現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難

刊登期別
第27卷,第09期,2015年09月
 

※ 現有法制對公立大學教授技術作價之現況與困難, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7553&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/25)
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世界智慧財產權組織發布2020世界智慧財產權指標報告,世界專利申請數於近十年首度下降

  世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization, WIPO)於2020年12月7日發布2020年世界智慧財產權指標報告(World Intellectual Property Indicators 2020, WIPI 2020)。WIPI年度報告蒐研分析150個國家及地區的智財統計資料,作為商務人士、投資者、學界和創業家參考指標。該份報告顯示,全球的商標與設計專利的申請活動成長約5.9%和1.3%,然而受到了中國專利申請量下降的影響,2019年全球專利申請下降3%,這也是近10年來首度下降;若扣除中國不計,2019年全球專利申請數量成長2.3%。   該份報告除了彙整國際整體數據以外,依專利、商標、工業設計、植物品種、地理標示等不同主題分別統計。在專利部分,中國大陸國家知識產權局、美國專利商標局分別為收到專利申請提交數量之前兩名;接續為日本、韓國和歐盟。這五大智財當局合計占全球總數之84.7%。其中韓國、歐盟和美國申請數量均有成長,中國大陸申請數量下降達9.2%,亦為中國大陸24年來首度下降,報告說明其因為中國大陸改善申請案結構和申請品質之故,致中國大陸國內公民之申請量減少10.8%,而國外申請量仍保持成長。   另外在商標部分,受理申請數量最多之前六個國家分別為中國、美國、日本和伊朗和歐盟;而2018年到2019年間受理申請增加幅度最多者為巴西、越南、伊朗、俄國和土耳其。據估計,2019年全球有效商標註冊量為5820萬,較2018年成長15.2%,且中國就囊括約2520萬,其次為美國的280萬和印度的200萬。針對中國大陸商標和專利申請數量為世界之冠,引起全球關注,美國專利商標局(USPTO)亦在2021年1月13日發布研究報告,指出中國大陸商標和專利申請案數量可能源自政府補貼或其他非市場因素的影響;其中又以政府補貼為刺激商標與專利申請案件數增長的最大可能原因。而這些非市場因素的商標及專利申請案件可能誤導世界對中國大陸創新能力的評估。   在工業設計(Industrial designs)方面,2019年全球提交136萬件設計專利申請,其中104萬件為工業設計;而中國大陸的工業設計申請量就囊括約71萬件。若以類型區分,和家具有關的設計專利比例為全球9.4%,其次是服裝(8.1%)以及包裝和容器(7.3%)。植物品種(Plant varieties)部分,中國大陸智財當局於2019年收到了7834種植物新品種申請,較2018年成長36%,同時也占全球植物品種申請的三分之一以上。地理標示(Geographical indications)部分,截至2019年和葡萄酒及烈酒有關的地理標示約為全球地理標示的56.6%,其次是農產品/食品(34.2%)和手工藝品(3.5%)。

避免昂貴訴訟成本,微軟參與專利審查團隊

  微軟成為crowdsourcing(集結式資訊來源)服務的第一會員,其服務用於對抗專利流氓(patent trolls)所提出昂貴的訴訟,挑戰將訴訟中所使用的軟體專利使之無效。   Litigation Avoidance是由全球線上社群100萬名科學家及技術人員所組成的Article One Partners所建立的一種付費服務。該組織採用crowdsourcing,其為透過網際網路所採用的一種社交媒體工具,藉由找出前案或先前揭露資料中證明專利無效之證據。而Article One所取得的利潤是由使用crowdsourcing資訊的企業而來的,但並未對外揭露收費的價格。   根據Article One指出,Litigation Avoidance主要針對的目標是專利流氓,其為購買大量專利,透過所買的專利向其他企業提出訴訟,進而要求權利金或授權金。   受到專利流氓提出訴訟的微軟指出,Litigation Avoidance服務將是應訴前調查專利品質的另一種工具。微軟首要專利律師Bart Eppenauer說明,”使用Litigation Avoidance服務其目的為降低風險及降低潛在的訴訟成本”。   Article One試圖解決問題之一,為crowdsourcing技術可於數周內得到專利評估結果,可取代需花費數月或數年始得產生結果的美國專利商標局低效能的專利審查系統。

英國與美國為人工智慧安全共同開發簽署合作備忘錄

英國技術大臣(U.K. Secretary of State for Science)蜜雪兒·多尼蘭(Michelle Donelan)和美國商務部長(U.S. Secretary of Commerce)吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄(MOU),雙方將共同開發先進人工智慧(frontier AI)模型及測試,成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。 此備忘錄之簽署,是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園(Bletchley Park)所舉行的首屆人工智慧安全峰會(AI Safety Summit)上之承諾,諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等,以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才,並開展以下幾項聯合活動: 1.制定模型評估的共用框架(model evaluations),包括基礎方法(underpinning methodologies)、基礎設施(infrastructures)和流程(processes)。 2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習(joint testing exercise)。 3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作,以推進先進人工智慧模型之國際科學知識,並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。 4.讓英、美兩國安全研究所(AI Safety Institute)間的人員互相交流利用其團體知識。 5.在其活動範圍內,依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。 換言之,兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準,以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法,並向其他合作夥伴分享該能力,以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的,確保人工智慧的安全發展是全球性問題,只有通過共同努力,我們才能面對技術所帶來的風險,並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。

歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案

歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。

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