現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難
微軟公司（Microsoft）於上月30日向美國國際貿易委員會（ITC）控訴台灣致伸科技公司（Primax Electronics）侵害微軟公司的專利權，其中包含七項與電腦滑鼠有關的硬體專利權。 根據微軟公司所公開的資訊內容，該公司在與致伸公司協商授權協議未果後，已經向ITC提出控訴，要求ITC下令禁止致伸公司涉及侵權的產品進口到美國。此外微軟公司高層Horacio Gutierrez表示，在該公司提告之前曾多次與致伸公司協商相關授權條件，但致伸公司卻無授權的意願，因此才向ITC提出控訴。 微軟公司向ITC控告致伸公司侵犯該公司七項的專利權，這些專利權的內容主要是與電腦滑鼠的技術有關。其中一項為U2技術，該技術可以讓電腦滑鼠連結USB與PS/2二種不同規格的連接埠，並自動偵測目前在使用中的是哪一種連接埠。另外還有一項技術為TiltWheel，該技術使滾輪可以左右方向的滾動，並藉由傾斜方式讓滑鼠增添更多移動的功能。 一般來說，ITC收到專利相關案件的控訴後，會視案件的複雜程度，在12-18個月內完成審理及判決，因此本案後續判決結果尚有待觀察。
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。
英國智財局發布2020-21創新與成長報告，強化智財環境打造創新國家英國智慧財產局（UK Intellectual Property Office）於2021年9月28日發布「2020-21創新與成長報告」（Innovation and growth report 2020-21）。本報告為英國智慧財產局對其2020至2021年間施政工作的總結報告，以創新為帶動國家與企業成長的核心，並期許能透過串接創新者與市場來帶動價值創造，從而建設英國成為全世界最具創新力與創造力的國家。 本報告指出，英國在全球創新指標當中均名列前茅，關鍵在於以系統化、組織化的方式推動創新，從而使創新成為帶動國家發展的動力，並得以對抗冠狀病毒的侵襲與實現淨零（Net Zero）排放的目標。呼應英國在2020年發表研發路徑圖（R&D Roadmap）以及2021年7月發布的創新戰略（Innovation Strategy），英國目標在2035年成為全球創新中心。 面對2020年英國脫離歐盟的巨大轉變，英國智慧財產局同步推動「單一智慧財產局轉型計畫」（One IPO Transformation Programme），以組織重塑、流程再造及數位轉型等方式，完成包含透過政府數位服務系統（Government Digital Service, GDS）推動智慧財產權管理數位化、開發基於人工智慧的商標搜索工具以協助商標申請人降低檢索成本，以及優化包含會計系統在內等工作流程以支持電腦設備更新並提升作業效率等措施。 為了打造世界一流的智慧財產權環境，英國透過一系列政策與法規來鼓勵創新活動，除了面對脫歐過渡期確保對英國商標跟設計等智慧財產權能在脫歐後繼續受歐盟法規的保護，還有藉由與歐洲經濟區以及其他國家的雙邊或多邊貿易協定，納入智慧財產權條款（包含智財保護與執法）、對創新活動的支持、排除與智財相關之市場准入障礙（IP-related market access barrier）、保障消費者選擇，以及獎勵創作人跟補助產業創新等措施，支持英國企業在國內外的創新與成長。
德國新營業秘密保護法—契約擬定「禁止逆向工程」條款建議德國新營業秘密保護法(The new German Trade Secrets Act, TSA)其中一個亮點即為：除非有明確契約或其他法規要求，逆向工程是合法的，其規範於該法第3條第1款，德國以往舊法（不正競爭防止法）並未特別明文，我國營業秘密法亦同。現今企業應盡快透過調整契約內容、保密政策或保密技術來防止該類法所「允許」之情形發生[1]，以避免供應鏈間之風險。德國法律專家提出有關「制定合作契約」建議供參： 禁止條款應有期間明文：契約起草禁止逆向工程條款時需注意其法律效力。法明文允許進行逆向工程，也代表著可促進企業市場參與並能從現有技術中受益做進一步發展。如契約一律禁止形同限制經濟自由，無論該條款訂於平行契約（如研發契約）或於垂直契約（如授權契約），往後遇有爭議恐被法院認為條款無效。故可折衷於「期間」加以限制，禁止逆向工程直到產品或服務上市為止，基本上企業只有在確信可以收回成本情況下才會投資於新技術開發。合理而言應在產品或服務公開上市後，才可以對產品或服務進行逆向工程。 注意誠實信用原則並延長條款效力：現行法就禁止逆向工程與否可由締約雙方協議。該禁止條款並不當然有違德國民法第307條第2項誠實信用原則而不利益於締約雙方之情況。但為避免仍有違誠實信用原則疑慮，契約可明確約定於產品或服務上市前不限制締約人使用相對人產品或服務並從中發現技術或資訊，也確保該期間內營業秘密所有權人之營業秘密專有權。合作契約亦可約定禁止條款於契約提早終止一定期間內仍有效。 [1]Dr. Henrik Holzapfel，New german law on the protection of trade secrets, https://www.mwe.com/insights/new-german-law-protection-trade-secrets/ (last visisted Sep.25,2019).