以「公私夥伴關係(PPP)」發展科技之作法
近來常聽聞各國以公私夥伴關係(Public-Private Partnership, PPP)之模式發展產業科技，PPP故名思義，係指結合公私部門之力量，以共同達成公共政策目標之合作模式。公部門可借重私部門的專業、經驗與品質，使其服務更有效率，私部門也可得到政府與政策之支持。
如今科技進步程度往往可代表ㄧ國之競爭力，惟科技研發需投入大量成本，因此各國多有針對科研補助之相關政策，從早年的單方補助，到如今強調公私合作進行科研的PPP模式。各國亦提出各種產官學合作研發的模式或組合之立法或相關政策。例如成立獨立非營利法人讓各項研發活動進行更方便、研究設施設備共享更容易的日本「技術研究組合」、芬蘭之SHOKs。荷蘭近來亦大力推行PPP研發之策略。德國之高科技領先戰略計畫( Spitzencluster-Wettbewerb)亦以區域聚落(該區域聚落即包含產業界、大學及其他相關學術機構)為單位，藉競爭給予補助的方式，促成該地區產官之緊密合作。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
2.「荷蘭公私協力機制PPP」鄭婷嫻法律研究員 編譯整理 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=5&d=7308
3.「何謂芬蘭SHOKs」?劉憶成法律研究員 編譯整理 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=5&d=7307
4.何謂「Spitzencluster-Wettbewerb」？林冠宇法律研究員 編譯整理 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=57&tp=5&i=6&d=7313
近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意，2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法，指由人工智慧(AI)和分析組成，用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。 然而在2014年，美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險，如：（一）軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas)，非專利適格標的，而無法受專利法保護；（二）通常不易主張專利權，或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料，亦可考慮透過營業秘密來保護，並提出以下營業秘密管理的建議： 1.員工教育訓練：建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練，以減少營業秘密的竊用，及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示：建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定，再透過機密標示配合存取權限設定，協助企業控管與防止機密外流。 3.執行：瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度：建議企業採取相關監測機制檢視員工活動，及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露：建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密，或至少採取相關保護措施，如簽訂保密契約。 6.確保資料安全：建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。 綜上所述，對於從事軟體開發的企業，除以專利保護產出成果外，還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向，評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時，採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失，包括：劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施，如機密標示、權限控管，並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
加拿大政府就生成式人工智慧對著作權的影響進行公眾諮詢加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」（consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright）進行公眾諮詢，以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化，進而修訂《著作權法》（Copyright Act），本次諮詢文件中討論重點整理如下： 1.文字和資料探勘（Text and Data Mining, TDM）：是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法，包含著作權法中合理使用行為（29條）和暫時性重製行為（30.71條）等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解，認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權；然創意產業則多持否定見解，認為不應該為TDM創設例外，否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬：因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞，因此加拿大政府希望可以對此加以澄清，並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議，加拿大政府提出了三種可能的規範模式： (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品； (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人，凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力，即可被視為該作品的作者； (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任：人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品，過程中可能出現侵害他人著作權之情形，而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人（著作人）必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權，且就該他人著作加以重製，但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程，因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見，以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益，卻也可能侵害他人著作權，因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。
歐盟電信改革：歐盟委員會持續對三份研究做評論歐盟委員會在 2006 年 8 月 25 日公布之三份獨立學術性研究，被認為是對現正持續進行之 2002 年歐盟電信規則的檢討具深遠的影響。稍早在 6 月 29 日 ，歐盟委員會發佈了針對電子通訊法規架構的檢視訊息、促進就業文件和一份影響評估（ IP/06/874 ），在這些文件中含括多項有關有效率利用頻譜資源、促進歐盟市場競爭、建立無線通訊服務單一市場等的政策性提案。而在 2006 年 8 月 25 日出版的研究報告，目的則在處理歐盟電子通訊檢討過程中的主要議題：歐盟電子通訊部的成長和投資、電子通訊市場的法規變革及競爭狀態。雖然這三份研究報告對歐盟委員會並無拘束力，不過對即將在十月份截止之歐盟電信規則的公眾諮詢意見書上，將有助益。 歐盟資訊社會和媒體委員 Viviane Reding 女士認為，對 2006 歐盟電信規則的重新檢視，是歐洲競爭力、投資和成長是重要的關鍵。如果想要促進一個具競爭性、以知識為主的歐盟經濟體系，完備電子通訊內在市場、擴大跨界經營的競爭，以及提升無線通訊頻譜利用的最大效益，均需最優先考量。
日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值日本數位廳發布資料治理指引，協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢，經濟與社會產生重大變革，手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料，似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素，在國際上已出現如歐洲共同資料空間（Common European Data Space）等先進的資料運用案例，日本亦開始推動企業跨領域資料運用，藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳（デジタル庁）於2025年6月20日發布資料治理指引（データガバナンス・ガイドライン），以企業經營者為適用對象，歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法，與實踐治理過程中應留意之要點，協助企業推動數位轉型，發揮資料最大效用，持續提升企業價值，並進一步實現超智慧社會[2]（Society 5.0）願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱，概述如下： 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值，因此，運用跨境資料時，需要調查當地國家或地區法規，釐清國際規範，並預測後續法規動向，克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險，則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控，採取適當風險因應措施。為明確責任，須事先與資料共享之利害關係人，將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時，亦須與相關組織及利害關係人共享資訊，確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全（データセキュリティ） 以資料生命週期為基礎，掌握運用跨境資料可能產生之風險，並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度，進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料，應限制在資料產生者允許之範圍內，始得進行運用，以維護資料使用正當性。此外，亦須特別留意資料完整性，確保資料來源值得信賴且未受到偽冒，以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度（データマチュリティ） 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針，持續改善流程，將資料價值最大化，並將風險最小化，提升企業綜合能力。資料長（Chief Data Officer, CDO）須發揮領導能力，建立能迅速因應變化的體制，明確各組織相關負責人與其角色，並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益，向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外，亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此，公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人，並向社會公開公司目前資料成熟度水準，持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量，並降低對社會與個人可能造成的負面影響，企業應參考經濟產業省（経済産業省）於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8]（AI事業者ガイドライン第1.1版），並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素，針對涉及資料運用的各種實務運用場景，由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針（AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針），並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時，不僅會成為企業和產業發展之阻礙，也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型，提升企業價值之目標，除了需要企業管理階層主導，亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作，積極參與資料治理，提高產品與服務價值及企業聲譽，進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例，我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展，日本推動企業跨領域運用資料之做法，亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉，デジタル庁，頁2-3，https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [2]〈Society 5.0〉，内閣府，https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [3]前揭註1。 [4]同前註，頁13。 [5]同前註，頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求，有效運用資料的能力。可參閱同前註，頁5。 [7]同前註，頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html （最後瀏覽日：2025/09/02）。 [9]前揭註1，頁20-23。 [10]同前註，頁24-25。