歐洲開放科學雲(European Open Science Cloud, EOSC)旨在整合現有的數據基礎設施以及科研基礎設施,為歐洲研究人員與全球科研合作者提供共享的開放資料服務。為此,荷蘭與德國於12月率先成立GO FAIR國際支援與合作辦公室(The GO FAIR international support and coordination office, GFISCO)。荷蘭辦公室坐落於萊頓,並由荷蘭政府與萊頓大學醫學中心(Leiden University Medical Center)所共同出資設立。
該辦公室之成立源自於GO FAIR計畫,GO意即全球開放(The Global Open)、FAIR則分別係指可發現(Findable)、可連接(Accessible)、共同使用(Interoperable)和可重複使用(Re-usable),其目標在於跨越國界,開放目前科研領域現有的研究數據,係為邁向歐洲科學雲之里程碑。 荷蘭與德國曾於2017年5月時,發表聯合立場聲明書以展現推動歐洲開放科學雲以及全力支援GO FAIR計畫之企圖心,此次辦公室之設立為,包含以下主要任務:
GO FAIR國際支援與合作辦公室主要之角色為提供建言,而非幫助GO FAIR計畫做決策,若無達成預期效果或是缺乏明確的工作計畫時,該辦公室則可提供相關服務,以協助達成預期目標,並協助處理行政上之相關議題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟第2022/2555號《於歐盟實施高度共通程度之資安措施指令》(Directive (EU) 2022/2555 on measures for a high common level of cybersecurity across the Union, NIS 2 Directive)於2023年1月16日正式生效,其於《網路與資訊系統安全指令》(Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive)之基礎上,對監管範圍、成員國協調合作,以及資安風險管理措施面向進行補充。 (1)監管範圍: NIS 2納入公共電子通訊網路或服務供應、特定關鍵產品(如藥品與醫療器材)製造、社交網路平台與資料中心相關數位服務、太空及公共行政等類型,並以企業規模進行區分,所有中大型企業皆須遵守NIS 2之規定,而個別具高度安全風險之小型企業是否需要遵守,則可由成員國自行規範。 (2)成員國協調合作: NIS 2簡化資安事件報告流程,對報告程序、內容與期程進行更精確的規定,以提升成員國間資訊共享的有效性;建立歐洲網路危機聯絡組織網路(European cyber crisis liaison organisation network, EU-CyCLONe),以支持對大規模資安事件與危機的協調管理;為弱點建立資料庫及揭露之基本框架;並引入更嚴格的監督措施與執法要求,以使成員國間之裁罰制度能具有一致性。 (3)資安風險管理措施: NIS 2具有更為詳盡且具體之資安風險管理措施,包含資安事件回報與危機管理、弱點處理與揭露、評估措施有效性的政策與程序、密碼的有效使用等,並要求各公司解決供應鏈中的資安風險。
WIPO公布《2021年世界智慧財產權指標報告》全球商標註冊申請在疫情影響下仍大幅上升2021年11月8日,世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,簡稱WIPO)發布2021年《世界智慧財產權指標報告》(World Intellectual Property Indicators Report,簡稱WIPI)。報告指出全球的商標申請在2020年成長了13.7%、專利成長1.6%、外觀設計成長2%。WIPO執行長表示:「WIPO世界智慧財產權指標報告證實,儘管世界經濟出現數十年來最嚴重的緊縮,但智財權申請——一個強而有力的創新指標——在疫情期間展現出非凡的復原力」。本報告以2020年度,蒐集自世界各地150個官方智財組織、以及WIPO的申請、註冊和延展的統計數據為依據,分析全球智慧財產權活動,範圍涵蓋專利、新型、商標、工業外觀設計、微生物、植物品種保護和地理標誌。 WIPO每年皆會收集和分析官方智財統計數據,發布年度WIPI報告,為政策制定者、商業領袖、投資人、學者和其他欲了解、分析智財生態宏觀趨勢的人提供全球智財資訊。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
Codex研提進口食品含有未經核准之GMO含量的技術指導原則由聯合國農糧組織及世界衛生組織共同成立的The Codex Alimentarius Commission (Codex),刻正研提一份與GMO有關的重要技術指導原則,以協助各國評估並管控進口食品是否含有未經核准的GMO或由未經核准的GMO所製程的風險,藉此降低食品貿易的障礙。 關於未經核准的GMO,目前歐盟採取的零容忍度政策(zero-tolerance policy),亦即,進口之食品或飼料中,絕對不能含有未經核准的GMO或由未經核准的GMO所製程,至於一般所知的歐盟0.9%的GMO標示義務,是適用在經依法核准上市的GMO,若因技術上不可避免的原因而使非基改產品含有此GMO之可容忍界線。 根據Codex調查,許多GMO的上市審查在歐盟受到延宕,但這些GMO在歐盟以外其實很多都已經被其他國家核准,或歐盟的技術審查單位—食品安全管理局(European Food Safety Authority, EFSA)也已提出正面的安全評估意見,但歐盟執委會卻遲遲未完成行政審查,造成在歐盟進口的食品或飼料中若含有這些GMO,即被認定為未經核准而影響產品之進口。 鑑於歐盟的GMO管理與出口國的GMO管理有重大的制度面差異,Codex認為此一制度面的衝突若不尋求解決,未來將越演越烈,影響的作物範圍也會越來越廣,因而Codex才會思考制定相關的技術指導原則,解決某GMO可能在一個或多個國家已經被核准上市,但在進口國還未經核准上市,而進口非基改食品或飼料中卻含有這些GMO的問題,目前Codex預計在2008年7月提出相關的技術指導原則建議。