美國2018年5月14日拜杜法修法生效,NIH同年10月因應修法公布對應修正的研發成果經費資助政策

  美國拜杜法案修改由美國商業部的國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology;簡稱NIST)於2018年5月14日發布生效,美國各界稱此次修法案為新拜杜法或是2018拜杜法(new Bayh-Dole Act Regulations)。除此之外;國家衛生研究院(National Institutes of Health;簡稱NIH)也於同年10月公布對應修正的研發成果經費資助政策,並調整IEdison系統以符合新法規。本次修法釐清多項定義、減低法規負擔、解決受資助單位與資助單位共有發明的問題、簡化電子控管程序。修法內容簡要說明如下:

  1. 適用範圍不限組織規模,包括非營利機構、小企業、個人,並擴及大企業。
  2. 若聯邦雇員是研發成果的共同發明人,其所有權由聯邦資助單位擁有。
  3. 一連串時間修正。包括(1)聯邦政府取得研發成果所有權改為無時間限制(原來是60天)。(2)研究機構須在專利申請期限60天前回復聯邦不申請專利的決定(原來是30天)。(3)美國臨時案申請轉為正式專利申請案的時限改為10個月,因為還需要加上提前60天通知聯邦機構不申請專利。
  4. 研究機構有權在工作合約要求職員將研究發明權利讓與給研究機構。
  5. 最初專利申請的範圍擴及PCT申請以及植物發明品種申請(原本僅限專利申請以及臨時案申請)。

相關連結
你可能會想參加
※ 美國2018年5月14日拜杜法修法生效,NIH同年10月因應修法公布對應修正的研發成果經費資助政策, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8164&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/01)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書,呼籲企業留意利用AI服務時可能造成資料外洩之風險

日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場,日常生活以及執行業務上,利用AI的機會逐漸增加。另一方面,濫用或誤用AI等行為,可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而,利用AI時可能的潛在威脅或風險,尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型,並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查,以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時,對於資料外洩風險的實際考量,並彙整如下: 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中,有61%的受調查者認為利用分辨式AI時,可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI,或誤將資料輸入生成式AI中,有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示,在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務,或未來預計導入AI服務之我國企業,如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性,可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範;如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩,則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範,以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

英國交通運輸部公布「交通運輸之未來」公眾諮詢文件

  英國交通運輸部及聯網與自動駕駛車中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV)於2018年7月30日公布「交通運輸之未來」公眾諮詢文件(Future of Mobility-Call for Evidence),提及未來之交通運輸趨勢: (1) 更加潔淨之交通運輸工具(cleaner transport):因電池價格下降、電動車技術之改善、開發替代燃料等因素,可減少現有交通工具之碳排放,並作為後續新技術研發基礎。英國政府已明確表示預計於2040年前讓新車及貨車實現零碳排目標。 (2) 自動化(automation):因感測器技術進步以及演算法和人工智慧之快速發展,使交通運輸自動化程度大幅提升。英國政府預計2021年可讓完全自動化駕駛車輛於道路行駛。 (3) 資料及聯結(data and connectivity):未來聯網車輛間可互聯,亦可與交通號誌互聯,透過即時路況告知,以避免道路壅塞。 (4) 新模式(new modes):英國已使用無人機於緊急服務或基礎設施勘查,未來可能有垂直起降之車輛出現,而計程車及公車之分別亦逐漸模糊。 (5) 交通運輸共享化(shared mobility):利用共享車輛可降低交通壅塞及廢氣排放,如公共自行車、商業化之車輛共乘。 (6) 不斷轉變的消費者態度(changing consumer attitudes):消費者已漸漸期待所有交通工具的預約叫車及支付,皆可透過手機進行,主管機關則應考量消費者需求,確保相關交通服務的利用。 (7) 新商業模型(new business models):未來交通運輸已有新商業模式出現,如公共運輸行動服務(Mobility as a Service)。   英國政府期望透過上述交通運輸變革,能帶來更安全、便利及潔淨之交通,並實現更好的生活品質。

