2019年1月22日,歐盟執委會(European Commission)、歐洲議會(European Parliament)與歐盟理事會(Council of the EU)就修正「公部門資訊再利用指令」(The Directive on the re-use of public sector information,PSI Directive)的提案達成協議。歐洲議會則於4月4日通過提案,待歐盟理事會簽署正式的指令。
PSI Directive經過2003年制定(Directive 2003/98/EC)、2013年修正(Directive 2013/37/EU),於2017年為了履行指令規定的定期審查義務,召開了公眾線上諮詢,之後歐盟執委會根據諮詢結果及對指令的影響評估,於2018年4月25日通過修訂指令的提案,並於2019年1月達成協議。
此次修正將該指令更名為「開放資料與公部門資訊指令」(The Directive on the Open Data and Public Sector Information,以下稱新指令),預計能排除目前仍存在的公部門資訊取得障礙,並且要求將政府資助研究所產出的研究資料(publicly funded research data)也開放給公眾。此次修正的重點內容如下:
1、所有依據國家取用文件規定(national access to documents rules)下可取用的公部門資訊,原則上可以免費再利用,或者公部門可以收取為了提供、傳播資料所產出的費用,但該費用以不超過邊際成本(marginal costs)為限。這項改變,將使更多的中小企業和新成立公司能順利進入資料經濟市場。
2、新指令特別指出統計資料或地理空間資料屬於高價值資料集(high-value datasets),這些資料集具有高商業潛力,可以加速各種資訊產品或增值服務的產出,例如人工智慧。而新指令特別要求這些資料集應免費提供、使機器可讀,且透過應用程式介面(APIs)使他人能取用。但經評估後發現免費提供會造成市場競爭扭曲時,則不在此限。
3、關於公營事業及公共運輸所產生的有價值資料,不在現行PSI Directive規範範圍內,而各國對於是否必須提供資料有著不同的規定,但現在都必須依照新指令的規定使公眾可以免費再利用,不過仍可設定合理規費來收回相關行政費用。
4、有些公部門與私人企業制定了複雜的資料協定,導致公部門資訊被壟斷,新指令則要求各會員國應落實資訊透明,以及限制公部門與私部門訂立排除其他人可再利用公部門資訊的協定。
5、促進公部門資訊以動態即時資料方式發布,並透過使用者介面(APIs)使更多動態即時資料能被使用。而這也將使企業發展創新產品或服務,例如行動APP。
6、關於政府資助的研究,新指令將促進「政府資助研究而產出的研究資料」能更容易的被再利用,故各成員國被要求建立一致的再利用政策,使這些研究資料能透過資料庫(repository)被開放取用(open access),包含先前已經存入該資料庫的資料。
總而言之,本次修正將能夠降低中小企業進入市場的障礙,並增加公部門資訊的透明度和即時流通,也使公營事業資訊及政府出資研究所產出的研究資料能納入開放資料的範疇。
美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission,FTC)於2009年10月5日公佈了新修正的「廣告使用推薦與見證指南(Guides Concerning the Use of Endorsements and Testimonials in Advertising)」,這是該指南自1980年制定以來第一次的更新,並於今年12月1日起生效。此次修訂特別針對商品服務使用心得做出規範,規範亦適用於社交媒體(如Facebook、Twitter及各種類型的部落格等具互動性的媒體)中之心得分享,未來在社交媒體對商品或服務所做出的各種評論,都有可能成為FTC管制的對象。 在社交媒體中所傳遞之商品心得訊息,特別是名人(在該領域分享心得出名者)所分享之訊息,對於網路使用者或消費者之影響力甚大,甚至會改變其是否選擇消費該商品或服務之意願,但其真實性卻未必有相當之保障。有鑑於此,FTC於新修正之指南中即對於心得分享之訊息作出相應規範,重點如下: 1.心得分享者若由商品或服務提供者處受有金錢或相當程度的利益給付,即非單純之心得分享,而有與廣告相同之性質。因此若有虛偽不實陳述的狀況,亦視為是不實廣告。 2.心得分享者必須揭露其與商品或服務提供者的利益關係,使其他消費者明瞭。 3.廣告中若有引用研究結果,而該研究機構為該公司所贊助時,廣告中必須揭露兩者的利益關係。 4.指南同時適用於談話性節目以及社交媒體上所為之心得分享。 而違反上述規定者,可能會依美國聯邦交易委員會法第5條(FTC Act Sec.5)之相關規定每次最高得處以1萬1千美元罰鍰。 此規定之公布引起了部落客(部落格使用者)之質疑,因此FTC廣告實務科(The Division of advertising Practices)之副科長Richard Cleland特別對此做出澄清,其指出:「FTC不會立刻處以罰鍰,也並非所有個案均嚴重至須處以罰鍰。較有可能的作法是,先以警告函警告違規的部落客。且FTC無權對違反FTC法案的行為直接處以罰鍰,若事態嚴重,則FTC會將案件移送地方法院,由法院做出各種處斷,最重可至罰鍰。」 此一指南的約束,固然提供了消費者分辨廣告與心得分享的方式,但是關於更細部的操作,例如何時可認為部落客與商品及服務業者有利益關係,仍有待實務的累積。