英國無線電頻譜管理改革政策（上）－政策源起與目標
隨著英國國家健康服務（National Health Service, NHS）的改革，衛生和社會照護法（The Health and Social Care Act 2012）第九部分第二章，規範成立英國衛生與社會照護資訊中心（The Health and Social Care Information Centre, HSCIC）作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位，此項規定於今（2013）年4月1日生效。 HSCIC並非正式的政府部會，而屬於執行行政法人（Executive Non Departmental Public Bodies），向衛生部長（Secretary of State for Health）負責，其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外，同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合，作為醫療資訊數據公開的門戶；此外，HSCIC利用其行政法人的特性，將醫療組織視為客戶，提供不同的服務和產品，以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開，有助於在增進政府資訊透明性的同時，亦保障了資訊流動的效率和安全性。 其中HSCIC對於敏感性資料之應用，特別設立資料近用諮詢小組（Data Access Advisory Group, DAAG）予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體，須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用（包括是為了研究目的，和為了促進病人的醫療照護所需之應用）時，即交由資料近用諮詢小組會議來討論，以確保揭露該項資訊的風險降到最低。 從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能，其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關，因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。
企業蓋廠房 可造林減抵二氧化碳排放量企業界興建廠房未來若排放的二氧化碳過高，可以透過在國內外協助造林等方式來改善。 農委會日前組成農業森林議題工作小組，積極蒐集國內外相關資料，推廣植樹造林對溫室氣體減量策略及作法，並調查出更精確的碳吸存數據，作為未來碳交易等機制所需的基本資料。其初步估算出每種植一公頃森林可淨吸收七公噸二氧化碳的減量模式。未來將可配合碳交易機制，銷售給需進行二氧化碳減量的業者，農委會已先選定台糖進行合作，未來將推廣至業者的平地造林。 農委會表示，目前的碳交易模式分為兩種，一種是進行國內外的造林，來換取本國二氧化碳的排放量，像是美、日等國，即在中國大陸廣泛種植樹木來換取更多的業者投資，或是在本國境內種植更多的林木，這種交易屬於碳交易。第二種是在本國境內進行溫室氣體的減量，再將減量超過的部分賣給其他國家，亦即清潔費的交易，也屬於廣義的碳交易行為。 為推動我國建立碳交易機制，農委會也已著手進行造林的碳吸存研究，農委會表示，未來碳交易機制建立後，業者興建廠房若排放的二氧化碳超過標準，可以透過協助國內外造林，或付出造林費用給協助造林的單位。在建立交易模式後，未來若企業界興建一座廠房所造成的二氧化碳排放量超過七公噸，即可透過支付一公頃造林費用的方式，達到平衡的效果。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
基於專利動向分析之專利策略規劃基於專利動向分析之專利策略規劃 科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 2014年12月23日 壹、專利布局策略目的 無論在企業針對新產品開發、或學研機構研究新興技術時，對於研究方向的判斷，皆應善加利用其他競爭公司、學研機構專利動向最新資訊。以各國專利資料庫為基礎，蒐集其他公司、機構的研究領域，或者與研發成果相關的專利等資料而成的專利地圖（patent map），可構築更完整的智財戰略。 欲將研究成果商業化時，販售排他性產品對於競爭非常重要。因此阻止其他公司製造仿冒品、類似品，甚至競爭品，或者防禦其他公司之侵權告訴，皆必須盡早制定對策，亦即必須掌握該技術領域的智財資訊，才能讓研發活動順利推展。 貳、各國政府公開之專利動向分析 一、英國國家專利藍圖分析報告 英國政府於2014年中，依續公告8大重要技術之專利藍圖分析報告[1]，認為專利資訊可提供創新活動高價值之分析觀點，因此該國智慧財產局資訊團隊，透過專利申請資訊分析出全球性專利藍圖，幫助其國內企業與民眾瞭解此8大重要技術專利資訊，並將分析結果納入資金挹注之考量基礎。 專利藍圖分析報告之資料，來源為2013年至2014年間全球專利資料庫中專利公開(Published)之資料，以及諮詢英國智財局各專業技術領域之專利審查員之結果。而專利藍圖分析報告之分析內容，包括專利涵蓋範圍、專利申請排名領先群、專利優先權期間、專利合作開發申請圖、專利技術分析等。 二、韓國R&D專利技術動向調查 韓國R&D專利技術動向調查制度自2005年開始，每年度由與研究發展相關的各部會針對其提出之研發工作，提供研發計畫執行階段中，所研發之技術是否已有先前技術，或是與研發技術類似之專利發展情況等資訊，即以該研發領域之技術不被其它國家競爭對手搶先獲得專利權的目標作為研究人員之研究方向。 而專利技術動向調查之研發課題則由韓國專利廳下韓國智慧財產策略院主管之「e專利國[2]」負責調查，提供專利分析結果的綜合報告，提供各部會與各領域別的專利動向、方向與及各種分析報告，內容包含有政府R&D專利技術動向調查報告、國家專利策略藍圖報告、以及專利分析與相關生產報告等。並根據以上報告提供技術領域別研發計畫方向、挑選出將來商業化運用價值較高之專利。 參、代結論 專利動向分析的資訊為一種判斷的依據，儘管由分析報告所顯示的技術範圍中，判斷要進行哪一種研究時，需要的是研究者的經驗與知識，但專利動向分析有助於篩選出可行的研究範圍，尤其在投入國家資源補助科研計畫時，資源更應有效應用於可行的技術領域，而非早已佈滿專利地雷處。 目前產業研發過程缺乏完善專利布局分析。實際生產產品之企業為避免侵權故意，常忽略申請前檢索工作；雖研究前或研究中調查之專利動向分析，並不能保證研究成果的可專利性，然而該工作對於國家、企業之研究發展實屬必要。透過如英國國家專利藍圖分析報告、韓國R&D專利技術動向調查，由國家公開技術領域共通性專利分析報告，對於企業後續進行技術專利布局，或者研究機構擬定研究發展方向，皆會有莫大的助益，並節省相當的時間與人力成本，值得我國參考。 [1] UK Intellectual Property Office, Eight great technologies: the patent landscapes (2014), https://www.gov.uk/government/publications/eight-great-technologies-the-patent-landscapes (last visited: 2014/10/01） [2] 韓國e專利國網頁， http://www.patentmap.or.kr/patentmap/front/common.do?method=main（最後瀏覽日：2014/10/01）。