近期美國與中國大陸雙方針對貿易問題展開激烈攻防,起因為美國冀望透過「貿易戰」扭轉中美龐大的貿易逆差,而其中一個主要爭議點即為中國大陸日趨嚴重之侵權仿冒等問題。
中國大陸於第十三屆全國人大常委會表決通過最高人民法院提請審議的《關於專利等案件訴訟程式若干問題的決定》,批准最高人民法院設立知識產權法庭,主要審理專利等專業技術性較強的知識產權民事及行政上訴案件,以達成知識產權案件審理專門、集中及人員專業化之目的,提供更為專業之司法服務及保障。由最高人民法院知識產權法庭統一審理發明和實用新型專利為主之上訴案件,有利於對中外企業知識產權之保護,實現知識產權效力判斷與侵權判斷兩大訴訟程式和裁判標準的對接,以利解決機制上之裁判尺度不一問題,提高知識產權審判品質效率,提升司法公信力。
值得注意的是,最高人民法院知識產權法庭審理之案件,僅以不服知識產權一審判決、裁定中發明和實用新型專利等案件,其他上訴案件,仍由智慧財產權法院所在地的高級人民法院審理。中國大陸最高人民法院院長周強表示,知識產權法庭之設立,宣示平等保護中外市場主體知識產權,該知識產權法庭並不會處理與不正當競爭、商標或營業秘密有關之案件。
歐盟執行委員會依展望2020 (Horizon 2020)於2016年4月14日至15日召開未來工廠公私夥伴合作 (FoF cPPP)研討會,並展示目前資助的研究與創新成果,透過本計畫將協助歐盟內製造業,特別是中小企業,將資通訊及關鍵技術與整個工廠生產鏈結合,達到整體製造業升級。 計劃具體目標如下:(1)以資通訊技術為基礎的解決方案導入製造業生產過程,增加產品獨特性、多樣化、可大規模生產,及保有高度靈活性,以迅速反應瞬息萬變的市場。(2)縮短進入市場的研發製程,提升產品質量,並透過數位化設計、成型、模擬實作及預測分析,提升工作效率。(3)改善整合生產環境的人為因素。(4)透過現代資通訊基礎的生產技術使得資源、材料、能源更有持續性。(5)促進並強化製造領域的共同平台及其生態系統。(6)從獨特的地理位置創建虛擬價值鏈,從而善用優秀人才的潛力。 我國為整合新創能量,以創造製造業下一波成長動能,今年亦陸續公布「智慧機械產業推動方案」與「數位國家‧創新經濟發展方案」,以具高效率、高品質、高彈性等特徵之智慧生產線,透過雲端及網路與消費者快速連結,打造下世代工廠與聯網製造服務體系。
日本名古屋地方法院強調刑事手段對於營業秘密保護的必要性日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日,對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等,宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器,嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向,與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司,翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理,能製造更小且性能更高的感測器,並取得多項專利。 在2017年,原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由,提起告訴。經過兩次搜查,檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據,故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序,同樣適用民事上營業秘密法定構成要件,然而本案涉及的技術資訊,屬於工程上一般性、抽象性資訊,不符合秘密性要件。此外,法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級,在書面資料上標示「機密」外;且在保密期限屆滿後,亦未與生產商再簽署保密契約,難認為已採取合理保密措施,故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。 雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為,且法院對於刑事訴訟的舉證程度,要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷,避免因不當提起訴訟,造成科學技術發展的負面影響。但在本案中,法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高,為避免因營業秘密侵害行為,致損害企業競爭力,故採取刑事保護的必要性,越發提高。綜上所述,若企業欲透過刑事罰,保護營業秘密,須採取更嚴謹的管理措施,始能確保藉由刑事訴訟程序,主張權利救濟。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
建立G2B2C電子公文交換法制 IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發,各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題,應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」(Everyday Ethics for Artificial Intelligence)手冊,其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範,該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點,以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度(Accountability) 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據,在看似客觀的演算系統中,編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員,將影響到人工智慧的演算結果。因此,系統的設計和開發團隊,應詳細記錄系統之設計與決策流程,確保設計、開發階段的責任歸屬,以及程序的可檢驗性。 二、價值協同(Value Alignment) 人工智慧在協助人們做出判斷時,應充分考量到事件的背景因素,其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員,應協同應用領域之價值體系與經驗,並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時,設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀,使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性(Explainability) 人工智慧系統的設計,應盡可能地讓人們理解,甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大,其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解,並針對人工智慧結論或建議,進而有所反饋的重要關鍵;並使用戶面對高度敏感決策時,得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒,倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入,以最小化演算的歧視,並使決策過程透明,使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊,應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色,應負有義務設計以人為本,並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。