特別301報告(The Special 301 Report)是由美國貿易代表署(Office of the United States Trade Representative, USTR)公布之關於世界各國智慧財產權年度報告。1988年,美國國會修法增訂「特別301條款」,要求美國貿易代表署針對智慧產權保護或市場開放程度不足之國家,按嚴重程度於特別301報告中分列為「優先指定國家」(Priority Foreign Country)、「優先觀察名單」(Priority Watch List)和「一般觀察名單」(Watch List),並對「優先指定國家」啟動調查及協商談判。
美國每年對世界各國是否有效保護智慧財產權進行審查,並提出特別301報告。報告羅列範圍廣泛,包含:
2019特別 301 報告(2019 Special 301 Report)於2019年4月公布。其中加拿大因簽署了《美墨加協定》(United States-Mexico-Canada Agreement, USMCA),實質改善加拿大智慧財產權環境,因而加拿大已從優先觀察名單轉為一般觀察名單。此外,中國連續15年被列入優先觀察名單,報告認為中國迫切需要進行基本的結構性改革,加強智財權保護。我國自1998年起被列入一般觀察名單,直至2009年除名,至今均未上榜,亦表美國肯認我國的智財保護發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」(令和3年版科学技術・イノベーション白書),為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖,所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例,區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫(第6期科学技術・イノベーション基本計画)框架下,為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策;第二部分則回顧去(2020)年,政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面,提出以下具體方向: (1)推動社會數位化與零碳排放(脱炭素化) 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展,虛擬空間之基礎技術方面,持續研發超級電腦、AI與量子電腦,利用所累積的資料運用於深度分析與模擬,並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面,包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向,則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策,發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術;運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度,提升社會應對大規模自然災害的韌性。 (2)「知識」的整合創造與利用,以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決,不僅在於前瞻性自然科學技術的研發,尚需同步理解人類社會的多樣性。同時,人文社會科學近年來,亦多有採用自然科學的研究方法。因之,白皮書主張兩方的跨域知識結合,應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 (3)強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素,放棄申請博士後課程的現況,創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此,白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金,提升約15,000名博士後課程學生的待遇,並推動「創造發展性研究支援事業」(創発的研究支援事業)措施,穩定提供10年期間的研究資金。 (4)COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法(如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性)、疫苗與相關醫療器材,並推動以遠距方式進行研究活動,導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等;另一方面,有效的防疫對策(如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」),根基於COVID-19的最新科研成果,因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道(如日本科學未來館網站),以淺顯易懂的形式向大眾宣達。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
因應虛擬貨幣發展,日本內閣通過修法草案,允許創投基金得持有加密資產日本經濟產業省(METI)2024年2月16日於官網公布,內閣已審議通過《產業競爭力強化法》(Act on Strengthening Industrial Competitiveness)、《投資事業有限合夥契約法》(Limited Partnership Act for Investment, LPS法)等法律修正案。修法目標係為驅動企業投資新創、促進新創事業發展,其中允許創業投資基金(Venture Capital Fund, VC)得持有加密資產(crypto assets)即為本次修法亮點之一。 根據本次《投資事業有限合夥契約法》修正案,加密資產將被增列到「投資事業有限合夥」(Investment limited partnership, Investment LPS)得收購和持有的資產清單中。實務上日本創投基金多依《投資事業有限合夥契約法》規定,採投資事業有限合夥之組織型態存在。故若修正案最終能落實,將使新創事業得以透過向創業投資基金發行加密資產之方式進行籌資,可以大幅提高「加密貨幣與區塊鏈領域」之Web3新創獲得國內創業投資基金投資的機會,有助於日本建立更強大的區塊鏈技術(Blockchain Technology)和去中心化金融(decentralized finance, DeFi)市場。 日本本次修法,同時兼顧保護投資者利益與金融創新,頗值得我國借鏡。我國金管會雖已相繼公布「虛擬通貨平台及交易業務事業防制洗錢及打擊資恐辦法」以及「管理虛擬資產平台及交易業務事業(VASP)指導原則」,惟相關規範尚未完成細節。金管會主委今年初(2024年1月30日)表示,將朝設置專法強化投資人保障及管理之方向進行委外研究,草案預計今年9月出爐。面對區塊鏈技術暨加密資產快速發展帶來的監理挑戰,我國應持續積極關注國際組織及各國主管機關之監理發展方向,以研擬合適之法制規範。
可專利性(Patentability)與專利適格(Patent-Eligibility)有何不同?可專利性(Patentability)與專利適格(Patent-Eligibility)常被混用,但實際上兩者並不可以畫上等號。 具專利適格不等於可專利一事,在指標判例In re Bilski可窺知端倪:「新穎性(Novelty)、進步性(Non-obviousness,或稱非顯而易見性)的分析,和35 U.S.C. §101(專利適格的法源)無關,而是分別以35 U.S.C. §102、35 U.S.C. §103作為法源。」顯示專利適格、實用性(Utility,或稱「產業利用性」)、新穎性、進步性,互不隸屬。梳理美國專利法教課書(Casebook)和判決內容,可知:「專利適格」是取得專利的基礎門檻、資格,具專利適格,並不必然可專利,還須符合實用性、新穎性、可進步性,才是一個「可專利」的發明。另應強調,「專利適格」除了需要滿足§101法條文字外,還需要滿足美國專利與商標局(USPTO)的兩階段標準(Two-Step Test)審查。 綜上,可整理出這個公式: 可專利性=專利適格(§101+兩階段標準)+實用性(§101)+新穎性(§102)+進步性(§103) 觀察美國專利法教科書的編排方式,亦可了解思考脈絡:先介紹專利適格,再依序介紹實用性、新穎性、進步性。另,「實用性」在作為名詞時是採“Utility”一字,而非“Usefulness”,這兩個詞微妙的差異是前者具「有價值的(Beneficial)」之意涵,也呼應Justice Story在 Bedford v. Hunt對「實用」(Useful)經常被援引的解釋:「要能在社會中做出有價值的(Beneficial)應用,不可以是對道德、健康、社會秩序有害(Injurious)的發明,也不可以是瑣碎(Frivolous)或不重要的(Insignificant)。」