日本預計2019年10月起於東京、大阪實行智財調解制度
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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洪偲瑜
法律研究員 編譯整理
〈知財調停手続き、東京地裁と大阪地裁で10月から開始〉，知財ボーたるサイトIP Force， https://ipforce.jp/articles/ip-news/summary/2019-08-05-1269（最後瀏覽日：2019/8/24）。
〈「知財調停」10月から開始 最短3カ月で紛争解決〉，日本經濟新聞，https://www.nikkei.com/article/DGXMZO48041390R30C19A7EE8000/（最後瀏覽日：2019/8/24）。
日本東京地方裁判所ウェブサイトhttp://www.courts.go.jp/tokyo/saiban/l3/Vcms3_00000618.html（最後瀏覽日：2019/8/27）。
美國聯邦交易委員會（Federal Trade Commission，FTC）因應眾議院之要求，再次延展了紅旗規則（Red Flags Rule）之施行日，目前將由原先預定之2009年11月1日，延後至2010年6月1日施行。此規則最初預計於2008年11月1日施行，此次已是第四次延展。 所謂紅旗規則，原為「公平與正確信用交易法（Fair and Accurate Credit Transactions Act）」中之規定，依該法眾議院指示美國聯邦交易委員會及相關部門制定法規，用以規範金融機構及授信單位降低身分盜用之風險。基於此一指示，金融機構及授信單位必須研擬防止身分盜用的方案。詳言之，紅旗規則係要求凡管理使用包括性帳戶（covered account）者都應研擬並執行防止身分盜用之書面計劃。所謂的包括性帳戶係指：1.用於多次消費計算用途之帳戶，如信用卡帳戶、汽車貸款帳戶、手機帳戶、支票帳戶等；2.所有預期會產生身分盜用風險的帳戶，並不僅指於金融機構中所設立之帳戶。而前述應研擬之計畫將用以協助確認、偵測並解決身分盜用之行為。 由於只要用於支付計算，或有可能產生身分盜用風險之帳戶，均為包括性帳戶，而用於支付會計師款項之帳戶亦包含在內。惟美國會計師協會（American Institute of Certified Public Accountants, AICPA）要求FTC免除註冊會計師適用紅旗規則，該協會執行長Barry Melancon認為：「我們很在意紅旗規則的廣泛應用，因為我們並不認為當CPA之客戶付款時，會產生相當的身分冒用風險。」他指出該紅旗規則所帶來之負擔已超過其風險。AICPA並要求各州會計師協會去函對FTC表達排除適用之意見。而Melancon贊同FTC延後適用紅旗原則之決定，其並認為紅旗規則並無須廣泛運用於會計業，因為作為值得信賴的顧問，會計師對於其客戶應該都很熟悉，也會要求對身分資訊採取嚴格的隱私保護標準。 為了推動紅旗規則之適用，FTC已於紅旗規則之官方網站提供了該規則之適用綱領，並以座談會之方式對各團體進行運用之培訓。同時以出版企業之應用綱領，大量之文宣及宣導短片，對民眾提供諮詢服務等方式推廣紅旗規則。 而司法實務界對於此一規則之適用範圍亦開始表達其見解，在2009年10月30日，哥倫比亞地方法院判決律師業不適用紅旗規則。不過此次的延展施行公告並不會影響相關案件的進行及上訴流程，也不會影響其他聯邦部門對於金融機構及授信單位的監督。
歐盟國會通過頗受爭議之「反仿冒貿易協定（ACTA）在歷經多次談判會議，由包括美國、歐盟、日本、韓國等11個國家共同參與的「反仿冒貿易協定（Anti-Counterfeiting Trade Agreement, 簡稱ACTA）」，終於在雪梨展開的最後談判回合（11月30日-12月4日）中獲得共識，並於日前正式對外發布ACTA協定文本內容。 該協定旨在透過跨國境的國際合作，有效打擊日益猖獗的盜版及仿冒問題，全文共計6章45條文，包括民、刑事執行、邊境措施等，且因應數位化時代對智慧財產權保護所帶來的衝擊，針對數位化環境智慧財產權的執行措施，也有相對應的規定（section 5: Enforcement of Intellectual Property Rights in the Digital Environment）。而ACTA協定文本尚須提交各簽約國政府或國會表決同意的程序，方能生效。 以歐盟為例，儘管遭受歐盟境內廣大的批評聲浪，歐盟國會於11月24日以驚險的半數通過爭議許久的「反仿冒貿易協定(Anti-Counterfeiting Trade Agreement, ACTA) 」。歐盟國會宣稱，透過ACTA協定的簽署，以國際合作的方式，將有助於解決現今猖獗的侵權問題，以落實智慧財產權的保障。尤其是針對歐盟境內的地理標誌（如Champagner、Spreewald-Gurken），未來將可透過跨國合作，提升對歐洲企業的保護。雖然現階段仍有許多問題未能達成共識，但至少ACTA協定啟動各國合作打擊仿冒的開端。 不過，雖然歐盟執委會一直以來對外“消毒“， ACTA協定的簽署前提是在符合歐盟現行法規的基礎上，並且不會對歐盟人民的基本權、個人隱私權保障造成威脅。但包括電子通 訊傳播業者（e-communications providers）、無疆界醫師組織等團體，都發表聲明，要求歐盟國會確保ACTA協定落實於各會員國內，不會影響改變歐盟既有的法制規範。包括是否引進三振條款，透過網路封鎖手段遏止侵權行為、是否以刑事手段制裁侵權人等爭議，勢必在各歐盟會員國提交其國會表決時，將引起極大的討論。
由Meta案看數位資料商業化面臨之跨國問題於2023年5月22日愛爾蘭資料保護委員會（Ireland's Data Protection Commission, DPC）對於Facebook的母公司Meta將歐盟境內資料傳輸到美國的行為做出開罰12億歐元的決定，並暫停資料跨境傳輸行為，再次引起了各界對於資料跨境傳輸的關注。 針對跨國提供網路服務的企業，如何確保企業處理資料的方式可以符合多國的法規要求，向來是一困難的問題。自從2015年「安全港隱私準則」（Safe Harbour Privacy Principles）被歐盟法院宣告失效後，美國與歐盟試圖就資料跨境傳輸重新達成一個可符合雙方要求的框架，包含2020年被歐盟法院宣告無效的「隱私盾框架」（EU-US Privacy Shield Framework），而2022年3月雙方達成原則性同意的歐盟美國資料隱私框架（EU-U.S. Data Privacy Framework, DPF），惟就美國於同年10月發布用以實施之行政命令（EO 14086），亦於2023年5月被歐洲議會認為對於歐盟境內資料的保護不足。 2023年6月8日英國跟美國共同發布建立英美資料橋（UK-US data bridge）的聯合聲明，以建立起英美之間的資料流動機制，但該英美資料橋是基於歐盟美國資料隱私框架做進一步的擴展，能否符合歐盟對於資料保護的要求，目前尚無法預期。 目前的商業模式中資料跨境傳輸是難以避免的現實困境，各國亦就資料跨境傳輸建立框架，企業需持續關注自身營業所在地之法規變化，以即時因應調整自身管理機制。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw/）
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。