何謂「合作專利分類」？
美國專利商標局(USPTO)與歐洲專利局(EPO)簽署協議，合作開發「以歐洲專利分類系統為基礎，並納入兩局分類實務特點」的共同分類系統：「合作專利分類」(Cooperative Patent Classification, CPC)系統，該系統為全球性的專利文件分類系統。USPTO與EPO為促進專利調合化，積極努力並共同合作建立CPC系統，該系統結合了兩局最好的分類作法，為專利技術文件建立一個共同且為國際間相容的分類系統，供專利審查使用。CPC於2013年1月1日宣布正式啟用，EPO開始使用CPC，不再使用歐洲專利分類(ECLA)；2015年1月1日，USPTO正式宣告成功由美國專利分類(USPC)轉換至CPC。目前已有超過45個專利局與超過 25,000名審查人員使用CPC作為檢索工具，使CPC成為國際性的分類標準。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）於2020年9月9日發布「國家資料戰略」（National Data Strategy），作為英國規劃其政府資料流通運用的整體性框架。數位、文化、媒體暨體育部長Oliver Dowden表示，資料為驅動現代社會經濟發展的關鍵。於今年COVID-19的全球疫情流行期間，政府、企業、組織等彼此及時共享重要資訊，除達成了防疫目標，更維繫了各層面的經濟生活。因此，本戰略則規劃活用此段期間獲得的知識與經驗，試圖透過資料的釋出流通與運用，讓英國經濟自COVID-19疫情中復甦，提高生產力與創造新型業態，改善公共服務，並使之成為推動創新的樞紐。 為優化英國資料的運用，本戰略提出了四個核心面向：（1）資料基礎（data foundation）：資料應以標準化格式，且符合可發現（findable）、可取用（accessible）、相容性（interoperable）與可再利用（reusable）的條件下記載；（2）資料技能（data skills）：應藉由教育體系等培養一般人運用資料的技能；（3）提升資料可取得性（data availability）：鼓勵於公共、私人與第三部門加強協調、取用與共享具備適切品質的資料，並為國際間的資料流通提供適當的保護；（4）負責任的資料（responsible）：確保各方以合法、安全、公平、道德、可持續、和可課責（accountable）的方式使用資料，並支援創新與研究。 基此，本戰略進一步提示了五個優先任務：（1）釋出資料的整體經濟價值：建立適切的條件，使資料在經濟體系內可取得且具備可取用性，同時保護私人的資料權（data rights）、以及企業的相關智慧財產權；（2）建構具發展性且可信賴的資料機制：協助企業家與新創人士以負責任及安全的方式使用資料，避免產生監管上的不確定性或風險，並藉以推動經濟發展。同時，也期待藉由機制的建立，鼓勵公眾參與資料的數位經濟應用；（3）改變政府運用資料的方式，提升效率及改善公共服務：以COVID-19疫情期間政府對資料積極運用為契機，推動政府間的整體資料有效管理、使用與共享措施，為相關作法建構一致性的標準與最佳實踐方式；（4）建立資料基礎設施的安全性與彈性：資料基礎設施為國家關鍵資產，應避免其遭遇安全或服務中斷的風險，進而導致資料驅動的相關業務或組織服務中斷；（5）推動國際資料流（international flow of data）：與國際夥伴合作，確保資料的流通運用不會因各地域的制度不同，而受到不當限制。
紐西蘭隱私專員辦公室「揭露涉及隱私案件之機關名稱」政策生效紐西蘭隱私專員辦公室日前針對「是否及如何揭露涉及隱私案件之機關（公務機關或非公務機關）名稱」發布政策；該政策自2014年12月1日起生效。 根據紐西蘭1993年隱私法的規定，隱私專員可決定公開有助於貫徹隱私法立法意旨的資訊等；只要符合此規定，原則上隱私專員也可揭露涉及所調查隱私案件之機關名稱。據此，紐西蘭隱私專員辦公室即於日前針對是否及如何揭露上述機關名稱制定並公布政策。 須說明的是，即使機關確有違法情事，其名稱亦不必然會被揭露，如果有法律上原因或有理由認定不適揭露時，則隱私專員將不會簽署授權揭露之文件。 根據該政策，如機關違反隱私法之行為將導致難以回復之損害、其行為將導致嚴重之後果、該機關被認定為故意違反法律、揭露機關名稱有利於公益，或存在不揭露機關名稱將導致同領域、產業之其他機關受到不合理之牽連或不利益等情形時，則違反機關之名稱較可能被揭露。反之，如果僅屬單一事件、機關之行為較不至於致不利影響，或存在揭露機關名稱反不利於公益等情形時，則機關名稱則較可能不會被揭露。
問題在號碼？（上）---談網路電話服務（VoIP）號碼核配與網路互連管制問題 德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現