智慧財產權盡職調查（IP Due Diligence）
智慧財產權盡職調查（Intellectual Property Due Diligence, IP DD），又稱智慧財產權稽核（IP Audits）。所謂盡職調查（Due Diligence, DD）係指：即將進入投資或購買交易前，投資者或其委託人透過事實證據所進行與投資或購買相關的評估。評估內容包含公司結構、財務狀況、業務、稅務、人力資源等，亦涵蓋有形資產與無形資產。其主要目的在於釐清該投資或購買是否存在潛在的法律風險。隨智慧財產權的概念愈來愈成熟，智慧財產權盡職調查也益發重要。智慧財產權盡職調查的內容常會包含：財產權（如：註冊地域、質押或保全情形）、授權或轉授權限制、申請之時期、優先權效期、爭議或訴訟（如：是否存在專利權無效之風險）。智慧財產權盡職調查的資料蒐集方式除了調閱智慧財產權申請記錄（file wrapper）、保密契約、授權文件，常見調查方式亦包含訪談重要員工和審閱發明人的僱傭契約。
假若沒有善盡智慧財產權盡職調查，很可能會後續引發潛藏的風險，諸如：估值錯誤、交易可能會因為未提前排除繁冗細節而遲延進而影響投資人意願、可能會導致必須重新談判，最嚴重可能必須放棄整個交易。未善盡智慧財產權盡職調查著名的實例是蘋果（Apple）與唯冠的iPad商標爭議。2006年蘋果策畫平板電腦並希望以iPad為名，台灣的唯冠集團早在2000年起於多國註冊iPad電腦商標。2009年蘋果透過英國子公司以3.5萬英鎊收購唯冠的iPad全球商標，並於2010年推出iPad。因為蘋果的智慧財產權盡職調查疏漏，而未發現iPad於中國大陸之商標權屬於深圳唯冠公司而非台灣唯冠，所以不能進入中國大陸市場。最後，蘋果與深圳唯冠以6,000萬美元鉅額和解。從iPad案可窺知智慧財產權盡職調查之重要性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
加拿大聯邦政府於2026年2月4日於聯邦參議院提出《聯邦互通醫療法案》（Connected Care for Canadians Act, Bill S-5），由參議員 Pierre Moreau 擔任提案人，以改善該國長期存在的醫療資料不流通及仰賴紙本病歷之困境。據加拿大衛生部統計，目前僅有29%的初級照護提供者得在診所外透過電子方式共享病歷，建立聯邦醫療資訊系統的互通體系，遂為本法案之核心目標。 法案條文草案揭示兩大重點，其一為課予醫療資訊科技供應商（health information technology vendor）義務，其所提供的資訊系統或服務必須要具備互通性（Interoperability），且不得阻礙電子醫療資料的共享（data blocking）。法案亦授權訂定罰鍰機制，確保供應商遵循法規；其二則涉及中央法規與地方法規的分工，法案規定當省或地區尚未制定與本法案所要求實質相同或更嚴格（substantially similar to or exceed）的規定時，該省或地區必須適用法案的規定，法案將授權制定如何認定上述實質性要件的標準與程序。 法案仍在立法程序中，現已完成參議院二讀程序，並於2026年5月6日進入到三讀程序。本法案並非在創建數位身分、平台或醫療資訊資料庫。而是為病患提供安全存取途徑，並促進醫療服務提供者之間安全的資料共享，未來將值得關注法案對於醫療資料共享的貢獻及執行成效。
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。
美國音樂授權制度邁向新里程碑：集體授權組織MLC將於後年正式運行！美國「音樂現代化法案」(Music Modernization Act，簡稱 MMA) 於2018年10月由總統川普簽署成為有效法律之後，於今年(2019)9月17日正式對外發布消息，其依照MMA之規定，美國著作權局已於今年7月8日指定由「美國音樂發行協會」(National Music Publishers Association，簡稱NMPA)成立「機械式集體授權組織」(The Mechanical Licensing Collective，簡稱MLC)。NMPA係全美音樂發行商之貿易協會，早於1917年運行至今，現被指定成立MLC，擬於2021年1月正式開始進行全美音樂之「概括授權」(blanket license)，並維運前所未有的「透明化資料庫」，期能對接音樂串流平台，促使音樂作品比對相關著作權之權利人，藉以有效率且準確地支付相關授權金給詞曲創作人和發行人，且串流平台業者只要確實遵守MMA之概括授權與MLC之運作方式，即免於侵權責任MLC之組織體編制與人員名單資訊，亦透明地揭示於官網，其設有MLC董事會(由BMG、SONY、華納音樂等背景之人員擔任)，以及「無人認領授權金監督委員會」、「爭端解決委員會」、「營運顧問委員會」等三個委員會，各委員均由音樂著作權人或詞曲創作等人擔任。 MMA立法之初，試圖創設一全新、單一窗口非營利組織，並建置符合現代科技的數位資料庫，來解決音樂授權的痛點。而今MLC即將於後年1月正式運行，在數位時代借力科技，帶領音樂授權邁向新里程碑！
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