審理，本案後續判決進展及結果實值持續觀察。
日本正式敲定今年版智慧財產權推動計畫日本為了提高產業競爭力，於 2002 年提出智財戰略計畫，並於內閣中設戰略本部，由首相小泉純一郎領導，每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中，以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」，未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關（ TLO ），以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統，預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件，大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件，藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓，雖然這些表現相較於以往年度均有所成長，但日本不論在專利件數或收益上，都與美國相差甚遠，日本政府為了加強國際競爭力，認為有必要加強產、學界的合作，故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃，大學院校若有意到海外申請專利權，政府將補助申請費；此外，原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施，也將及於研究所的學生等，以期促進大學內部研發。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。