人工智慧專利加速審查計畫
人工智慧專利加速審查計畫（Accelerated Initiative for Artificial Intelligence，又稱AI2）是新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2019年4月宣布之計畫，目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年，每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者，最快可在6個月內審核通過並授證。
適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關，該申請案之AI功能包含自然語言學習（Natural Language Processing）、影像辨識、聲音辨識、自動化系統（Autonomous Systems）、機器人、預測分析（Predictive Analytics）等；並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。
AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」（FinTech Fast Track Initiative, FTFT）類似，FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同，兩者在申請和審查程序上大致類似：不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項（claims）最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。
人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵，隨著全球AI專利申請活躍，新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場，並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
美國醫療產業使用境內或境外雲端服務（Cloud Services）急速成長，導致「健康保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act，以下簡稱HIPAA）規範下之「適用機構」（Covered Entities）與其「商業夥伴」（Business Associate），對於雲端服務業者如何適用HIPAA感到疑惑。因此，衛生及公共服務部民權辦公室（Department of Health and Human Services, Office for Civil Rights）於10月7日公布相關業者如何適用HIPAA之指引，以釐清爭議。 於該指引中，該部指出，雲端服務業者若替適用機構或是商業夥伴創造、接收、維護、傳送被HIPAA所保護之「資療資訊」（Protected Health Information），則該雲端業者就被視為HIPAA下規範之商業夥伴，原因在於該服務具有儲存與維護醫療資訊功能，非屬該法排除適用之「網路服務業者」（Internet Service Providers）資料傳輸服務類型。 該指引有幾大重點：首先，雲端服務業者如將該醫療資訊提供加密儲存服務，仍應盡到HIPAA中規範商業夥伴之責任。原因在於加密資料不足以保護HIPAA有關資訊安全章節所要求醫療資訊之「機密性、完整性和可用性」之相關規範。再者，雲端業者皆須與委託方簽署商業夥伴協議（Business Associate Agreements）。此外，使用雲端服務儲存資療資訊時，委託方皆能使用行動設備進入雲端儲存之醫療資料，但應建立合乎HIPPA所要求相關之安全措施。最後，HIPAA並未禁止將醫療資訊儲存至伺服器為於美國境外之雲端業者，但使用前應自行評估該資訊遭駭客攻擊之可能性。
研發成果下放就不適用國有財產法嗎?研發成果下放就不適用國有財產法嗎? 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年3月26日 科學技術基本法（下稱科技基本法）下放研發成果予執行單位，授權各部會機關按其對研發成果管理運用的需求，彈性制訂該部會之科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法（下稱成果運用辦法）。然據悉某些公立學校或公立機關(構)曾在盤點財產時，因漏未將研發成果登入為國有財產，或列帳時未列載相關費用而遭主計處指正，從而對研發成果是否為國有財產及如何適用國有財產法有所疑問。