何謂不實施專利實體(Non-Practicing Entity,NPE)?

  所謂NPE依據現行學術界對於NPE的內涵認知,認為NPE係指不從事任何商品生產,亦不從事任何研發工作者。而在現行NPE的運作態樣上,其可包含兩種類型,其一,為大學和研究機構(例如:公、私立實驗室),其主要係由校內教職員或研究人員進行基礎性研究,並將研究成果授權予其他個人或組織來運用,其本身並不從事任何商品生產者;其二,係由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權,並藉由專利權本質上的排他性特徵,以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。後者,英文稱其為『Patent Troll』,中文可譯為『專利巨人』、『專利蟑螂』、『專利流氓』、『專利地痞』或『專利恐怖分子』等。其主要特徵有三項,首先,此類NPE係藉由專利取得的方式,向潛在或可能的專利侵權者(alleged infringers)收取專利授權金;第二,此類NPE並不進行任何研發活動,其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術;第三,此類NPE投機性地等待商品製造者(industry participants)在投入不可回復鉅額投資後,始對該商品製造者行使專利侵權主張。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂不實施專利實體(Non-Practicing Entity,NPE)?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7300&no=57&tp=5 (最後瀏覽日:2026/10/02)
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日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢,經濟與社會產生重大變革,手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料,似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素,在國際上已出現如歐洲共同資料空間(Common European Data Space)等先進的資料運用案例,日本亦開始推動企業跨領域資料運用,藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳(デジタル庁)於2025年6月20日發布資料治理指引(データガバナンス・ガイドライン),以企業經營者為適用對象,歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法,與實踐治理過程中應留意之要點,協助企業推動數位轉型,發揮資料最大效用,持續提升企業價值,並進一步實現超智慧社會[2](Society 5.0)願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱,概述如下: 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值,因此,運用跨境資料時,需要調查當地國家或地區法規,釐清國際規範,並預測後續法規動向,克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險,則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控,採取適當風險因應措施。為明確責任,須事先與資料共享之利害關係人,將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時,亦須與相關組織及利害關係人共享資訊,確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全(データセキュリティ) 以資料生命週期為基礎,掌握運用跨境資料可能產生之風險,並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度,進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料,應限制在資料產生者允許之範圍內,始得進行運用,以維護資料使用正當性。此外,亦須特別留意資料完整性,確保資料來源值得信賴且未受到偽冒,以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度(データマチュリティ) 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針,持續改善流程,將資料價值最大化,並將風險最小化,提升企業綜合能力。資料長(Chief Data Officer, CDO)須發揮領導能力,建立能迅速因應變化的體制,明確各組織相關負責人與其角色,並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益,向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外,亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此,公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人,並向社會公開公司目前資料成熟度水準,持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量,並降低對社會與個人可能造成的負面影響,企業應參考經濟產業省(経済産業省)於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8](AI事業者ガイドライン第1.1版),並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素,針對涉及資料運用的各種實務運用場景,由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針(AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針),並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時,不僅會成為企業和產業發展之阻礙,也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型,提升企業價值之目標,除了需要企業管理階層主導,亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作,積極參與資料治理,提高產品與服務價值及企業聲譽,進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例,我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展,日本推動企業跨領域運用資料之做法,亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉,デジタル庁,頁2-3,https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [2]〈Society 5.0〉,内閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [3]前揭註1。 [4]同前註,頁13。 [5]同前註,頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求,有效運用資料的能力。可參閱同前註,頁5。 [7]同前註,頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉,経済産業省,https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [9]前揭註1,頁20-23。 [10]同前註,頁24-25。

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2030年數位羅盤:數位十年的歐洲之路

  由於新冠肺炎疫情爆發,反應了歐盟對非歐洲國家數位技術的依賴,歐盟為扭轉此局勢,於2021年3月9日提出「2030數位羅盤」(2030 Digital Compass)計畫,擬定至2030年歐洲成功實現數位轉型的願景、目標和途徑。 歐盟預計在2030年前將計畫中4個核心目標轉化為具體政策: (一)擁有數位知識之公民及數位專家:  1.具備基本數位知識之人口至少達到80%。  2.應有2000萬名以上的資訊通訊技術專家,且促使更多女性進入此產業。 (二)安全和永續發展的數位基礎設施:  1.所有歐洲家庭都應擁有Gigabit網路,且所有人口密集區都應被5G所覆蓋。  2.歐洲半導體的產量應占世界的20%。  3.歐盟應部署1萬個氣候中立的高度安全邊緣節點(edge node)。  4.於2025年前開發出歐洲第一台量子電腦。 (三)企業數位化轉型:  1.75%的歐洲企業應使用雲端運算服務,大數據和人工智慧。  2.超過90%的歐洲中小企業應達基本數位密集強度。  3.擴大創新規模並改善融資管道,使歐盟的獨角獸企業數量翻倍。 (四)公共數位化服務:  1.於線上提供所有主要的公共服務。  2.所有歐洲公民均能使用電子病歷。  3.80%的歐洲公民應使用電子身份證。   歐盟委員會將基於上述目標,期於2021年第3季前提出相關數位政策計畫,並於2021年底前與其他相關機構取得決定性進展。

美國參議院通過對開放政府資料(Open Government Data)政策法制化具指標性意義之「數位責任與透明法」(Digital Accountability and Transparency Act,DATA Act)草案

  美國參議院於2013年4月10日一致通過「數位責任與透明法」(Digital Accountability and Transparency Act,DATA Act)草案,現在續行送往眾議院審查。DATA 法草案目的在於使政府支出資料更為透明公開,且以得再利用的方式提供。該草案若通過,將建立使用聯邦基金(Federal funds)做支出或受資助的政府機關單位或其他實體財務資料的標準;擴展USAspending.gov網站含括上述資料,並要求聯邦政府以電子格式,自動化、標準化的方式公佈財務管理及採購相關資料,使公私部門便於近用與進行分析。目前草案版本內文並無規定資料特定格式的資料標準,但可得確定的是必須為被廣泛接受、非專有、可搜尋,且獨立於平台使用之電腦可判讀格式,以及可得一致適用於各機關單位之聯邦得標廠商與接受政府補助之實體的特殊標誌。   曾協助草擬2011年DATA法草案之「資料透明聯盟」(Data Transparency Coalition)執行長Hudson Hollister表示,DATA法草案把結構性的資料模式應用於聯邦政府支出時,將前所未有的激發責任與支出情況間的關係;同時,也將聯邦支出資料(federal spending information)轉化為開放政府支出資料(open spending data),成為強化民主治理與激發創新的重要公共資源。然而,由於DATA法草案所涉及的機關眾多,主要包括商務部(DOC)、財政部(DOT)、總務管理局(GSA),與預算管理辦公室(OMB),該法案通過後是否能落實,絕大部分還是取決於白宮是否會要求聯邦政府機關單位完整且迅速的遵循法律的構成要件。

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