全球Open Data成功及挑戰之關鍵報告

  根據全球資訊網基金會(World Wide Web Foundation)及英國開放資料協會(Open Data Institute)指出,全球77個國家正進行Open Data政府開放資料政策,但實際運作上,各國政府提供公眾近用之資料集佔不到全世界政府資料的10%,呈現各國Open Data政策實行還有很大進步空間。   全球資訊網基金會與英國開放資料協會所合作的網絡平台-政府開放資料研究網絡(Open Data Research Network),針對各國政府開放資料執行狀況進行評比並提出Open Data Barometer研究報告。此報告指出,英國政府開放資料執行及成效排名第一,其次排名陸續為美國、瑞典、紐西蘭、丹麥、挪威。除此之外,專以倡導開放知識、資料、內容的國際非政府組織,開放知識基金會(Open Knowledge Foundation),則提出基於Open Data可用性及近用性進行70個國家的排名,英國仍是第一名,其次為美國、丹麥、挪威、荷蘭。從上述兩項研究報告中,英國在Open Data政策落實的成效受到高度肯定,而歐美地區仍在Open Data政策實行上領先世界其他地區的國家。   Open Data Barometer研究報告指出,目前各國政府傾向不提供具潛在爭議性的政府資料,但此類資料往往具再利用價值,例如政府財政預算及交易資料、公司登記、土地登記等相關資料。全球資訊網創始人Berners Lee表示,政府及企業不應考量提供資料集而無法收取費用,或有意掩蓋政治敏感之資料來保護政治利益,而對於公布會造就人民生活的重大進步但具爭議性之資料集,感到卻步。   目前多數國家開放資料之機器可讀性資料與資料集之免費授權(Open License)皆少於7%,報告中說明全球資料集實際可用性仍偏低,亦發現各國提供資料之收費不僅沒有效率,資料再利用授權關係也不明確,使得企業及使用者處在法律不確定之風險中。   全球面對開放資料的進展雖已有初步成效,但成功經驗仍集中在歐美國家,世界上其他國家在開放資料的可用性及近用性,仍與歐美國家有顯著差距,為能促進全球人民生活福祉及活絡商機,各國政府應更積極地執行開放資料政策,並持續改進。

歐盟2020年人工智慧白皮書

  歐盟執委會於2020年2月19日發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence: a European approach to excellence and trust),以打造卓越且可信賴的人工智慧為目標。歐盟認為在推動數位轉型過程中的一切努力,均不應脫離歐盟以人為本的最高價值,包含:開放(open)、公平(fair)、多元(diverse)、民主(democratic)與信任(confident),因此在人工智慧的發展上,除了追求技術的持續精進與卓越外,打造可信賴的人工智慧亦是歐盟所重視的價值。   歐盟執委會於人工智慧白皮書中分別就如何追求「卓越」與「可信賴」兩大目標,提出具體的措施與建議。在促進人工智慧卓越方面,執委會建議的措施包含:建立人工智慧與機器人領域的公私協力;強化人工智慧研究中心的發展與聯繫;每個成員國內應至少有一個以人工智慧為主題的數位創新中心;歐盟執委會與歐洲投資基金(European Investment Fund)將率先在2020年第1季為人工智慧開發與使用提供1億歐元融資;運用人工智慧提高政府採購流程效率;支持政府採購人工智慧系統等。上述各項措施將與歐盟「展望歐洲」(Horizon Europe)科研計畫密切結合。   而在建立對人工智慧的信賴方面,執委會建議的措施則包含:建立有效控制人工智慧創新風險但不箝制創新的法規;具高風險的人工智慧系統應透明化、可追溯且可控制;政府對人工智慧系統的監管程度應不低於對醫美產品、汽車或玩具;應確保所使用的資料不帶有偏見;廣泛探討遠端生物辨識技術的合理運用等。歐盟執委會將持續徵集對人工智慧白皮書的公眾意見,並據以在2020年底前提出成員國協力計畫(Coordinated Plan)之建議。

TOP