因此，本文先回歸科技基本法，探討國有財產法之適用範圍，再論成果運用辦法和國有財產法間互補適用的關係，以解答上述疑問。 壹、科技基本法排除國有財產法適用之範圍 按科技基本法第6條第1項及第2項[1]，當研發成果歸屬於公立學校、公立機關（構）或公營事業等公部門單位時，僅排除適用國有財產法中保管、使用、收益及處分之規定，改由各部會之成果運用辦法規範，故當研發成果歸屬於公部門時，並非完全排除適用國有財產法，係僅於前揭特定管理運用事項適用科技基本法及其授權訂定之成果運用辦法。因此其他未被排除的國有財產法規定[2]，包括何謂國有財產與國有財產種類之總則、國有財產登記、設定產籍與維護，以及有關國有財產之檢查與財產報告等仍須依循相關規範。前述遭主計處指正之案例，或許就是忽略歸屬於公部門之研發成果仍有前揭國有財產法之適用，致漏未將研發成果依該法登入國有財產或將相關支出列帳。 貳、成果運用辦法的適用範圍 另一可能造成執行單位在運用其研發成果時產生疑問的原因，是現行各部會之成果運用辦法中，有部分規定與前述科技基本法第6條第2項，將歸屬於公立學校與公立機關(構)之研發成果定性為國有財產之意旨扞格。以衛生福利部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法（下稱衛福部成果運用辦法）為例，雖然按該辦法第2條第5款定義國有研發成果為研發成果歸屬國家所有者。然該辦法第30條第1項第1款[3]，卻出現執行單位為公、私立學校、公立研究機關（構）之「非國有」研發成果收入之上繳交比率規定，恐使適用本辦法之公立學校、公立機關（構），誤以為其所有之研發成果可為非國有，而產生無庸適用國有財產法之誤解，亦與該辦法第2條第5款對國有研發成果的定義產生內部矛盾，更與科技基本法第6條第2項相衝突。 當研發成果歸屬公立學校、公立機關（構）時，因上述公部門單位本即為政府機關（構)，故歸屬上述單位等同歸屬於國家，凡屬上述單位所有之研發成果即為國有研發成果，也會適用國有財產法；邏輯上不應出現公部門單位擁有非國有研發成果之情況，顯然衛福部成果運用辦法第30條第1項應修正第1款，將非國有研發成果上繳比率規定之適用主體排除公立學校、公立研究機關（構）。 參、結論 現行科技基本法第6條第1項與第2項，使研發成果是否適用國有財產法，會因為其歸屬而有不同。研發成果歸屬於公部門者為國有財產原則上應適用部分國有財產法，例外於特定管理運用事項始適用各該部會的成果運用辦法；而研發成果歸屬於私部門者非國有財產，無國有財產法之適用，僅適用各該部會辦法管理。在這套體制下，執行單位須注意國有研發成果仍是國有財產，仍須依國有財產法進行財產列帳、登記及財產檢查；而出現規定公立學校、公立研究機關（構）「非國有研發成果」條文之成果運用辦法， 則顯與現行科技基本法有違，反致生誤會，建議進行修正。公立學校與公立研究機關(構)在進行研發成果之管理、運用時，除依循各部會成果運用辦法外，應注意科技基本法的意旨，以避免造成被認為未依法處理之情況。 [1]科技基本法第6條第1項及第2項：「政府補助、委託、出資或公立研究機關（構）依法編列科學技術研究發展預算所進行之科學技術研究發展，應依評選或審查之方式決定對象，評選或審查應附理由。其所獲得之研究發展成果，得全部或一部歸屬於執行研究發展之單位所有或授權使用，不受國有財產法之限制。前項研究發展成果及其收入，歸屬於公立學校、公立機關（構）或公營事業者，其保管、使用、收益及處分不受國有財產法第十一條、第十三條、第十四條、第二十條、第二十五條、第二十八條、第二十九條、第三十三條、第三十五條、第三十六條、第五十六條、第五十七條、第五十八條、第六十條及第六十四條規定之限制。」 [2]未被排除而應適用的國有財產法條為：第1條到第8條總則、第9、10、12、16條之管理機構、第17條到第19條國有財產登記、第21條到第24條設定產籍、第26條有價證券保管處所、第27條之損害賠償責任、第30、31條不動產維護、第32、34條公用國有財產之使用和非公用國有財產之變更、第37條受贈財產，第38到41條非公用財產撥用、收益、第42到44、45條不動產與動產出租、第46到48條不動產與動產之利用，處分第49到55條不動產與動產標售、第59條非公用財產之估價、第61到63條財產檢查、第65到70條財產報告、第71到73條之刑責和舉報獎金、第75到77條之施行日期等。內文未提及之其它未排除適用的條文，主要是針對有體物，即動產與不動產的相關規範，和非公用國有財產之管理；而研發成果多為無體財產，即智慧財產權等，且多為公用財產，故使用這部分條文的情況較少，在此不贅述。 [3]衛福部成果運用辦法第30條第1項第1款：「執行單位因管理及運用其非國有研發成果之收入，應依下列規定辦理：一、執行單位為公、私立學校、公立研究機關（構）者，應將其研發成果收入之百分之二十繳交本部。」
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。