複製人類在歐美之法制規範

刊登期別
1998年09月
 

※ 複製人類在歐美之法制規範, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=798&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/10)
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日本透過「產業財產權人才培養協力事業」支援發展中國家智慧財產人才培養,消除企業於發展中國家進行經濟投資或活動時所面臨的智慧財產權相關妨礙

2024年2月,日本專利廳根據公開招募結果,公布將由一般社團法人發明推進協會執行令和6年度的「產業財產權人才培養協力事業」。 日本自2021年起開始推動「產業財產權人才培養協力事業」,至今年已邁入第4年,且自2024年起預計於南非共和國開設新的專利審查實務課程,以提升南非共和國專利審查官的必要能力。 「產業財產權人才培養協力事業」主要針對日本企業進行海外經濟投資及活動熱門的發展中國家(包含新興國家以及最低度開發國家LDC),提供積極性的人才培養支援,並以強化該國家能安定培養智慧財產相關權利取得與執行的實施人才為目的。在法制整備較為落後的最低度開發國家如柬埔寨,人才培養強化支援的範圍亦包含產業財產權制度的整備。人才培養的對象以智慧財產廳的職員、取締機關的職員以及民間的智慧財產關係業者為重點,透過提升其對於智慧財產權的能力,解決日本企業為在外國取得產業財產權的權利保護需要花費大量時間、日本企業的產業財產權在外國受到侵害的案件逐年增加等問題,以消除日本企業在外國進行經濟投資及活動時的巨大妨礙。 日本專利廳亦針對研修方針下列事項提出建議: 1、消除發展中國家審查延遲的對應方針 於研修中透過增加案例閱讀、資料尋找演習等的講義時間,提升尋找能力及判斷能力;並透過學習日本的IT系統、業務處理過程,提升系統面的支援能力。 2、提升發展中國家審查品質的方針 透過學習日本的基準、判斷手法提升審查、審判的品質;並透過學習日本的管理手法,提升審查品質管理能力。 3、仿冒品對策的對應方針 透過介紹以日本及各國事例為基礎的支援,加深對於仿冒品對策的理解;並透過增加與實施健全執法相關聯的講義時間,加深對於仿冒品對策的一般理解。 4、建構更有效果的研修方法的對應方針 透過設置課程全體的導師制度(mentor),提升研修效果的同時,有效活用「線上」及「實體」連續性的混合研修方法,並透過於實體研修中實施團體討論、在職訓練(OJT)、案件閱讀、模擬裁判(Mock Trial)等,提升實踐能力。 本文後續會持續留意日本「產業財產權人才培養協力事業」的發展,以掌握日本對於發展中國家支援的最新資訊。我國企業如未來預計於發展中國家進行經濟投資或活動時,亦應注意該國智慧財產權之程度,以評估相關風險。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)

日本內閣府公布生成式AI初步意見彙整文件,提出風險因應、應用及開發兩大關注重點

日本內閣府於2023年5月26日召開第2次「AI戰略會議」(AI戦略会議),並公布「AI相關論點之初步整理」(AIに関する暫定的な論点整理)。鑒於AI對於改善國人生活品質、提高生產力無疑有相當助益,考量生成式AI甫問世,社會大眾對其潛在風險尚心存疑慮,內閣府遂以生成式AI為核心,延續先前已公布之「AI戰略2022」(AI 戦略 2022)、「以人為中心的AI社會原則」(人間中心の AI 社会原則),以「G7廣島峰會」(G7広島サミット)所提出之願景—「符合共同民主價值的值得信賴AI」為目標,提出「風險因應」及「應用與開發」兩大關注重點,供政府有關部門參考之同時,並期待可激起各界對於生成式AI相關議題之關注與討論: 一、風險因應:AI開發者、服務提供者與使用者應自行評估風險並確實遵守法規及相關指引;政府則應針對風險應對框架進行檢討,對於已知的風險,應先以現有的法律制度、指引與機制進行處理,假如現有法制等無法完全因應這些風險,則應參考各國作法盡速對現行制度進行修正。 AI的透明度與可信賴度於風險因應至關重要。若能掌握AI學習使用哪些資料、所學習資料之來源、AI如何產生結果等,就能針對使用目的選擇適合的AI,也較易因應發生之問題,並避免AI產生錯誤結果或在對話中洩漏機密資訊等。對此,本文件呼籲AI開發者及服務提供者依據現行法令和指引主動揭露資訊,政府則應對透明度和可信賴度相關要求進行檢討,並應依普及程度及各國動向對既有的指引進行必要之修正。 二、應用與開發:本文件建議政府部門積極使用生成式AI於業務工作上,找出提升行政效率同時不會洩漏機密之方法,並向民眾宣導AI應用之益處與正確的使用方式,以培養民眾AI相關技能與素養,藉以更進一步建構AI應用與開發之框架,如人才培育、產業環境準備、相關軟硬體開發等。

93年國人申請發明專利數量大幅成長28.39﹪ 創新研發成果明顯躍進

  93年專利申請統計資料顯示我國受理專利申請案總數、發明申請案數量、及國人發明申請案等指標,均呈現相當幅度成長,顯示我國過去幾年官方與民間投資創新研發成果有明顯成長。    93年專利、商標申請與核准統計出爐,全年專利新申請案件總數72,105件,較92年的65,742 件增加6,363件(9.68﹪),本國人申請案43,038件,外國人29,067件。其中屬技術強度較高的發明申請案件總數計41,930件,較前一年增加6,107件(17.05﹪);本國人發明申請案16,754件,較前一年大幅增加3,705件(28.39﹪),顯示我國產業研發技術成果有向上提昇的趨勢。93年專利發證數66,415件,比92年大幅增加24,333件(57.82﹪),此係因93年7月專利法修正實施,新型專利改採形式審查,縮短專利審查時程,及專利廢除異議制度改採繳費後公告同時發證的制度轉換短期影響。    93年商標申請案依類別統計為72,650件,比92年申請案件數65,907件,增加6,743件(10.23﹪),;93年商標公告註冊案計54,912件,較前一年74,572件減少19,660件(-26.36﹪);依類別計55,986件,均較前一年減少。不論是在申請或公告註冊數都是以本國人佔絕大多數。商標申請於92年底開始實施一申請案多類別制度,不同類別毋需另提出一獨立申請案,因此依類別統計數會比申請案件數多。

關於軟體產品的智慧財產權保護建議

  近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法,指由人工智慧(AI)和分析組成,用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。   然而在2014年,美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險,如:(一)軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas),非專利適格標的,而無法受專利法保護;(二)通常不易主張專利權,或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料,亦可考慮透過營業秘密來保護,並提出以下營業秘密管理的建議: 1.員工教育訓練:建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練,以減少營業秘密的竊用,及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示:建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定,再透過機密標示配合存取權限設定,協助企業控管與防止機密外流。 3.執行:瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度:建議企業採取相關監測機制檢視員工活動,及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露:建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密,或至少採取相關保護措施,如簽訂保密契約。 6.確保資料安全:建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。   綜上所述,對於從事軟體開發的企業,除以專利保護產出成果外,還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向,評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時,採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失,包括:劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施,如機密標示、權限控管,並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。   本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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