根據日本特許廳調查,國際(如韓國,泰國)在處理智財爭議時,往往會傾向採取非訟的方式解決智財爭議,例如透過智財局進行智財調解。日本也預計在2019年10月1日起於東京及大阪兩地的地方法院導入新的智財調解制度,用以快速解決智財(例如專利權,著作權等)相關爭議。
普遍而言智財爭議往往會耗費企業或當事人相當長的時間,且爭議的智財標的在訴訟期間也無法被使用,故日本政府計劃推行新的智財調解制度。新的智財調解制度,除了能降低訴訟成本外,日本政府更迫切想解決的問題是,不希望爭議的智財標的影響企業經營。
在日本智財訴訟是公開,法官在聽過兩造說法後會由法官做單方面的判決,且根據日本最高法院的資料顯示,智財訴訟平均需花費十二點九個月的時間才能結案。有的從訴訟提起到一審宣判就需花費一年又八個月,再到最高法院判決確定還需花費一年又二兩個月。
而日本新推行的智財調解制度計畫將透過視訊的方式,讓當事人與法官進行非公開的對話,並儘量促成兩造達成合意,調解過程最短僅需花費約三個月的時間就能有結果,若調解沒有共識,當事人一樣能進行智財訴訟。智財調解制度除了能有效減少爭議時間外,費用上智財調解申請費也遠低於智財訴訟的申請費。
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中國國務院發布AI行動意見,全面推動智慧應用加速現代化建設 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月10日 隨著人工智慧(下稱AI)技術的快速發展,全球各國政府均積極推動AI在百工百業各領域的應用,以提升國家創新力、產業競爭力與社會治理效能,中國政府亦是如此。同時,受地緣政治及經貿競爭的影響,中國政府為強化國家供應鏈安全與韌性,由政府主導加速現代化建設,以推動智慧社會新型態的發展為目標。 壹、事件摘要 中國國務院於2025年8月26日發布「關於深入實施人工智能+行動的意見」(國發[2025〕11號)(下稱行動意見)[1],旨在全面推動AI應用於各行各業,以提升國內產業生產力與創新量能,並促進人機協作的智慧社會新型態,作為推動「中國式現代化」發展之重要建設。 貳、行動意見重點內容 於該行動意見中,中國國務院提出三項階段性目標,分別為: 一、 2027年前:AI應用普及率達70%以上 推動科技、產業、消費、民生、治理與全球合作的6大核心領域全面結合AI應用,擴大AI使用普及率達70%以上,以達加速公共治理與產業創新之成效。 二、 2030年前:AI應用普及率達90%以上 強化前述6大核心領域,持續擴大AI使用普及率可達90%以上,實現研發成果共享之效益。 三、 2035年前:AI應用普及率達100% 建立全面人機協作之智慧經濟與社會新型態,作為國家現代化建設之重要基礎。 為實現前述三階段目標,中國政府針對6大核心領域提出具體行動方向,重點整理如下: 一、 AI+科學技術 為加速科研進程並推動大模型建設與應用,將強化基礎科學研究平台和重要科技基礎建設的智慧化升級,打造開放式且高品質的共享資料集,以促進AI跨領域的結合發展。同時,亦積極促進AI帶動研發模式創新與效能的提升,以加速技術研發和產品應用落地。 二、 AI+產業發展 鼓勵企業將AI導入內部策略規劃、組織架構與業務流程設計等,以建構創新的商業模式;並在技術、產品與服務體系中推動智慧化應用,強化供應鏈各環節與AI的協作,同時最佳化工業、農業及服務業的生產與服務模式,藉以帶動傳統產業轉型升級,建構新型生態體系並加速整體產能提升。 三、 AI+消費增質 透過推動AI與服務的結合,建立多元及智慧化的服務模式,加速發展智慧消費相關基礎建設;此外,推動AI應用於各類商品與設備,重點發展智慧聯網汽車、智慧機器人、智慧家居、智慧穿戴等終端商品,加速技術融合與產品創新,以提升人民生活的品質。 四、 AI+民生福祉 透過推動人機協作的模式,提供新型的工作、學習與生活型態,建立更具智慧化的社會發展模式。例如,企業雇主可藉由AI協助建立新型組織架構和管理模式,提升傳統職務執行之效率,亦或是透過AI進行技能培訓以因應勞動力短缺之情形;學校教育面向則可推動AI融入教學教材,推動更加多元與互動之學習生態;生活方面則計劃推動AI健康照護、社會服務等領域廣泛應用,全面提升公共服務與生活品質,形成具包容性的智慧化社會。 