日本文部科學省發布產學合作研究成果歸屬合約範本【櫻花工具包】
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：
- 對研發成果的貢獻程度。
- 智財權歸屬於大學的處理方法。
- 是否有必要通過大學發布研究成果。
- 研究成果歸屬（大學擁有、企業擁有、雙方共有）。
- 雙方是否同意智財權共有。
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：
- 不限制大學後續研究的可能性。
- 所有的智財權都要適當的努力使其商業化。
- 研究成果需在約定的期間內進行學術發表。
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。
羅育如
組長 編譯整理
Japan Academy of science, technology and policy introduced the model of production and research cooperation, 25th April, 2017, http://www.bestchinanews.com/Science-Technology/9540.html (lasted visited July 7th, 2017)
University and business collaboration agreements: Lambert Toolkit, https://www.gov.uk/guidance/university-and-business-collaboration-agreements-lambert-toolkit (lasted visited July 7th, 2017)
歐盟執委會（European Commission, EC）於2021年6月21日發布2021歐洲創新計分板報告（European Innovation Scoreboard 2021, EIS），其以「整體架構條件」（Framework conditions）、「投資」、「創新活動」和「影響力」（Impacts）四大評比指標，其下再細分為12個次標和32個子標，次標例如人力資源、企業創新、就業影響力等；子標則例如政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。相較於2020年創新計分板報告的10個次標和27個子標，本次新增2個次標為列屬在「投資」下的資通訊運用（Use of information technologies），以及在「影響力」下的環境永續。資通訊使用廣度又可分為（1）企業是否提供教育訓練以提升員工的資通訊技能、（2）是否聘用資通訊專家。而環境永續下又可細分為（1）資源生產力（Resource productivity）、（2）產業排放PM2.5狀況、（3）環境相關技術發展狀況；以上即為今年新增的5項子標。 歐洲計分板依前述指標將歐盟會員國創新表現分為四組，2021年綜合創新能力分別為：（1）創新領導者（Innovation Leaders）：包含瑞典、芬蘭、丹麥、比利時，為創新表現大於歐盟成員國平均創新度，且超過25%以上者；（2）優秀創新者（Strong Innovators）：包含荷蘭、德國、盧森堡、奧地利、法國等，創新表現大於歐盟成員國平均但不超過25%者；（3）中等創新者（Moderate Innovators）：包含義大利、馬爾他、西班牙、葡萄牙等國，其創新表現小於歐盟平均者；以及最後一組（4）新興創新者（Emerging Innovators）：包含匈牙利、波蘭、羅馬尼亞等，為創新表現低於歐盟平均之70%。其中第四組新興創新者為新名稱，以取代2020年的適度創新者（Modest Innovators），且今年共有7個國家落入第四組，相比2020年的2個國家還要增加許多。 此外，在各特定領域上，該報告亦有對不同國家進行排名。例如在數位化領域，表現最好者為丹麥、芬蘭、荷蘭。在企業投資部分，以德國、瑞典和比利時為最佳。而在全球綜合創新表現上，歐盟綜整OECD和世界銀行的數據分析，南韓為創新表現最佳，其次才是加拿大、澳洲、美國、日本和歐盟。歐盟於2020年之創新排名領先美國，但在2020年到2021年之間，美國之中小企業產品與流程創新大幅增長至2020年的兩倍，故創新排名從第6進步到第4。
歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則要求進行「網路安全認證機制」歐盟執委會於2019年6月正式通過「歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則(EU Regulation on ENISA and Cyber Security Certification)(Regulation (EU) 2019/881)。規則新增歐盟網路與資訊安全局（European Union Agency for Network and Information Security,ENISA）之職責，負責推行「網路安全認證機制(European cybersecurity certification scheme)」。 網路安全認證機制旨在歐盟層面針對特定產品、服務及流程評估其網路安全。運作模式是將產品或服務進行分類，有不同的評估類型（如自行評估或第三方評估）、網路安全規範（如參考標準或技術規範）、預期的保證等級（如低、中、高），並給予相關之認證。為了呈現網路安全風險的程度，證明書上可以使用三個級別：低、中、高（basic，substantial，high）。若資訊安全事件發生時，對產品、服務及流程造成影響時，廠商應依據其產品或服務之級別採行相對應的因應對策。若被認證為高等級的產品，則表示已經通過最高等級的安全性測試。 廠商之產品或服務被認可後會得到一張認證書，使企業進行跨境交易時，能讓使用者更方便理解產品或服務的安全性，供應商間能在歐盟市場內進行良好的競爭，從而產生更好的產品及性價比。藉由該認證機制所產生的認證書，對於市場方將帶來以下之效益： 一、產品或服務的提供商（包括中小型企業和新創企業）和供應商：藉由該機制獲得歐盟證書，可以在成員國中提升競爭力。 二、公民和最終使用者（例如基礎設施的運營商）：針對日常所需的產品和服務，能做出更明智的購買決策。例如消費者欲購買智慧家具，就可藉由ENISA的網路安全認證網站諮詢該產品網路安全資訊。 三、個人、商業買家、政府：在購買某產品或服務時，可以藉此機制讓產品或服務的資訊透明化，以做出更好的抉擇。
經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較 美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。