中國大陸政府補助科技計畫之智慧財產權相關規範
中國大陸為鼓勵科技研發與創新，陸續訂有《科學技術進步法》（最近一次修正為2007年12月29日，自2008年7月1日施行，以下簡稱科技進步法）及《促進科技成果轉化法》（原為1996年5月15日訂定，最近一次修正已於2015年10月1日起施行），並分別規範智慧財產權相關內容。
其中，關於中國大陸政府補助科技計畫產出之智慧財產權，依科技進步法第20條第1項規定，凡政府補助之科技計畫研發成果，其產出之發明專利權、電腦軟體著作權、積體電路布局權及植物品種權，除涉及國家安全、國家利益或重大社會公共利益者外，由該科技計畫項目承擔者（參照科技進步法第5條第2項規定，可能為組織或個人）依法取得。
而相關科研工作者依前述規定取得成果後，如欲進行運用或轉化，依《促進科技成果轉化法》第2條規定：「本法所稱科技成果轉化，是指為提高生產力水平而對科技成果所進行的後續試驗、開發、應用、推廣直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品，發展新產業等活動」，需依該法相關規範辦理，如第12條可透過政府資源、融資、創投等支持科研成果轉化，且其運用方式如第19或45條具相當彈性，並可讓執行人員獲得一定的收入。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
2017年10月，美國知名保險公司Farmers Insurance Group（下稱Farmers）在加州法院提訴，控告前員工Venkatesh Kamath（下稱Kamath）、前資訊長Shohreh Abedi（下稱Abedi）和競爭對手American Automobile Association（下稱AAA協會）旗下的Automobile Club of Michigan（下稱Auto Club）竊取營業秘密。 Farmers聲稱，於2015年起使用Guidewire Software（下稱Guidewire），以更新其理賠處理和保險服務系統。Kamath因Guidewire業務，接觸到Farmers高度敏感與機密資訊。Abedi前為Kamath上司，曾監督Guidewire計畫初期階段。之後Abedi至Auto Club任職，協助Auto Club轉換使用Guidewire，並挖角包括Kamath在內許多Farmers員工。Kamath離職前，從Farmers電腦中拷貝超過6400份檔案，其中包括與Guidewire計畫及Famers核心業務相關的營業秘密資訊。 Farmers控訴Kamath、Abedi及Auto Club違反加州營業秘密法（California Trade Secret Act）、從事不公平競爭、違反忠實義務及其他事由，除訴請賠償外，也請求法院禁止被告使用其營業秘密。 本案非Farmers與AAA協會首次因營業秘密事宜而對訟。2010年間，Farmers曾控告AAA協會旗下Auto Club Group竊取其投保客戶機密資訊，惟該案當時經法院以Farmers未能證明有何損失或損害為由，駁回其訴。Farmers公司於2017年10月對Auto Club提起的本件訴訟，法院實務的發展為何，值得後續觀察。
新興網路音樂流通模式之法律政策趨勢與實例研討 加拿大競爭局發布人工智慧與競爭諮詢報告加拿大競爭局（Competition Bureau Canada,下稱競爭局）為更了解人工智慧如何影響或促進競爭，於2025年1月27日發布人工智慧與競爭諮詢報告(Consultation on Artificial Intelligence and Competition)。競爭局於意見徵詢期間獲得來自學術界、法律界、產業協會及大型科技公司的意見書。 諮詢報告彙整意見書內容並列出以下重點： 1. 人工智慧從資料輸入、基礎模型至終端產品或服務各階段皆在快速發展，可以為市場帶來新的競爭或阻礙競爭，人工智慧可能影響競爭原因包含資源依賴、資料控制及市場參進障礙等等。 2. 人工智慧領域中大規模投資是技術成長的重要關鍵，大型企業可藉由市場力量減少競爭或進行創新，少數大型企業因擁有較高的投資能力及數據資料專屬性，在基礎架構層（運行人工智慧所需的工具，如人工智慧晶片、雲端運算及超級電腦等）中佔有極高的市場份額，但也有部分意見認為人工智慧市場仍蓬勃發展中，亦有企業或學術機構未過度依賴專有數據但仍能開發出產品。 3. 人工智慧可能導致反競爭行為，企業雖可透過垂直整合來降低成本並提高效率，但可能會減少現行市場內部競爭，或透過具有人工智慧的演算法進行定價，達到操縱市場價格的行為，現行反壟斷法未來是否可以解決此一問題還有待觀察。 藉由諮詢的過程，競爭局更能掌握人工智慧發展、也了解公眾對話的重要性，意見書亦有助於該局未來提出兼顧人工智慧發展及促進市場競爭之政策措施。 我國公平交易委員會已於112年5月成立AI專案小組，負責掌握國際間人工智慧相關競爭議題的趨勢與發展，並針對現行人工智慧發展與競爭法執法研提政策配套措施，我國公平交易委員會與加拿大競爭局對於人工智慧與市場競爭議題之後續動態，值得持續追蹤。
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。