2019年8月12日澳洲國家交通委員會(NTC)提出「管制政府近用C-ITS和自駕車資料(Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data)」政策文件,探討政府使用C-ITS與自駕車資料(以下簡稱資料)所可能產生的隱私議題,並提出法律規範與標準設計原則應如下:
以上這些原則將會引導NTC發展自駕車資料規範與國家智慧運輸系統框架,NTC並將於2019年內提出更進一步規劃相關工作之範疇與時間點。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經部致力推動太陽能整體產業發展,六月下旬舉辦兩場產官學座談會後,將制訂太陽能產業推動政策,整合太陽能上中下游供應鏈。 矽材料嚴重缺乏是目前國內太陽能光電產業發展面臨最大的障礙,經濟部能源局初步決定雙管齊下,一方面規劃引進德國 SolMic 公司退休人員團隊之技術人員,協助國內廠商突破技術障礙;另一方面將藉由研發火法冶金純化技術,生產矽材料,目前該技術已由工研院投入研發階段,政府預計投入十億元,希望在二 ○○ 八年達到生產三百噸,至二 ○ 一 ○ 年成長至一千噸。能源局指出,矽材料的供應問題若解決,國內將可建立完整上下游的太陽能光電產業供應鏈,預計二 ○ 一 ○ 年的產業規模可達六百億以上。
美國提出加速營業秘密盜竊調查的相關立法2021年6月,美國有多位參議員針對營業秘密保護提出立法建議,目的是要讓認為自己的智慧財產權受到竊取的企業,可阻擋盜竊其營業秘密者的相關產品進口到美國。 參議員John Cornyn和Christopher Coons提出藉由修改1930 年的關稅法(Tariff Act),在美國國際貿易委員會(International Trade Commission,簡稱ITC)中設立新的委員會,並由美國司法部長(Attorney General)領導,負責調查背後為國外政府支持之競爭對手的智慧財產權盜竊指控。智慧財產權所有者可透過提交經宣誓的聲明書提出指控,或由司法部長辦公室提出指控。此立法設定30天的調查期限讓調查人員決定是否在冗長的審查展開時停止其產品進口。該法案將適用於來自任何國家的進口產品,但據了解,目前大部分的智慧財產盜竊指控都是來自於中國大陸公司。 雖然在ITC已有類似的程序可提出救濟,但在現行制度下需要的時間過長,最近一年在ITC進行的調查平均時長為19個月。透過此法案設計的制度,將使有關當局在調查營業秘密盜竊指控時,可更容易地阻止因竊取營業秘密而製造出的產品進口到美國。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
何謂防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)?其是否為NPE的重要類型?防禦型專利聯盟係為NPE之一種重要類型,主要以抵制NPE侵擾為出發點,防禦型聯盟儘可能搶先攻擊型如NPE者去進行專利的授權或購買,加入防禦型聯盟者則可付出比與NPE進行和解所支付費用較少的金錢,成員其會員以取得不被NPE侵擾的地位。 NPE中屬於防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)者,RPX(Rational Patent)之運作模式常可作為主要類型化參考對象之一。RPX為上市公司,其主要核心業務在於「緩和其會員被訴之可能」。RPX取得專利之資金主要來自會員年費,而各會員可取得RPX所有專利之「授權」,而收費結構不當然等於獲取專利之成本之分攤,以使會員已低於一般訴訟和解、或取得爭議專利等更為低的代價來防止被訴。在此同時,RPX本身也不會對他人起訴。 RPX所提供的防禦性聯盟策略,先行於其他NPE取得前那些潛在「危險性」的目標專利,甚至有可能向NPE取得專利,必要時,直接於訴訟仍在進行之時去取得專利。而在防禦以外,如其他非會員向會員起訴,會員也可以以RPX所有之專利進行反訴。 目前RPX會費在6萬5千美元至6900萬美元之間,依照會員本身營運規模之不同定之,但「會費等級」(rate card)會自加入之初鎖定不再更動,實際每年繳交費用則可能依據RPX所取得的所有專利價值增加而上昇 。而除此主要運作模式外,RPX也運用其廣泛取得專利之經驗,提供個別企業服務服務,得以較低的躉售價格取得專利(Syndicated Acquisitions),反之企業自行購買專利可能需要付出較高的「零售」價格 RPX的運作模式對於加入成為其「會員」者有兩項優勢:第一,減少「專利蟑螂」可取得的專利數量;其次,因可理解為全體會員合力進行防禦型專利取得故能減低這些專利取得之成本。
OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議: 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。