標準制定組織為了提高產業競爭,防止標準制定組織之會員們,在獲得涵蓋產業標準的專利權後,以壟斷性手段壓迫其他競爭對手,故通常會以智慧財產權政策要求參加的會員揭露其被標準制定組織選擇寫入標準的專利。其重要內容通常包括:
1. 必要專利揭露
許多標準制定組織皆有規定,標準必要專利權人應依以誠實信用及適當方式進行揭露之義務,例如IEEE及ETSI 。即對於討論中的技術標準,必須對標準制定組織及其參與者公開揭露所持有的必要專利。揭露的基本目的主要有三項 :
(1) 使標準開發相關工作小組會員可以掌握納入標準之多項候選技術的基本資訊(例如專利技術價值、成本及可行性等等),並做出適當選擇。
(2) 藉此得知須提出授權聲明或承諾的必要專利權人。
(3) 藉此讓必要專利的潛在實施者得知應向那些必要專利權人獲取必要專利相關資訊。
2. 事前揭露授權條款(ex-ante disclosure of licensing terms)
事前揭露授權條款係一種受保護之技術在被採納為標準必要專利前,將授權條件的揭露的機制,目前IEEE及ETSI採行自願性揭露方式。與必要智財權的揭露及授權聲明不同,其主要的目的在於讓標準制定委員會將技術採納為標準前,可以根據所揭露的授權條件來決定有那些技術在符合權利人授權條件下,有哪些技術可以納入標準,又有哪些不同替代技術,並據以作成決定 。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本首相安倍晉三於2017年5月16日在官邸舉行智慧財產戰略本部(知的財産戦略本部)會議,並正式頒布「2017智慧財產推動計畫(知的財産推進計画2017)」。為因應大數據(ビッグデータ)、人工智慧(人工知能)等相關先進科技議題,透過調整產官學資源,培育地方中小企業智慧財產基礎認知,保護高附加價值農產品品種,振興觀光及影視等文化產業,提昇國家綜合競爭力,構築第4次產業革命(society5.0)之基礎。該會議中,所發表「2017智慧財產推動計畫」之三大基礎政策面向分別為: 一、建構第4次產業革命之智慧財產系統 (一) 充分利用、活用資訊及人工智慧以強化產業競爭力: 制訂資訊利用契約指引(ガイドライン)。 修正不正競爭防止法(資料不當取得禁止等)。 著作權法之修正(對於權利柔軟性限制之規定)。 AI學習模型(AI学習済モデル)專利。 (二)智慧財產系統基礎之準備: 強化證據蒐集程序。 創設ADR制度(Alternative Dispute Resolution、日文:標準必須特許裁定)。 (三)推動引領全球之智慧財產制度及相關標準化: 推動全面化的智慧財產管理制度(賦予智慧財產權之資料及標準等)。 活用國立研究開發法人之標準及其人才之培育。 二、活用智慧財產之潛力,推動區域活絡與發展 (一)積極活用強化農林漁業、食品業等智慧財產: 充實地理標示(GI)或植物品種,於國內外之保護及輔導體系。 制訂國家農林漁業優勢的標準(JAS)。 推動活用資訊之智慧農業。 (二)活用地方中小企業智慧財產,並推廣產學及產業間之互助: 啟發中小企業智慧財產意識,支援智慧財產海外之推廣。 產學攜手之橋接,並支援事業化。 (三)每一位國民都是智慧財產人才,推動智財教育: 充實智慧財產教育之新指導要領。 智慧財產教育振興聯盟課程與教材之開發。 建立地方性聯盟。 三、2020年大放異彩之日本 (一)海外推廣和產業基地之加強: 「酷JAPON官民共同營造平台」、「地方版酷JAP」之基礎建設及相互合作。 人才之育成、教育機構的合作。 (二)振興電影產業: 強化中小企業公司製作之支援及資金調動多樣化,及其海外之發展。 成s立公私部門改善攝影環境之聯絡會議。 (三)構築資料庫:設立跨部門之窗口,在產官學共同協助下活用研究成果、及商業化。 這個推動計畫乃是與「總合科學技術革新會議(総合科学技術・イノベーション会議)」及「IT總合戰略總部(IT総合戦略本部)」等共同合作,並結合「資訊利用促進基本計畫(官民データ活用推進基本計画)」(以「科學技術基本計畫」、「科技創新綜合戰略(科学技術イノベーション総合戦略)」、「資訊利用促進基本法(2016第103號法律)」等為基礎所發展的新計畫),在智慧財產戰略總部的主導下進行推動,積極穩健的落實智慧財產價值之保護、智財潛力活用及地方革新推動、日本文化之集結及向世界傳達日本的新文化價值等三大目標,以達到國家的發展戰略中,智慧財產戰略政策之最大使命。
美國眾議院一致通過電子郵件保護法案美國眾議院於2016年4月27日一致同意通過支持電子郵件保護及雲端隱私法案(Email Privacy Act, EPA),本法案之後將會要求執法部門於搜查電子郵件或儲存於雲端設備的資料時,必須向法院取得搜查令,才能取得超過180天以上的資料。 本法案係針對1986年推出的《電子通信隱私法(Electronic Communication Privacy Act, ECPA》進行補強,因為目前科技的進步,早已遠超過ECPA是在網路興起前所得規制的範圍,在當初ECPA法案訂定之初,人民仍有定期刪除E-mail以保持硬碟空間的習慣,但相較於現在多數人都已使用雲端信箱的習慣下,如仍能讓警方等恣意調查任何人的信箱,往往可取得巨量的消息,因此本次的修正可預期將更能使相關規範符合時宜需求。 本次修正重點如下: 1.過往之ECPA規定要求聯邦機構在調查超過180天的電子郵件時只需要取得傳票即可,現在則是需要取得搜查令。 2.要求政府機構必須先取得法院的搜查令,才可以要求供應者揭露其保有之資訊。 3.要求執法部門應於取得資料的10天內向資料被揭露者提供相關證明,如涉及政府單位者則縮短至3天。 雖然EPA在眾議院內獲得美國兩黨的一致通過,但仍須經參議院下一波的投票表決,才能決定本案是否得順利通過。
電子投票機制及法律議題之研究 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。