何謂「大學技術經理人協會(AUTM)」？
大學技術經理人協會( The Association of University Technology Managers, AUTM)是一個專門贊助並增進全球學術科技移轉的非營利組織，成立於1974年，其前身為大學專利管理協會(Society Of University Patents Administrators），至今已經擁有超過3000位來自超過300間大學技術轉移室的經理人成為會員，為美國產學合作的重要組織。
該協會運作之目的為充實成員對於技術轉移的知識、贊助技術轉移活動的進行、增進產業及學界的合作與交流，以及打造友善的跨國技轉環境。
該協會每年對美國及加拿大的大學、教學醫院，以及研究機構進行問卷調查，以了解各大學級研究機構的技術授權情形，並發布年度授權活動調查報告 (AUTM Licensing Activity Surveys)。其亦每年舉辦年會，提供來自全美各地的大學、研究機構、營利及非營利組織，以及全球對技術轉移議題有興趣的單位一個資訊交流的場合，會中除了舉辦針對技術轉移議題的研討會以外，並會提供相關企業或組織展示其技術移轉之服務及成果的機會，提供與會者認識技術移轉之世界趨勢的機會。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李祖劭
法律研究員 編譯整理
根據日本特許廳調查，國際（如韓國，泰國）在處理智財爭議時，往往會傾向採取非訟的方式解決智財爭議，例如透過智財局進行智財調解。日本也預計在2019年10月1日起於東京及大阪兩地的地方法院導入新的智財調解制度，用以快速解決智財（例如專利權，著作權等）相關爭議。 普遍而言智財爭議往往會耗費企業或當事人相當長的時間，且爭議的智財標的在訴訟期間也無法被使用，故日本政府計劃推行新的智財調解制度。新的智財調解制度，除了能降低訴訟成本外，日本政府更迫切想解決的問題是，不希望爭議的智財標的影響企業經營。 在日本智財訴訟是公開，法官在聽過兩造說法後會由法官做單方面的判決，且根據日本最高法院的資料顯示，智財訴訟平均需花費十二點九個月的時間才能結案。有的從訴訟提起到一審宣判就需花費一年又八個月，再到最高法院判決確定還需花費一年又二兩個月。 而日本新推行的智財調解制度計畫將透過視訊的方式，讓當事人與法官進行非公開的對話，並儘量促成兩造達成合意，調解過程最短僅需花費約三個月的時間就能有結果，若調解沒有共識，當事人一樣能進行智財訴訟。智財調解制度除了能有效減少爭議時間外，費用上智財調解申請費也遠低於智財訴訟的申請費。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國上訴法院營業秘密判決關於軟體功能之合理保密措施認定2022年3月9日美國聯邦第二巡迴上訴法院（下稱上訴法院）於Turret Labs USA, Inc. （下稱Turret） v. CargoSprint, LLC（下稱CargoSprint）案，維持紐約東區聯邦地區（下稱原審法院）的結論，駁回Turret的請求。依照上訴法院判決的結論，確認在原告主張軟體功能被盜用時，必須證明其與軟體供應商及使用者均簽訂保密協議，始符合保護營業秘密法（Defend Trade Secrets Act，DTSA）所定之營業秘密。 2021年2月Turret指控CargoSprint及其CEO，以詐欺的方式，進入其授權Lufthansa Cargo Americas（下稱Lufthansa）使用的Dock EnRoll軟體，並對於軟體的技術資訊及演算法，進行逆向工程，盜用其營業秘密。CargoSprint則抗辯Turret所主張者，不成立營業秘密。 對於軟體功能的合理保密措施認定標準，不論是原審法院及上訴法院均指出，應在於「誰被允許接觸」及「保密協議」。首先，對於「誰被允許接觸」之認定，原審法院指出Turret完全把軟體控制權委由Lufthansa，而Lufthansa使其顧客了解Dock EnRoll軟體功能。上訴法院則指出雖然Lufthansa已限制僅得貨運代理相關的使用者，能夠接觸軟體，但Turret並不能證明其與Lufthansa達成協議，由Lufthansa作出前述的軟體使用者限制。其次，對於「保密協議」之認定，不論原審法院及上訴法院均指出Turret未能證明其與Lufthansa及其他軟體使用者已簽訂保密協議。綜上所述，兩審級法院均認為Turret未採取合理保密措施。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
梵諦岡與IBM、微軟聯合呼籲對臉部辨識等侵入性技術進行監管2020年2月28日梵諦岡教宗與兩大科技巨頭IBM及微軟聯合簽署「羅馬呼籲AI倫理道德」文件，支持制定人工智慧(AI)發展倫理與道德規範，並特別呼籲應針對臉部辨識等侵入性技術進行監管。在聯合文件上特別提及臉部識別技術潛在之濫用風險，例如警察會使用臉部辨識系統調查犯罪行為、《財富》500強公司使用AI審查求職者，這兩個例子均具有潛在且高度之風險，使用不正確或是具有偏見之AI判斷均可能會造成傷害。誠如方濟各在致辭中說：「人工智慧記錄個人資料，並使用於商業或政治目的，而且通常是在個人不知情之情況下，這種不對稱，將使少數人了解我們的一切，但我們卻對他們一無所知，這將使批判性思維和對自由的自覺變得遲鈍，不平等現象急遽擴大，知識和財富在少數人手中累積，將對民主社會構成重大風險。」 此次會議希望在國家與國際層面上共同努力促進AI道德規範，並根據以下原則來發展和使用人工智慧。第一，良好的創新：人工智慧系統必須是可理解得，並且在包容性方面必須考慮到所有人的需求，以便每個人都能受益。第二，責任：設計和實施人工智慧者必須承擔責任和保持透明度。第三，公正性：避免根據偏見進行創造或採取行動，從而維護人類平等和尊嚴。第四，可靠性：人工智慧系統必須能夠可靠的運行。第五，安全和隱私：人工智慧系統必須安全運行並尊重用戶的隱私。 目前尚不清楚其他技術公司是否會簽署該文件，以及簽署人將如何實施，但教宗與兩大科技巨頭史無前例的合作，為人工智慧未來發展方向提供遠見卓識，能更加深入的去思考AI的道德意涵以及它將如何與人類更好的合作、互動，互利共生，相輔相成。
