何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」?

  「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書(産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック)」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出,期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀,進一步實現正式的產官學連攜活動。

  該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊,2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報,擴充並更新了該概況調查書的內容,包含:1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等;2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項;3.產學連攜之本部機能的相關情報;4.面向正式共同研究的配套措施,如平均交涉期間、跨領域型共同研究;5.各大學之專精領域及其實例;6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況;7.大學發起的創投事業數及其支援體制;8.混合僱用制度的狀況。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8090&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/16)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》

美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。

聯合國討論網路身份管理計畫

  聯合國國家安全組織(U.N. National Security Agency)計畫於一項名為Q6/17之「網路使用者身份管理計畫」提案中,討論如何以修改網路架構之方式,確保網路通訊來源之真實性與可追溯性。此項計畫被認為可能對網路匿名性產生極大衝擊。   目前網路所賴以溝通訊息之TCP/IP通訊架構,仍允許使用者於一定範圍內保有於網路上匿名發言或活動之可能,例如Tor線上匿名軟體(Tor: anonymity online)之運作即是。然而,此種匿名式的運作架構,被抨擊可能威脅網路安全,例如駭客可利用大量偽造來源地址(spoofed source IP addresses),發動分散式阻斷服務(DDoS)攻擊。   有鑑於此,Q6/17提案乃嘗試藉由網路連線技術架構的調整,確保未來任何網路上之活動皆可追蹤出原始網路通訊來源(“IP Trackback”)。然而,此種作法被批評為將摧毀網路匿名特性,並對個人隱私造成侵害,或成為各國政府打擊政治異議人士的工具。發表匿名言論權利曾受許多國家憲法或國際條約的肯認,例如1995年美國最高法院於McIntyre v. Ohio Elections Commission一案,做出「匿名發表權乃受憲法保護之人民基本權」見解,歐盟亦有「網路通訊自由宣言(Declaration on Freedom of Communication on the Internet)」。故Q6/17嘗試消弭發表網路匿名言論之技術突破,是否能通過世界各國憲法之嚴格檢驗,仍值得後續關注研究。

脫歐協議草案:英國將繼續保護已註冊或已授予的智慧財產權

  歐盟委員會(European Commission)於2018年2月28日公佈了歐盟與英國脫歐協議草案(The draft Brexit Withdrawal Agreement),其中規定在英國將會持續地保護先前已註冊或已授予的智慧財產權。   根據該協議草案第50(1)條規定,先前在歐盟已註冊或被核准的商標、設計或植物品種權的持有人,在過渡期結束之前,不須再經任何復審,視同已在英國註冊且具可實施性的智慧財產權。而關於地理標誌、原產地名稱和地方傳統特色,在第50(2)條亦有類似規定。   該協議草案有:智慧財產權註冊程序之規定(第51條);英國繼續就歐盟特定會員國已註冊之商標或外觀設計提供保護(第52條);英國繼續就未註冊的共同體設計提供一定程度的保護(第53條);繼續保護數據庫(第54條);申請歐盟商標和共同體之植物品種權享有優先審查權(第55條);在英國申請植物補充保護證書享有優先權(第56條)及權利耗盡(第57條)等規定。   惟歐洲專利體系以歐洲專利公約(European Patent Convention)為基礎。 因此,有關專利的相關規定未在英國脫歐協議草案出現,亦未在將來的一元專利系統(Unitary Patent system)中被提及,而此系統係源自於兩項歐盟的規章。   目前該協議草案已由歐盟委員會提出,首先將讓歐盟各成員國和歐洲議會先進行磋商,最後再與英國進行協商。

美國最高法院在Bilski v. Kappos案中仍然留下對於商業模式的可專利性做下模糊的判決

  美國最高法院於2010年6月28日對Bilski v. Kappos案作出5比4的拉距判決。原告Bilski為一家能源產品公司,其就一種讓買家或賣家在能源產品價格波動時,可用來保護、防止損失或規避風險的方法申請商業方法專利(Business Method Patent)。但美國商標專利局審查人員以此發明只是一種解決數學問題,而為抽象而無實體呈現的想法為理由而拒絕。經該公司於專利上訴委員會上訴無效後,繼續上訴至聯邦巡迴法院與最高法院。   最高法院拒絕適用前審以美國專利法第101條(35 U.S.C. §101),創造發明是否為有用的、有形的及有體的結果作為認定方法專利的標準。而最高法院多數意見係採用「機械或轉換標準」(machine or transformation test)為專利法第101條可專利性之標準,認定如果創造發明的方法能與機械器具或配件相結合或轉換為另外一種物品或型態時,即認定此方法具可專利性。惟經法院適用此標準後,仍認定原告的商業方法不具可專利性。   一些批評認為,目前「方法」和「轉換」等關鍵字的定義還不清楚,而該判決並沒有澄清這些爭議,甚至帶來更多的疑惑。美國律師Steven J. Frank認為,雖然最高法院的意見放寬了可專利性的標準,但是並沒有提及認定可專利性的其他標準。   該判決亦未明確指出商業方法究竟要符合哪些實質要件,方具有可專利性。相當多的電子商務中所使用的「方法」都有專利,最有名的大概就是亞馬遜公司的「一鍵購買(one-click)」的網路訂購方法,還有Priceline公司「反向拍賣」(reverse auction)的方法等。許多電子商務、軟體及財務金融相關業者在這個判決之後,對於商業方法的可專利性也感到相當的困惑。如果有方法專利的存在,那麼擁有這些專利的公司就可以放心了;但是,如果方法沒有可專利性,那麼對於現在擁有方法專利的權利人不啻是一個很壞的消息。是否一些比較不抽象的方法就具有可專利性,而比較抽象的方法就專利性,判定的標準又在哪裡,對此,法院並沒有加以說明,在法院明訂出更明確的標準之前,目前仍留給美國商標專利局來判定。

TOP