日本文部科學省於2002年提出產學合作契約範本,實行以來發現內容缺乏彈性,對於共同提交專利申請的共有專利權人能否進行商業化等研發成果歸屬問題規範不清。為此,2017年3月日本文部科學省科學技術及學術政策局參考英國智財局發布的Lambert toolkit等文件,提出11項合約範本,稱為【櫻花工具包】。
該工具的主要目標是期望產學合作從在意權利共有轉為重視研發成果商業化,提出包括大學或企業單獨擁有研發成果、雙方共有研發成果等多類型的合作契約模式,並解析如何從數種模式中選擇最適合的合約範本,盡可能在產學合作契約簽訂前,事先考量研究成果的商業化策略,從而提高研發成果商業化的可能性。當中建議,在進行模型選擇時需考慮以下因素:
此外,為了盡可能使研究成果的智財權更廣泛應用,在參考適用範本時,皆應考量研發成果商業化的靈活性,無論智財權歸屬於大學或企業方,都必須滿足以下的條件:
日本此一工具包之內容對於產學合作研究之推展,提供了更細緻化的指引,或許可為我國推行相關政策之參考,值得持續關注其內涵與成效。
近來虛擬貨幣已成為國際洗錢犯罪工具,為有效防制洗錢及打擊資助恐怖主義行為,芬蘭財政部(Ministry of Finance)宣布通過虛擬貨幣供應商法(The Act on virtual currency providers),於2019年5月1日生效,立法目的係為了將虛擬貨幣供應商納入洗錢防制監管範圍,並由芬蘭金融監管局(Financial Supervisory Authority, FIN-FSA)擔任虛擬貨幣供應商之註冊機構及監管機構。 根據該法案,虛擬貨幣交易所、託管錢包供應商及虛擬貨幣發行者皆須向芬蘭金融監管局進行註冊,以確保遵守相關法規要求,包括:(1)供應商應具可靠性;(2)保存和保護客戶資金;(3)須將客戶資金與自有資金隔離;(4)服務行銷規則;(5)遵守防制洗錢與打擊資助恐怖主義(AML / CFT)規定。虛擬貨幣供應商須符合法規要求才能在芬蘭營運,若未符合法規,將被禁止其業務活動,並依規定科以罰金。 另外,該法案之基本框架,是以2018年5月歐盟宣布通過之「第五號洗錢防制指令」(the Fifth Anti-Money Laundering Directive)為基礎,該指令要求所有歐盟成員國必須於2020年1月10日前,將虛擬貨幣相關服務納入國內AML / CFT監管框架中,以降低洗錢和恐怖主義融資風險。然而,芬蘭金融監管局表示,虛擬貨幣交易風險高,儘管制訂新法案,投資者保護問題仍無法完全解決,呼籲投資者仍須注意虛擬貨幣相關服務所涉及之風險,應謹慎為之。
iWatch於各國申請註冊商標的布局與阻礙雖然美國蘋果公司傳聞中之智慧型手錶-iWatch,由於產品設計上仍有許多問題待解決,故迄今仍只聞樓梯響。但為使「iWatch」受到妥善的保護,蘋果公司已積極在日本、墨西哥、俄羅斯、臺灣、土耳其等地申請「iWatch」商標,且可預期蘋果公司未來仍將持續在全球各地進行申請。 然而,為取得「iWatch」之商標,蘋果公司在各國均可能遭遇困難;如美國加州的OMG Electronics公司即主張其擁有「iWatch」商標,且其商品或服務同樣與智慧型手錶裝置有關;在英國及歐盟則有一間網路服務公司Probendi係從2008年即擁有「iWatch」商標,惟其係註冊用於一款可將智慧型手機內的音樂、影片及地點資訊傳送至該公司管理用軟體的app軟體上;此外,在中國則至少有九間公司主張其擁有iWatch之商標,雖則其中僅有三間公司所有商標係註冊用於「電子產品、手錶週邊」,且現均已屬無效。但近似的商標「iWatching」仍可能阻撓「iWatch」在陸申請註冊商標。 蘋果公司曾在中國以6000萬美元天價與唯冠科技就「iPad」商標使用權達成和解,如果申請「iWatch」商標受阻,或業有其他公司搶註「iWatch」,可能類於「iPad」之戲碼將再度上演。 智慧型手錶裝置可能成為智慧型手機之後,下一波市場競爭的焦點,除了蘋果公司即將推出的iWatch外,Microsoft、Google、Samsung、Dell都將發展智慧型手錶裝置,以追趕Sony之腳步。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。
美國聯邦貿易委員會第一起關於智慧聯網案例之簡介—In the Matter of TrendNet, Inc.