何謂「TLO」?

  「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱,專指大學研究成果申請專利後,將該等技術移轉給企業等之機關,如同產學間的仲介角色。

  日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法(簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法)」,目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業,促進研究成果之實用化。

  在承認TLO存在之同時,日本做了以下法令之配套:依據TLO法第8條,實施特定大學技術移轉之事業期間,第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定,若國家委託之研發成果,歸屬於受託者時,該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時,得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 何謂「TLO」? , 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7593&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/12)
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瑞士洛桑管理學院(International Institute for Management Development, IMD)於2025年6月17日發布《2025年IMD世界競爭力年報》(IMD World Competitiveness Yearbook),針對全球69個國家與地區,從「經濟表現」、「政府效能」、「企業效能」及「基礎建設」四大面向進行綜合評比,瑞士、新加坡與香港分列前三,展現其制度穩定性與政策應變能力的優勢。 排名第一的瑞士,擁有強健的制度架構,且其「政府效能」與「基礎建設」表現卓越,然瑞士在「經濟表現」與「企業效能」表現略有下滑,主要與公共採購制度的透明度相關,當地企業反映,公共部門合約對外國投標者開放程度不足,限制市場競爭並影響外資參與。 新加坡「經濟表現」亮眼,使其整體競爭力維持在第二名,然因企業外移嚴重,其「企業效能」由去年的第二名滑落至第八,對未來競爭力構成威脅。 香港由第五名升至第三,四大面向皆有明顯進展,顯示其持續改善投資環境;且香港在企業效能方面表現出色,有效強化其作為全球金融中心的地位。 我國排名第六,較去年上升兩名,展現整體競爭力持續提升。四大面向表現均衡,尤以「經濟表現」與「企業效能」成績亮眼,顯示我國出口動能穩定,企業具備良好轉型能力與國際競爭力,科技產業持續發揮關鍵影響力。「政府效能」維持穩定,財政與稅制制度具備競爭優勢,對營商環境有正面助益。惟在「基礎建設」與社會面向方面,仍面臨人口結構變遷、能源轉型與永續發展等挑戰,需持續強化相關制度與政策配套,以確保長期發展動能。 總體而言,競爭力除經濟與治理外,亦受社會及供應鏈變動影響。未來各國應持續強化治理與創新能力;兼顧社會包容性與產業永續發展,以維持長期競爭力。

冰島政府贏得與英國連鎖超市Iceland Foods的商標戰

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英國發布人工智慧網路資安實務守則

英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。

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