芬蘭創新研究發展基金(Finnish Innovation Fund, Sitra) 成立於1967年,是由芬蘭國會直接監督及管理的獨立性公共部門,為芬蘭第一個以科技為主旨的創業投資基金。Sitra設立主要目的是提供對創新企業或風險性專案提供無償資助或貸款,專門研究如何在芬蘭全方位各領域以創新帶動社會發展,使其在國際市場更具競爭力。Sitra為初創公司提供所需資金的15%到40%,待支持的項目成功後,獲取的回報即可再用於擴大投資,創造正向循環的投資環境。與芬蘭國家技術創新局(Tekes)相比,Sitra主要投資於公司和創業公司以創造有利可圖的新興業務;而Tekes為芬蘭經濟及就業部之一部分,主要資助大學、研究單位或私人公司進行科技研發,是芬蘭科技產業創新研發重要支柱。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)於2024年3月15日至5月14日間,就促進研發成果商業化之方法徵集公眾意見;本次議題包括: (1)在研發成果商業化的過程(尤其是利用智慧財產制度以進行技術移轉時),所遇到的最大挑戰及機會各為何?以及希望USPTO提供何種協助? (2)在進行綠色和氣候技術、關鍵和新興技術移轉時,有無遇到任何智慧財產相關的挑戰及機會,以及希望USPTO提供何種協助? (3)請列出可促進研發成果運用、綠色和氣候技術及關鍵和新興技術移轉的政策與作法; (4)請列出各利害關係人在界定潛在被授權人及進行技術移轉時,所面臨的智慧財產相關挑戰,以及現行制度有無需要改變,以減少這些挑戰; (5)請就USPTO於新冠肺炎疫情期間所推動,一用於媒合新冠肺炎治療技術供需雙方之「Patent 4合作夥伴平台計畫」(The Patents 4 Partnerships platform)進行評論,包含促成合作關係之作法; (6)請就USPTO於2022年7月參與之「世界智慧財產權組織(WIPO)綠色計畫」(WIPO GREEN)進行評論,包含USPTO可如何促進計畫的成功與擴大影響力; (7)請列出USPTO可協助特定人士、技術、產業、公司,降低研發成果運用過程中面臨挑戰之可能作法; (8)請列出USPTO可協助「代表性不足群體」(underrepresented group)、個體發明者、中小企業提升研發成果運用認知,及克服現行挑戰的作法; (9)請列出USPTO可協助少數群體服務機構(Minority Serving Institutions, MSIs)、傳統黑人大學(Historically Black Colleges and Universities, HUCUs)擴大其研發成果商業化的機會; (10)USPTO在促進研發成果商業化上,可以發揮的其他作用; (11)其他國家可更促進研發成果商業化的作法。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
新加坡個人資料保護法修正草案新加坡通訊及新聞部(Ministry of Communications and Information, MCI)與新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於西元2020年5月14日至28日間針對其「個人資料保護法修正草案」進行民眾意見諮詢,總共收到87份回覆。綜合民眾回覆之意見後,同年10月5日,於議會提出了「個人資料保護法修正草案」,修正重點如下: 提高外洩個人資料者罰鍰金額,至該公司在新加坡年營業額10%或1000萬美元。MCI / PDPC說明,實際上於裁罰前會綜合考量個案事實與相關因素(如:嚴重性、可歸責性、影響狀況、組織有無採取任何措施減輕個資外洩造成的影響等),作為裁罰金額的判斷依據。此外,新加坡的個人資料保護法也加入了個資外洩通知義務,但與歐盟一般資料保護規範(General Data Protection Regulation, GDPR)仍有不同,例如:其多了評估是否通知的機制。 組織基於商業改善之目的,且遵守法定條件下,得未經同意使用個人資料,此處商業改善目的包含:(1)改善或加強提供之商品或服務,或開發新的商品或服務;(2)改善或發展新的營運方式;(3)瞭解客戶喜好;(4)客製化商品或服務所需。 在公司併購、重組、出售股份以及經營權轉讓等關於公司資產處置情形,得例外無需經當事人同意而蒐集、處理與利用個人資料。 新增資料可攜權相關規定。 處罰未經授權者處理個人資料之行為。針對民眾回覆之疑慮(認為草案內容不明確),MCI / PDPC說明預計在《法規與諮詢指南》中闡明有關授權行為的細節性規定,包含採取的形式。
英國個人資料保護最新案例發展及其對我國法制之啟示