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局(Office for National Statistics)轄下之政府資料品質中心(Government Data Quality Hub)為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)發布之《國家資料戰略》(National Data Strategy),於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》(The Government Data Quality Framework),以達成國家資料戰略中「資料基礎(Data Foundation)」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」(Data quality principles),旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點: 一、確保資料品質:機關內部應建立有效的資料治理機制,例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求:機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質:機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質,並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質:機關應持續與使用者交流資料品質現況,提供使用者有效的文件及中繼資料(metadata)。 五、了解造成資料品質低落的主因:分析造成資料品質低落的根本原因,從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則,提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力,以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料,釋放資料價值並促進社會經濟發展。
日本《科學技術指標》日本《科學技術指標》為文部科學省直接管轄之國立實驗研究機關「科學技術與學術政策研究所(NISTEP)」於每年度發布,主要為讓閱讀者基於客觀而定量的數據,體系性地掌握日本國內科學技術活動的基礎資料,將科學技術活動區分為「研究開發費」、「研究開發人才」、「高等教育與科技人才」、「研究開發產出」、以及「科技與創新」等5個類別,同時制定約180個指標以表達日本國內狀況。本年度公布的《科學技術指標2019》,則新增了「日本與美國各部門擁有博士學位者」、「各產業研究人才集中度與高端研究人才活用程度間之關係」、「主要國家取得博士學位之人數的變動狀況」、「運動科學研究類論文動向」、「主要國家貿易額度的變動狀況」、「各國與各類型獨角獸企業數」等20個指標。 依《科學技術指標2019》分析,日本的研究開發費與研究者人數於日、美、俄、法、英、中、韓等七個國家中皆位居第三,論文數則為世界排名第四,受高度矚目的論文數世界排名第九,專利家族(Patent Family)數世界排名第一而與去年相同。就產業的部份,研究者中擁有博士學位者之比例依據產業類型的不同而有所差異,與美國相較,高階人才之實際就業情況未能充分發揮其所學。另一方面,就每一百萬人中有取得博士學位的人數,在各主要國家當中,僅有日本呈現減少的趨勢。
簡介人工智慧的智慧財產權保護趨勢近期人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節,係由於其標榜的是開源精神,但近期的報告卻決定不公布細節(如訓練計算集、訓練方法等),因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患,且尚有保持一定競爭優勢之必要。 若AI產業選擇不採取開源,通常會透過以下三種方式來保護AI創新,包括申請專利、以營業秘密保護,或同時結合兩者。相對於專利,以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢,因不用公開技術內容,較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而,企業以營業秘密保護AI創新有其限制,包含: 1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容,並搶先申請專利,反過來起訴企業侵害其專利,而面臨訴訟風險; 2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟,企業將因為沒有專利而無法提起反訴,或透過交互授權(cross-licensing)來避免訴訟; 3.縱使企業得主張「先使用權(prior user right)」,但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術,且未來若改進受先使用權保護之技術,將不再受到先使用權之保護,而有侵犯競爭者專利之虞,因此不利於企業提升其競爭力。 綜上所述,儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向,但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限,專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)