美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2024年2月6日針對「介入權指引草案」(Draft Interagency Guidance Framework for Considering the Exercise of March-In Rights)提交意見書。介入權指引草案由美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)2023年12月8日公布於聯邦公報(Federal Register),旨在訂立政府機關發動《拜杜法》(Bayh-Dole Act)第203條「介入權」(March-in rights)之判斷流程與標準,以確保介入權發動具一致性。根據草案內容,當受政府補助之研發成果若經商業運用後被以「不合理價格」販售,而未滿足民眾健康與安全需求時,提供補助之政府機關應適時介入。 然而,介入權指引草案將「價格合理性」納入介入權發動要件,被美國各界質疑係為達成拜登政府打擊藥價之政策目的,亦即透過擴大、強化介入權之方式,將「受政府補助之專利藥」強制再授權專利,以降低藥品價格。 FTC於意見書中亦對此爭議提出看法,認為美國人民就處方藥須支付不斷上漲之昂貴價格,雖然賦予各機關審查「價格合理性」,將使得介入權發動更為廣泛且靈活,並得以監督藥品價格。惟擴大、強化介入權仍有隱患,尤其製藥公司恐為了保護其藥品專利,因此擴大申請專利權範圍導致專利叢林(patent thicket)現象產生,例如除將活性成分申請專利外,另將製程、劑型亦申請專利,此為未來各政府機關應該共同解決之問題。
世界智財組織尋求保護來自傳統知識與遺傳資源的產品長久以來國際藥廠從大量販售的藥物中獲取上億元的營收,例如抗癌藥物與抗瘧藥物,均是萃取自中國的草本植物,但是這些擁有藥物傳統知識與遺傳資源的族群部落(the community),卻只得到相對微薄的報酬。為此,世界智慧財產組織(The World Intellectual Property Organization)已經在過去五年中力圖達成將利益擴及到提供傳統知識與遺傳資源的族群部落。 許多先進國家到非洲、亞洲等地方蒐尋具有療效的植物後,回實驗室進行研發萃取其物質後做成藥物,但卻從來沒有主動的揭露其來源,也不曾主動的回饋其獲利給那些藥廠從中獲得藥物植物的族群部落。開發中國家已試著要去制止這非法的竊用傳統知識的行為。 但由於傳統知識是累積的,因此傳統知識的保護也面臨到如何認定其於何時已存在的困難。因此傳統的智慧財產保護體系對於不能確認個別權利人與權利標的範圍的傳統知識無法提供保護。 不過,世界智慧財產組織表示藥廠已開始關心並參與傳統知識利用的協議,因為這些投資億元於研發而已有成功結果的藥廠,並不希望他們處於一個法律上不確定的狀態。
歐洲創新計分板(European Innovation Scoreboard)歐洲創新計分板(European Innovation Scoreboard, EIS)為針對歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新體系等進行的評比報告,由歐盟執委會(European Commission, EC)每年發布,協助了解各國創新力態樣與市場競爭優勢。 EIS以綜合創新指數(Summary Innovation Index)作為整體評估標準,區分為四大類指標、10個創新構面,並細分為27個評估子標。四大類指標及相關架構如下: 創新環境指標:其中包含3種創新構面分別為人力資源、國家研究系統和友善投資環境; 投資指標:包含財務支援與企業投資創新構面; 新創活動指標:其創新構面包含創新者、連結度(linkage)和智財; 影響力指標:囊括就業影響力和銷售市場影響力兩種構面。 2019年6月發布歐洲創新計分板報告,歐盟創新發展連續四年均有進步。報告將歐盟會員國創新表現分為四組,分別為:1.創新領導者:包含丹麥、芬蘭、挪威等國;2. 優秀創新者:包含奧地利、比利時、德國等;3.中等創新者:包含希臘、匈牙利、義大利等;最後一組4.適度創新者(Modest Innovators):包含羅馬尼亞及保加利亞等。該報告亦個別在特定領域上進行排名,例如在創新研究體系領域,盧森堡和丹麥表現最好,友善創新環境則以丹麥及芬蘭為最優,企業投資由德國和芬蘭領先,智財領域應用上則以中等創新組的馬爾他居冠。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。