三螺旋理論,又稱三螺旋創新模型理論(Triple Helix Theory),主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係,由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。
因應知識經濟時代來臨,三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界(即為產、官、學)三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作;當社會動態產生改變,過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動,推動創新也非單一方的責任,此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生:大學透過創新育成機構孕育企業創新,而產業則扮演將研發成果商業化之要角,政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定,鼓勵企業和大學間研究發展合作。
有別於早期經濟合作暨發展組織(OECD)將「產業」作為主要研發創新主體,三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展,三方主體各自獨立發展,且同時與其他方維持相互協力合作,共同推進經濟與社會之創新發展。
在三螺旋理論下,產、官、學因其強弱不等的互動狀態,形成不同的動態模型(例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等),這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源,對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國歐巴馬總統於2013年5月9日正式簽署「促進政府資訊開放並利機器讀取」行政命令(Executive Order 13642–Making Open and Machine Readable the New Defaut for Government Information),推崇聯邦政府過去釋出氣候、全球定位系統(GPS)等資訊對於私部門產業創新及新創事業(entrepreneurship and star-up)之正面影響,盼未來所有新增加的政府資料在資訊安全和隱私權雙重確保之前提下,將開放以可供機器可讀取之格式給公共大眾,帶動整體經濟正面循環發展。之前,美國推動聯邦政府資料開放政策,重要者為白宮科學技術政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)於2009年3月份啟動「開放政府倡議」(Open Government Initiative),民眾可透過「Data.gov」入口網站 ,取得高價值、機器可讀取之聯邦政府資料。 近年來,在公部門政府政策鼓勵導引下,不同的產業也逐漸發展出適用於特定產業的共同互通性標準(sectoral interoparability)。以醫療衛生領域為例,從2010年開始,歐巴馬總統乃宣布「藍色按鈕倡議」(Blue Button Initiative),病患得透過特定網頁(web-based)簡易下載其健康資訊(health information),並可供重複利用的格式下;同時,患者也可以選擇將該資訊分享給健康照護提供者(health care provider)、保險公司和信任的第三者(trusted third parties)。該倡議更挑戰軟體開發者(developer)在藍色按鈕的基礎上,開發更多的Apps軟體,使當事人更容易去管理掌控自身健康的狀況。在能源科技領域,近似於藍色按鈕倡議,白宮幕僚科技長Aneesh Chopra於2011年9月,也發起了「綠色按鈕倡議」(green button initaitive),挑戰美國境內大小事業單位(utilities)投入參與該倡議,研發一個機器可讀取之開放格式(a machine-readable open format),使消費者得透過連線網路重複近取之。 有鑒於網際網路開放的特性,且近年來來自外國網路攻擊不斷,於2013年2月份,NIST與國際間重要標準組織,如ISO、IEC和IEEE,首度就感應網絡(sensor networks)、機器對機器(M2M)和智慧聯網(IoT),提出一個跨界面之共通標準計畫(ISO/IEC/IEEE P21451-1-4 XMPP),該共通標準計畫內容包含: 封包傳輸(檢測)、全球獨特辨識、政策控制和加密,此共通標準得確保未來巨量資料領域資料近取之安全性 。
美國能源部針對住宅洗衣機及洗碗機公布新的能源效率標準美國能源效率標準的制定,是依據「能源政策管理法」(The Energy Policy and Conservation Act, EPCA)之規定,授權美國能源部針對設備產品制訂能源效率標準;後因「2007年能源獨立與安全法」(The Energy Independence and Security Act (EI SA) of 2007)修正EPCA之部分內容,要求能源部秘書長(Secretary of Energy)檢視是否需修正相關設備產品之能源效率標準後,再進行修正,同時並應將待機(standby mode)及關機(off mode)之能源耗用標準納入測試程序中。 基於此,能源部於2012年5月,針對住宅洗衣機及洗碗機,公布新的能源效率標準,訂立洗衣機及洗碗機產品的最低能源標準,並分別自2015年及2013年開始施行。此亦為美國總統歐巴馬「all-of-the-above」能源政策的重要部分,透過能源效率標準的制訂,以合理的方式逐步減少家庭的支出並同時減少能源消費。 目前美國家庭洗衣機及洗碗機的用電量約占住宅用電量的3%,用水量則占室內用水的20%。根據新的標準,前置式洗衣機(front-loading clothes washers)將可節省15%的電力消費以及35%的水費,上置式(top-loading washers)洗衣機更可節省33%的電力使用及19%的用水量。洗碗機則可節省約15%的電力及20%的用水。 自2009年起至今,已有約40種產品訂有能源效率標準,預計至2030年,總共可節省約3500億美元的帳單花費。這些標準的制訂,是透過能源部的「能源效率與再生能源」(Energy Efficiency and Renewable Energy (EERE) Program)計畫提供技術面的相關建議,並與製造商、消費者團體及環保團體等的共同協商,達成一致的共識,希望提供消費者更多的選擇並減少對製造者的衝擊。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
香港CEPA第三次補充協議關於知識產權保護之內容與影響