何謂「離崗創業」？
所謂「離崗創業」係指中國大陸允許國立的研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下，經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動之研發人員激勵措施。
中國大陸於2012年時首次提出「創新驅動發展戰略」之國家政策，該政策的主要涵義包括了未來的發展要靠科技創新驅動，而不是傳統的勞動力以及資源能源驅動；以及創新的目的是為了驅動發展，而不是為了發表高水準論文。
在實施該戰略政策之前提下，中國大陸於2016年2月發布了《實施〈中華人民共和國促進科技成果轉化法〉若干規定》，於該文件中，為激勵研發人員創新創業，開放國立研究開發機構、大學院校科技人員於履行職責、完成本職工作的前提下，經徵得單位同意得保留職位至企業或自行創業從事研發成果運用活動。該文件並要求國立研究開發機構及大學院校應建立相關規範，或與研發人員約定留職從事研發成果運用活動期之間和期滿後的權利和義務，以及規定研發人員依該規定留職者，其期間以3年為限。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李祖劭
法律研究員 編譯整理
美國德州第一上訴法院於2023年8月的一項裁決強調了以下重點—即便企業的智慧財產權戰略是圍繞在專利申請而建立的，仍應證明其有在專利公開前採取到位的營業秘密保護政策。 在FMC Technologies, Inc. v. Richard Murphy and Dril-Quip, Inc.一案中，FMC是一家石油與天然氣公司，而Murphy是其前首席工程師，可接觸FMC公司重要研發技術。兩者的關係於2018年惡化，同年12月FMC公司提出了ITW系統（orientation-free subsea tree system）的專利申請，Murphy則於隔年5月收到Dril-Quip公司的錄用通知。離職時Murphy有簽署一份協議，承認其有義務為FMC公司持有的專屬資訊保密，並已將所有與工作相關的資訊歸還。 Murphy於Dril-Quip公司被任命負責開發與ITW系統幾乎相同的競爭產品。2020年5月，Dril-Quip公司於海上技術會議發布其下一代海底採油系統（VXTe Subsea Tree）的相關內容，並宣布將商業化生產。據此，FMC公司控訴Murphy使用其花費了多年時間和數百萬美元開發的營業秘密資訊。Dril-Quip公司則辯稱FMC公司所謂的營業秘密可輕易透過一般管道查明，且其未採取合理的努力來防止營業秘密外洩。 在判斷FMC公司是否有採取合理保密措施時，德州第一上訴法院針對其於專利尚未公開及等待核准審定期間是否有採取合理的努力進行審查，並發現下列情形： 1. FMC公司並未根據有存取該機密資訊需求的人設定權限，反而將其工程資料庫開放給所有公司內部的工程師，讓他們都可以遠端存取相關資料。 2. FMC公司並未禁止員工將公司的機密文件複製到外部伺服器上。 據此，德州第一上訴法院認定FMC公司於專利公開前未妥善保護其營業秘密，並認為被告Murphy未不當使用其營業秘密。最終，德州第一上訴法院判被告Murphy勝訴。 由上述裁決可以發現，企業在專利公開前仍應採取營業秘密保護政策，包括：(1)對機密資訊存取的權限控管、(2)規範對機密資訊的使用程序、規定等，以避免在訴訟中失利。關於前述之管理措施，可以參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》，以了解如何降低自身營業秘密外洩之風險，並提升競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
什麼是「先進製造夥伴2.0」（Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0）？為重塑美國先進製造技術領導地位，發展創新研發與就業，美國總統歐巴馬陸續啟動先進製造國家戰略計畫、先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership, AMP）與國家製造創新網絡（National Network of Manufacturing Innovation, NNMI）等框架計畫，並於2014年10月由美國總統執行辦公室和科技顧問委員會發布「先進製造夥伴2.0」（Advanced Manufacturing Partnership 2.0, AMP2.0）。 其中新版的先進製造夥伴計畫，除續行原先之計畫目標，例如：對於「研發技術政策形成」、「區域創新機構」與「全國製造創新網絡」等要項外，「先進製造夥伴2.0」框架強調「製造業資源如何有效匯集」，另透過「組織角度設計」、「法制環境建構」與「商業化運用促進」等面向提出具體執行建議。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。