建立G2B2C電子公文交換法制

刊登期別
2004年
 

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歐盟發布「歐盟植物品種權制度對歐盟經濟和環境影響」執行摘要,顯示歐盟植物品種權制度的影響

  歐盟植物品種事務局(Community Plant Variety Office, CPVO)與歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office, EUIPO)於2022年4月28日聯合發佈「植物品種權制度對歐盟經濟和環境影響」執行摘要(Impact of the Community Plant Variety Rights System on the EU Economy and the Environment–Executive Summary),以量化方式顯現「歐盟植物品種權」(Community Plant Variety Rights, CPVR)制度的影響: (1)若無CPVR制度,則在2020年時,歐盟耕地作物的收成量會比實際情形減少6.4%、水果減少2.6%、蔬菜減少4.7%、觀賞植物減少15.1%;換言之,因有CPVR制度帶來的額外收成,足以將耕地作物多供給予5,700萬人、水果多供給予3,800萬人,蔬菜多供給予2,800萬人。 (2)以總體經濟學(macro-economic)的角度觀之,若無CPVR制度帶來的額外收成量,歐盟在世界貿易的地位會惡化,而境內的消費者也將面臨更高的農作物價格。受CPVR制度保護的農作物對歐盟GDP之「額外」增長貢獻約為130億歐元,其中耕地作物約佔有71億歐元、水果11億歐元、蔬菜22億歐元、觀賞植物25億歐元。 (3)而因CPVR制度帶來的農作物額外收成,使歐盟農業的僱用情形提升;以耕地作物來說,增加近25,000個工作機會、園藝作物19,500個、觀賞植物45,000個,總計增加近90,000個工作機會。此僅單就上游的農業及園藝產業而言,其與下游產業(例如:食品處理業)合計增加近80萬個就業機會。 (4)不僅工作機會增加,從業者報酬也有所提高;相較於未有CPVR制度前,耕地作物從業者可獲得12.6%更高的報酬、園藝作物從業者可獲得11%更高的報酬。 (5)受有 CPVR保護之公司總計僱用了70,000名以上之員工,而其營業總額超過350億歐元;此等公司多為中小企業(SMEs),其佔有CPVR申請量90%以上,而其目前持有约歐盟整體60%的CPVR。 (6)在有CPVR制度後,歐盟農業及園藝業所排放的溫室氣體(greenhouse gas, GHG)每年減少6,200公噸;此二產業所需用水量減少了超過140億立方公尺。   綜上,由於減少對環境之衝擊、於農業與園藝上減少資源之使用、使從業者收入增加,及使消費者用更低廉價格購得農產品,故CPVR制度對於聯合國永續發展目標(Sustainable Development Goals)有所貢獻。除此之外,本執行摘要亦提及CPVR制度有潛力符合歐盟執委會(European Commission, EC)「歐洲綠色政綱」(The European Green Deal)目標。

韓國修法簡化"孤兒著作法定授權程序"

  韓國著作權法施行令於今年(2012)4月12日修正,10月13日施行,其中值得注意的地方就是簡化「孤兒著作法定授權程序」,目的就是要改善孤兒著作授權,耗時過長的問題。在韓國,一般來說,取得孤兒著作授權要花2個月以上時間,而且對申請人而言,最困難的地方在於要證明已盡一切努力搜尋權利人未果,所以過去10年(2001~2011)內,只有37件孤兒著作獲得授權。   韓國孤兒著作法定授權程序之簡化內容為:除申請人可自行證明已盡相當努力外,政府可代為證明已盡相當努力,亦即只要符合「查詢著作權登記簿」、「查詢著作權集體管理團體之權利資訊目錄」、「著作在『尋找權利人資訊系統』公告3個月以上」等法定要件,即可認定已盡相當努力,直接准予授權使用孤兒著作。其目的主要就是要增進使用孤兒著作的便利性。   前述之「尋找權利人網站」:www.findcopyright.or.kr,係由韓國著作權委員會建置,申請人亦可在網站上申請孤兒著作授權。手續費每件1萬韓圜(相當於新台幣287.9元)。

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歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

  歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。   在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。   其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:   (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。   (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。   在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。   近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

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