委託研究開發之智慧財產治理運用指引(委託研究開発における知的財産マネジメントに関する運用ガイドライン,以下簡稱委託研發智財運用指引)為日本經濟產業省制定並於2015年5月15日公布,用於規範該省、或該省所轄獨立行政法人委外執行技術研發計畫而產出的各項智慧財產權之管理運用事宜。
日本於產業技術力強化法第19條納入拜杜法(Bayh-Dole Act)的意旨,建立了政府資助研發所生的智財權成果歸屬受託單位的原則,但同時為促進研發成果的第三人商業化利用,落實國家資助技術研發成果獲得充分運用以達成國家財富最大化的政策方針,因而作成該指引。
委託研發智財運用指引以委託機關和受託單位為規範對象,首先揭示了研發成果商業化利用的重要性,並以此為核心思維,賦予委託機關須就個別委外研發計畫,在計畫開始前訂定計畫智財權管理方針,並向潛在計畫參加者提示的義務,同時,委託機關須確保委託契約中包含智財權等成果管理運用之約款,例如針對成果有無適用日本拜杜法規定、受託單位承諾在相當期間內未妥善運用成果時開放第三人利用等;另一方面,受託單位則有義務就計畫設置智財營運委員會,負責在計畫執行期間處理智財權管理事宜。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟在最新一期的研發剛要計畫( The Seventh Framework Proposal )中,除了持續以計畫補助方式推動歐盟的研發能力外,最值得注意者乃有關設立「歐洲技術研究院」( European Institute of Technology, EIT )的規劃。最近歐盟執委會已經提出 EIT 設立的法源基礎草案,根據目前規劃, EIT 旨在吸引產學研各界菁英加入,肩負打破產學研界間之藩籬之使命,未來 EIT 除為產學研合作之參考模式外,並將扮演歐洲地區創新、研究與高等教育之菁英領航者( a flagship for excellence ),期使歐盟得更有效率地面對全球化及知識經濟社會所帶來之挑戰。 就組織面而言, EIT 係整合由上而下及由下而上兩種組織結構: EIT 本身具有獨立之法人格,其內部除設置管理局( Governing Board , GB )監督組織運作外,並有約六十位常設之科學及職員人力;另 EIT 將由數個知識及創新社群( Knowledge and Innovation Communities, KICs )組成,各 KICs 代表不同區域之大學、研究組織與企業,各 KISs 與 EIT 以契約規範彼此間的權利義務關係;至於各個 KICs 的組織結構,以及其如何達到契約目的,則交由其自治。目前歐盟執委會規劃在 2013 年以前建構約六個 KICs ,預計在此以前, EIT 需要來自公私部門總計約 24 億歐元( €2.4bn )的經費資助。 由於 EIT 的設立尚須經過歐洲議會及歐盟理事會同意,若執委會目前所提出的設立規劃草案順利取得前述兩機構同意,預計 EIT 將可能從 2008 年起正式運作,並在 2010 年以前完成兩個 KICs 的設立。
何謂電子菸?由於電子煙係利用電流通過霧化器,加熱煙彈(液)內之液體,因該液體混有尼古丁、丙二醇(分子式為C3H8O2,可作為食品添加物)及其他香料,可模擬吸菸時產生類似煙霧的蒸氣及味道。惟縱使電子煙不含焦油,仍可能混有尼古丁和其他化學物質,對於身體健康仍有一定的影響。因此,許多國家基於國民健康等因素,且電子煙之煙彈(液)因可能混合薄荷、水果香味等,造成未成年人誤以為非一般菸品而進行吸食,故多採取必要之管制,例如:禁止電子煙廣告、促銷或贊助。 依我國菸害防制法第14條規定,任何人不得製造、輸入或販賣菸品形狀之糖果、點心、玩具或其他任何物品。違反者,依同法第30條規定,對製造、輸入業者,處新臺幣1萬元以上5萬元以下罰鍰,並令限期回收;屆期未回收者,按次連續處罰;對販賣業者,處新臺幣1千元以上3千元以下罰鍰。此外,違反藥事法第69條規定,非藥物不得為醫療效能之標示或宣傳之規定,故電子煙如宣稱具有「幫助戒菸」、「減少菸癮」或「減輕戒斷症狀效果」等有醫療效能的詞句,即在禁止之列。
Apple , AT&T解決有關iPhone的專利訴訟Klausner Technologies已結束2007年12月針對蘋果(Apple)與共同合作AT&T公司發起的專利訴訟案,並將專利技術以授權方式予Apple及AT&T。 Klausner Technologies具有視覺語音郵件(visual voice-mail)技術所衍生產品與服務,並在美國及其他國家申請並已獲得多項專利。Klausner Technologies認為Apple 所生產iPhone手機的觸摸屏介面設計,其視覺語音郵件功能,類似像電子郵件收發匣,可呈現所有已接收的語音郵件,並可讓使用者依個人喜好隨意指定郵件的排列順序與瀏覽方式,其功能與Klausner Technologies於2004-2006年間所申請專利技術雷同。故2007年底對Apple與AT&T發出專利訴訟,並請求3億6仟萬美元的賠償與預期未來使用權利金。本案最終在美國德州東區地方法院以和解方式結束,然而和解相關詳情尚未對外公布。 Klausner Technologies於控告Apple與AT&T前,已經與數家公司簽署視覺語音郵件技術授權合約,包括時代華納的AOL與VoIP網路提供商Aonage公司;亦對Comcast,Cablevision及eBay等三家公司提起訴訟,指出其VoIP產品,侵犯Klausner Technologies所申請關語音郵件的專利,並請求賠償與使用權利費用共計3億美元。依路透社報導,eBay已同意接受以授權方式取得語音郵件技術。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。