國際智慧財產權的檢索、查詢,幫助技術、競爭的情報蒐集,是企業能夠規劃出智財布局的優先前提。日本特許廳為提升「專利商標查詢平台」(J-PlatPat)之功能及查詢便利性,規劃就現有平台機能進行擴充,預計在2019年5月時,全面改版完成。特許廳本次J-PlatPat的改版,主要更新或擴充項目包括:將設計專利及商標於審查、審判階段之文件納入可查詢之範圍,並縮短資料上傳時間,使相關文件於上傳隔日即可查詢;增加商標存續狀態之呈現,並增加已廢止商標之檢索;採用人工智慧進行翻譯,提升翻譯品質等;亦針對關鍵字、搜尋結果排序、圖面之運用、設計專利之圖面呈現方式進行優化。
改版後之專利、商標檢索系統便利性,大幅提升,使用上亦毋需支付任何費用。日本特許廳J-PlatPat(https://www.j-platpat.inpit.go.jp/)是個免費的資源,我國企業、學界的智財實務工作者可善加運用此平台,更有效率地達成技術和競爭情報檢索,在專利、商標的國際性競爭中勝出。
日前(美國時間 3 月 24 日 ),美國聯邦選舉委員會( the Federal Election Commission; FEC )就擴張聯邦選舉法令適用範圍及於網際網路一事,提出最新版本草案。 草案認為,諸如網頁之橫幅廣告或搜尋網站贊助商之廣告連結等,須支付對價始能刊登之網路廣告,應與利用其他種類媒體刊登或播送之廣告接受相同處遇。此外,於網誌(部落格)支持特定候選人或發表政治性質言論者,則應與吾人向來使用之傳統媒體享有同等言論自由。最後,收件人數 500 以下之電子郵件,性質並非付費廣告之影音宣傳品,選民自發進行之線上宣傳活動等,均應排除於法令規制範圍之外。 去年該委員會即曾就此議題提出規制較為嚴格的版本,而遭部分網誌作家及國會議員強烈批判;其後委員會之法律專家就此重加研議,明確釐清適用範圍,改採較為寬鬆之規制取向。雖然目前之版本尚難謂完全明確,不過言論自由人士對於目前發展仍表樂觀其成。
概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化,於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」(the William J. von Liebig)。 為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙,例如:資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標,並透過下列手段強化科技成果商業化動力,提升商業化績效:1、通過種子基金資助,為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注;2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢,以及智慧財產權保護等諮商;3、創業人才教育及培訓,促進創業文化並進行創業教育,以增強大學與產業協同創新能力。
新加坡就智慧國家方案提出策略性國家計畫新加坡政府科技局(Government Technology Agency of Singapore, 下稱 GovTech)在2017年8月21號提出智慧國家的5個策略性國家計畫,指出為了建立數位國家,政府將會更加注重基礎建設的整合途徑,未來將聚焦5項計畫: 國家數位身分(National Digital Identity)系統,使市民和工商業可以更加安全與便利的方式進行交易。未來的六個月,在現有的SingPass交易系統上, GovTech將會進行關於行動軟體代碼(software-token)試驗,並在五年後大量適用此種服務。 增進數位支付(e-Payments)功能。新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)將會與銀行和私部門合作,建立各種數位支付管道。例如簡化數位支付並布建統一銷售終端(Unified-Point-of-Sales, UPOS),預計將於18個月內設置25000個終端,使多種銷售方式可透過單一終端進行。 智慧國家感測器平台(Smart Nation Sensor Platform),加速感應器與其他物聯網的布建,使城市更加易居住與安全。GovTech將會建立智慧國家感測器平台,並增進基礎建設與分析能力,並與LTA合作目在未來18個月測試智慧聯網路燈站於選定的區域進行布建,五年內讓蒐集之數據提供工商業發展產品與服務供公眾使用。 建立智慧城市移動(Smart Urban Mobility)交通系統,包含已在2017年中建立的共通車隊管理系統(Common Fleet Management System),將使用數據和數位科技,包含AI和自駕車來增進公眾運輸系統。 生活的時刻(Moments of Life)服務,透過政府間數據共享,跨部門和各種政府相關的數位服務結合,提供市民個人化的數位服務。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。