何謂「LAB- FAB - APP- Investing in the European future we want」?

  歐盟執委會研究創新總署之高級專家小組(High Level Group)2017年7月3日提交名為《研究、生產、應用—投資於我們所期待的歐洲未來》(LAB- FAB - APP- Investing in the European future we want)報告,呼籲歐盟及成員國大幅增加對研發創新的投入。該報告認為過去20年,工業化國家2/3的經濟增長歸功於研發創新。歐洲必須妥善利用大量知識,將創新潛力轉化為現實的經濟增長,從而促進歐洲繁榮,解決社會挑戰。該報告提出11項建議:(1)將歐盟及成員國的預算優先考慮投入研發創新,將下一個歐盟研發創新計畫的預算提高一倍;(2)建立可創造未來市場的歐盟創新政策;(3)投入未來教育培訓,投資創新人才;(4)編制能夠發揮更大影響力的歐盟研發創新計畫,堅持目標、完善評估系統以增加計畫靈活度;(5)採取任務導向、焦點式措施應對全球挑戰;(6)使歐盟資金分配更加合理,實現與歐盟結構性基金的協同效應;(7)進一步簡化計畫管理模式,更注重效果而不是過程;(8)激勵公眾參與創新;(9)更好地促進歐盟及成員國的研發創新投資合作;(10)使國際合作成為歐盟研發創新的特徵,通過共同資助等方式,開放歐盟研發創新計畫;(11)將歐盟研發創新品牌化,擴大研究創新成果及作用。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂「LAB- FAB - APP- Investing in the European future we want」?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7941&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/02/16)
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受美國聯邦最高法院Alice案影響,各級法院傾向宣告商業方法之電腦軟體專利無效

  依據美國專利法第101條規定,任何人發明或發現一新的、有用的程序、機器、製造物、組合物,或做出任何新的或有用的改良,並符合專利法所定之其他條件或要求,即可以取得專利權;然而,今年(2014年06月19日)美國聯邦最高法院於Alice Corp. v. CLS Bank International一案,認定原告透過第三方中介電腦系統 促進交易雙方交換資訊,以降低交易風險之技術,只是將抽象概念(第三方中介交易之商業方法)以一般方式於電腦軟體運行,故無法取得專利。   司法實務上,各級法院開始遵循此一判決先例,宣告與此性質類似之專利無效。例如:於Buysafe, Inc. v. Google, Case No. 2012-1575 (Fed. Cir. Sept. 3, 2014)一案,法院認定原告用來擔保線上交易安全之技術,只是將擔保契約關係此抽象概念運用於網路,故無法取得專利;於Loyalty Conversion Systems v. American Airlines, Inc., Case No. 2:13-CV-655 (E.D. Tex. Sept. 2, 2014)一案,法院認定原告以獎勵點數換取消費點數之技術,只是將貨幣交換此抽象概念透過電腦進行,故亦無法取得專利。   由各級審法院判決可以觀察到,以商業方法(抽象概念)為內容的電腦軟體專利有逐漸被宣告無效的趨勢,尤其是涉及到:縱使不以電腦軟體運行,但似乎亦可完成的交易方法。由此可見,各級法院對於專利法第101條已經開始採取較嚴格的審查標準。未來無論在專利申請或專利訴訟時,都宜一併考量Alice Corp. v. CLS Bank International案所帶來的影響。

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。

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