新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月9日 2021年2月，日本經濟團體聯合會（以下簡稱「經團聯」）發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦，主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中，面對新冠肺炎疫情之擴大，有何待解決之課題[1]。 壹、主要問題 數位轉型之層面所涉甚廣，本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先，就政府面而言，可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次，就個人面而言，則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後，就企業面而言，則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。 針對企業間，擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出，數位轉型致力於價值創新，然而，日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題，即是彼此對於資料資源之分享，尚存不信任甚且互相猜疑，此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明，數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色，欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴，僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標，呼籲日本國內企業能協力合作，強化數位流通與交流[2]。 執此，如何促進企業間的資料分享，建立互相信賴的關係，突破業界間彼此藩籬，即為官方及民間所應努力的目標。 貳、具體案例 就民間而言，日本已有民間發起之企業共享平台，例如2018年5月至12月，三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY（大手町、丸之內到有樂町一帶的區域，日本俗稱Daimaruyu，簡稱OMY））資料活化計畫，驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性，期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展，甚至規劃災害措施[3]。 提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出，該計畫為了建立彼此信任感，而非一味地僅關注於資料的分析，進行了多達12間公司之間的對談，並也得到了一定的成效。 參、事件評析 有關企業面的資料活用，本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用，以壽司郎為例，其將每盤菜餚均以IC標籤管理，藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而，累積之資料即可運用於掌握消費者喜好，並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間，藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司，藉由樣本試驗共享，從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成，例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。 經團聯所提出之議題，乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易，因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時，亦可思考政府端可提供何種支持及資源，以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願；同時，如何令企業理解到彼此間的合作協力，將是新興價值得以開拓的寶貴契機，亦是一大值得省思之重點。 參考連結 日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf [1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉，《経団連月刊》，2月号期，（2021）。 [2]同前註，頁15。 [3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉，Fujitsu Journal，https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/，（最後瀏覽日：2021/03/09）。 [4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉，https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC（最後瀏覽日：2021/3/9）。 [5]独立行政法人情報処理推進機構，〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉，頁9（2018）。