日本與東南亞國家協會共同發表關於智慧財產權聯合聲明
於106年5月15、16日，在日本舉行第七屆「東南亞國家協會」(又稱ASEAN)與日本專利局的智慧財產權座談會，這次會議的目的，是以加強東南亞國家協會與日本的「智慧財產權商業環境」合作，並通過了日本與東南亞國家協會的聯合聲明。
一、背景
東南亞國家協會是日本繼美國與中國大陸後第三大進出口地，同時也是日本企業界未來短期、長期投資的目的地，日本企業看好將來在東南亞國家協會的業務發展。東南亞國家協會在2015年設立東協經濟共同體(AEC)，其後並發表「東協經濟共同體(AEC)2025綜合戰略行動計畫」，根據計畫內容，討論智慧財產權相關議題。日本專利局藉此鼓勵日本企業於東南亞國家協會發展業務，並積極展開與東南亞國家協會智慧財產權工作小組(AWGIPC)的合作。
二、結果概要
配合「東南亞國家協會2016-2025智慧財產權行動計畫」，日本與東南亞國家協會共同確立了中、長期智慧財產權的合作方向：
- 更新並訂立專利手冊(即專利審查指南)。
- 東協暨東亞經濟研究院(ERIA)共同研究與預測未來在東南亞國家協會關於智慧財產權的申請數量並提出建議。
- 鼓勵簽署並加入其他國際組織。
- 健全人力資源開發及考核管理。
- 鼓勵智慧財產權商業化並重視智慧財產權的重要性。
- 加強智慧財產權執法機構間的相互合作。
透過此次日本專利局與東南亞國家協會的智慧財產權會議，日本將持續支持並致力於與東南亞國家協會在智慧財產權上的保護。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
盧怡靜
法律研究員 編譯整理
日アセアン知財共同声明採択及び知財アクションプラン合意，http://www.meti.go.jp/press/2017/05/20170517001/20170517001.html（最後瀏覽日：2017/06/05）。
日アセアン知財共同声明，http://www.meti.go.jp/press/2017/05/20170517001/20170517001-1.pdf（最後瀏覽日：2017/06/05）。
行動寬頻使用人數已達1.2億，且估計每年將成長數億人口，許多研究估計2020年行動流量將比現在增加33倍。為了奪回全球手機領導者地位，歐盟不僅從2007年開始，投入超過三千五百萬歐元發展4G與4G以上的無線技術，歐盟執行委員會副主席Neelie Kroes於今年更宣佈將投入五千萬歐元研究5G通信(2013年~2020年)。 在現有的第七框架研究與發展計畫(Seventh Framework Programmefor research and development )中，歐盟已有8項關於5G的研究計畫。其中，以易利信(Ericsson)所主導的METIS(Mobile and wireless communications Enablers for Twenty-twenty Information Society)，備受各界矚目。METIS的研究團隊來自共10個國家，涵蓋領域包括電信營運商、製造商、學術機構與商用軟體業者。METIS將進行網路拓樸(Network Topologies)、無線連結(Radio Links)與頻譜使用研究、以為歐洲建立一個5G的行動與無線通信系統。 目前，METIS對於未來整體目標是希望達到： 1.行動寬頻流量每單位面積能比現在高出1000倍，使網路營運商能同時服務更多消費者。 2.聯網設備比現在多出10倍至100倍。 3.行動寬頻使用速度將比現在高出10倍至100倍，觀看視頻將更為容易。 4.機器對機器通訊(Machine-to-Machine-Communications)的電池使用時間將多出10倍。 5.網路延遲的時間將會降低5倍。 雖然，5G發展僅為初期，而各歐盟會員也僅英國投入三千五百萬英鎊，但是，部分輿論從英國4G不斷延遲的例子，認為現在發展至少降低5G重蹈覆轍的可能性。
英國資料倫理與創新中心提出「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告英國資料倫理與創新中心（Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI）於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告（Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation），指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外，其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽，故CDEI指出有必要採取相關因應措施，包含： 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造，例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用，美國國會亦有相關審議中草案。然而，縱有法律規範，政府仍無法輕易的辨識影片製造者，且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用，並導致言論自由之侵害，故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年，其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象，以認定特定證物是否經竄改，包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼，或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義，惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識，例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育，提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識，然而報告指出其成效仍有待觀察。
美國環保署於提出首部「限制發電廠有毒氣體排放」國家管制標準草案並預定於2011年11月完成立法美國環保署(Environmental Protection Agency of the United States，以下簡稱EPA)於2011年3月16日首度對於國內發電廠有毒氣體的排放提出國家管制標準草案，並預定於2011年11月完成立法，此項立法措施被譽為近20年來美國空氣污染防治史上的重要里程碑。 美國對於發電廠所排放的有害氣體管制，最早源於美國清淨空氣法案(The Clean Air Act)在1990年要求EPA加強對於發電廠排放之汞（mercury）等有毒氣體之管制，而國會亦要求其須於2004年底以前提出國家管制標準。然而EPA於2005年正式公告「清靜空氣除汞管制規則（the Clean Air Mercury Rule，以下簡稱CAMR規則）」時，卻將燃煤電廠排放汞排除於管制名單外，引發紐澤西等14個州政府與相關環保團體的抗議，並對EPA提起聯邦訴訟。2008年2月8日聯邦上訴法院作出判決，除指出EPA對於發電廠空污之認定前後矛盾外，更認定其在未發現有新事證下擅自將發電廠所排放之空氣污染自CAMR管制名單中移除(delist)，已違背反清靜空氣法案之程序要求，故推翻CAMR規則之有效性。 此後，經過密集的聽證會與討論，EPA最終於2011年3月16日正式提出「限制發電廠有毒氣體排放」的國家管制標準，對於發電廠所排放的汞、砷（arsenic）、鉻（chromium）、鎳（nickel）及其他酸性或有毒氣體加以管制，並要求電廠必須採用污染控制技術以減少製造量。 後京都議定書時代中，各國無不致力於新興能源替代方案之提出，惟於新興能源研發應用前的過渡期間仍需仰賴傳統發電技術，美國為解決傳統火力發電對於環境及人體健康所造成的傷害，提出首部國家管制標準草案，其後續對於該國能源結構可能產生何種影響，值得注意。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）