中國大陸發布「“十三五”技術市場發展專項規劃」,在十二五時期,中國大陸不斷的推動技術市場的進步與發展,在政策上,不斷的更新法規,包括修訂《中國大陸促進科技成果轉化法》,進而促使《中國大陸促進科技成果轉化法》、《中國大陸科技進步法》、《中國大陸合同法》和地方技術市場法規共同規範了對中國大陸技術市場的保障。
在十三五時期,中國大陸提出六項主要任務,分述如下:(一)使保障技術市場的法規更為完整;(二)完整技術市場體系的建構;(三)加速促進成果轉化的步調;(四)利用技術平台,使創新創意相互流動;(五)提高技術市場人才的專業能力;(六)合理化的監督管理機制。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國司法部(DOJ)宣布召開一區域形會議,目的在建立國際性的智慧財產權犯罪執法網絡(IPCEN),尋找建立一雙邊合作協議,以打擊日益重大的智慧財產犯罪。該會議參與人除美國司法部、國務院、及美國專利商標局官員外,主要為亞洲各國智權執法人員,包含高階警察、海關官員、及檢察官,約七十餘人;上述亞洲各國包含中國、澳洲、汶萊、柬埔寨、印尼、日本、寮國、菲律賓、新加坡、南韓、泰國、及越南等十餘國家。 智權犯罪執法網絡(IPCEN)主要功能有二:一為成立論談空間,使各國執法人員能傳遞有關打擊”智權犯罪及仿冒品”的調查及起訴的成功策略案例;二為加強各國間溝通管道,以有效協調及處理跨國性的智慧財產侵權起訴案件。 對於在亞洲日益嚴重的?版及商標仿冒犯罪,此次會議中討論如何有效加強執法力時,各國代表多承認有效的智慧財產權起訴取決於被害人及執法單位的合作。 各國代表並說明智慧財產犯罪的嚴重性及建立國際性的智權犯罪執法網絡的重要:「保護美國及世界各國的智慧財產權為各國司法單位首要的任務之一,而在智權犯罪最嚴重的區域,建立智慧財產犯罪執法網絡(IPCEN)更是重要的執行步驟,以有效保護世界各國的智慧財產權」。「仿冒品不僅損害世界經濟體系,更嚴重威脅到各國人民的健康及安全,惟有建立一國際性的網絡協定,才能打擊嚴重的智慧財產犯罪」。「仿冒品,?版品及游走各邊境及海關政策漏洞已造成權利人近百億元損失,而IPCEN能使各國執法單位相互結盟,將可保障合法權利人權利,避免侵權者藉由跨國犯罪免責及獲取不當利益」。 美國司法部已派駐一經驗豐富的聯邦檢察官於美國駐泰國大使館,專責推動此網絡建立的執行,以保護智慧財產權人之權益。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
英國資料倫理與創新中心提出「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告英國資料倫理與創新中心(Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI)於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告(Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation),指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外,其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽,故CDEI指出有必要採取相關因應措施,包含: 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造,例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用,美國國會亦有相關審議中草案。然而,縱有法律規範,政府仍無法輕易的辨識影片製造者,且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用,並導致言論自由之侵害,故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年,其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象,以認定特定證物是否經竄改,包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼,或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義,惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識,例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育,提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識,然而報告指出其成效仍有待觀察。
日本經產省預計向國會提出「不正競爭防止法」修正草案進行審議