五、 AI+智慧治理 推動AI全面導入社會治理過程,以促進市政管理、政務服務及公共資源運作的智慧化轉型,並利用AI強化公共安全與網路安全治理能力,完善國家安全防護的機制;於生態層面,將運用AI推動綠色永續與人機協作,強化於環境與碳管理領域的監測、預測及治理能力,促進高效及精準的治理模式。 六、 AI+全球合作 推動AI的普及與共向,建立開放生態系、強化運算能力、資料與人才領域的國際合作,共同提升全球南方AI基礎建設,縮減全球數位落差,協助各國可平等參與智慧化發展過程,共同因應AI應用相關風險,確保技術發展安全且可信賴地發展。 參、事件評析 從上述中國國務院發布之行動意見可知,其目標在於藉由強化安全及可信賴的AI,並促進AI應用於各領域的發展,以建構可持續性的智慧化生態系,提升社會治理效率與全民生活的品質,以利國家經濟與科技的共同發展。 然而,該行動意見雖明確提出國家整體目標及治理方向,為相關領域的智慧化發展提供指引,惟對於各項目標尚未提出可操作性措施、具體政策細節,或對產官學各單位可獲得的政府資源、技術支持與協助等進行明確規範。故後續仍需持續關注相應政策措施及配套資源的發布,以評估其實際推動AI應用之成效。 [1]《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(國發[2025]11号)。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
英國公平貿易署公布有三分之一之網路商店未遵守消費者權利保護規範英國公平貿易署(Office of Fair Trading,簡稱OFT)公布於2007年底針對網路商店是否遵守消費者保護相關規範進行調查之結果,該項調查選定超過500家購物網站,就其是否遵守消費者保護法令,例如是否於網站上告知其公司所在地址、是否善盡告知消費者相關權利之義務、以及是否踐行標價透明化之規定等實際運行狀況進行調查統計。結果顯示,近乎有31%的網站並未確實遵守歐洲法律對於遠距交易的全額退費規範;有15%並未告知消費者其享有7天鑑賞期之權利;有14%的網站未告知確切之地址;另有40%的網站並未完全將價錢透明化,尤其並未告知商品於標示價格外必要之附加費用,而係於結帳時方告知,故OFT統計,每年消費者因此繳付的非預期費用總計約達一億英鎊。 於英國,消費者進行網路購物,受到遠距販售與電子商務相關規範之保護,例如2000年通過的消費者保護(遠距販售)規則(The Consumer Protection (Distance Selling)Regulations 2000)即就遠距交易中最重要的消費權利保障事項加以規範,此一法規主要適用於企業對消費者的組織性遠距交易活動,惟並不適用於與不動產買賣、金融服務提供、自動販賣設施、利用公共電話進行之行銷以及拍賣行為。主要規範重點,包括交易完成前必要資訊之提供、猶豫期內隨時解除契約之權限、契約解除權之例外、解約後獲得費用返還之權利、消費者返還貨品之義務、卡片付款受詐欺之解約權利等。
歐盟對其成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析並公布2017年歐洲創新計分板報告於2017年6月20日,歐盟對於歐盟成員國、其他歐洲國家以及區域鄰國的創新績效進行比較分析,並發布2017年度歐洲創新記分板(European Innovation Scoreboard, EIS)年度報告。它涵蓋歐盟成員國以及冰島、以色列、前南斯拉夫的馬其頓共和國、挪威、塞爾維亞、瑞士、土耳其和烏克蘭。在全球少數指標中,EIS也對澳大利亞、巴西、加拿大、中國、印度、日本、俄羅斯、南非、韓國及美國進行了評估。 EIS 2017排名與以前的版本不同,EIS 2017的測量框架由27個指標組成,區分4個主要類別的10個創新層面: 政策框架是創新績效的主要驅動力,涵蓋3個創新層面:人力資源、有吸引力的研究體系及創新環境。 投資包括公共及私人投資研究與創新,區分外部融資支持及內部資源投資。 創新活動吸取公司層面的創新工作,涵蓋3個方面:創新者、中間者及智慧財產權。 創新如何轉化為整體經濟效益之影響力:就業影響及銷售效應。 EIS顯示歐盟的創新績效繼續增長,特別是由於人力資源的改善、創新型環境、自有資源投資以及有吸引力的研究體系。而瑞典仍然是歐盟創新領導者,其次是丹麥、芬蘭、荷蘭、英國以及德國,創新指數比歐盟平均值高出百分之二十。立陶宛、馬爾他共和國、英國、荷蘭以及奧地利則是增長速度最快的創新者。在全球創新比較中,歐盟僅次於加拿大及美國,但韓國及日本正急起直追,而中國在國際競爭中是發展最快的國家。