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」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
繼歐盟實施 WEEE 和 RoHS 指令掀起一股綠色風潮之後，歐盟又將啟動能源使用產品生態化設計指令 (Directive of Eco-design Requirements of Energy-using Products ，簡稱 EuP 指令），該指令協調歐盟產品環保設計的通則與標準，要求耗能產品（運輸工具除外）採取以內部設計管制或管理系統評估的方式，進行評鑑以證明其符合這項指令之規定，並取得 CE Marking 的符合性宣告，產品方能在歐盟境內上市。歐盟要求各會員國應於 2007 年 8 月前完成國內立法。 EuP 指令要求產品製造商須採用生命週期（ Life Cycle ）的思考方式，將生態化設計的要求 (Rrequirement of Eco-Design) 融入產品設計開發之中，藉此提高產品效能，增加能源供應的安全性，並達到高度環保要求。雖然目前歐盟尚未公告各項產品之生態化設計要求，但初期已列出包括：加熱與鍋爐設備、辦公事務設備、消費電子、照明、通風與空調、電動馬達、家用電器等 14 項優先管制產品，該等產品實施方法仍在研擬中，未來將逐步擴大管制項目。 依海關統計資料， 2005 年我國輸歐盟 14 類產品之總金額達 2,127 億元台幣。預期 EuP 指令的實施，將對我國產業帶來新的挑戰和機會。為協助我國廠商預先準備因應 EuP 指令，經濟部工業局已逐步協助並輔導業界建立 EuP 符合性評估之基礎，期帶領廠商面對 EuP 指令的挑戰，進而於綠色採購與綠色消費的潮流中持有競爭力。
美國「國家製造創新網絡智慧財產指南」美國之「國家製造創新網絡智慧財產指南」(Guidance on Intellectual Property: National Network for Manufacturing Innovation) 係由先進製造國家計畫辦公室（Advanced Manufacturing National Program Office, AMNPO）於2015年3月公布。本指南係就智財策略之擬定，向製造創新之機構提供相關原則與彈性的框架，並同時釐清關鍵之智慧財產權利。此所稱之製造創新機構，係指2014年復甦美國製造與創新法(Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014)第34條(c)項所界定之機構，亦即為因應先進製造相關挑戰並協助製造業保持與擴展工業產品與就業機會之公私合營機構。 「國家製造創新網絡智慧財產指南」大別為9類共14項原則：(1)機構層級之智慧財產管理；(2)專案層級之智慧財產管理；(3)智慧財產所有權；(4)機構研發之智慧財產(Institute-Developed Intellectual Property, IDIP)權利；(5)非機構研發之智慧財產權利；(6)基礎智慧財產；(7)資料權利與管理；(8)出版權；(9)政府權利。以資料權利與管理為例，該類之下的第一項原則要求機構應研擬符合出口管制法規之資料計畫，並在計畫中界定與區分機構內部資料之類型，以及為維持機密性與網路安全所需之資料近用與管控。 我國於2015年9月公布「行政院生產力4.0發展方案」，發展方案於「掌握關鍵技術自主能力」之主策略下，由經濟部技術處主政推動成立「台灣生產力4.0研發夥伴聯盟(Taiwan Productivity 4.0 Partnership)」，透過政府民間之合作提升關鍵技術自主能力的同時，智慧財產權利相關配套措施自屬重要。
中國大陸發明專利申請量已躍居世界第四位中國知識產權局局長田力普在「2006 年中國保護知識產權高層論壇」上表示，2005 年中國發明專利申請量居世界第四位，成為世界第十大申請國，在發展中國家排名第二。 不過，雖然中國大陸知識產權制度實施二十年來成績顯著，但是中國大陸自行研發的能力仍有待提昇。因為，2005 年中國大陸發明專利申請十七萬餘件中有近五成來自外國，而來自獨資、合資等三資企業只佔了大約六分之一。若從申請發明專利的技術程度觀察，外國人發明專利申請案集中在高科技的技術領域，而中國國內發明多集中在一般技術領域。 對照 2005 年大陸的中央企業研發投入額佔當年銷售收入的比重平均為 1.5% ，相較先進國家大型企業一般不低於銷售收入 5% 的研發費用，差距甚遠。事實上，大陸央企擁有的所有專利總數已達30520項，但這數字還不及日本佳能企業的一半。因此，大陸國資委主任李榮融表示，在中央企業負責人業績考核體系中，國資委將會加大科技投入和創新能力建設的考核力度。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現