IMD世界人才評比
瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2019年11月18日發布2019 年世界人才評比報告（The IMD World Talent Ranking 2019 results）。IMD作為全球最著名商學院之一，其所屬之世界競爭力研究中心（IMD World Competitiveness Center, WCC）透過收集數據以及分析相關政策結果，推進對世界競爭力的認知，包含每年出版年度世界競爭力排名（World Competitiveness Rankings）、世界數位競爭力報告（World Digital Competitiveness Ranking），和世界人才評比報告。
2019 年世界人才評比報告以「人才投資與發展」、「人才吸引力」和「人才整備度」（Readiness）為三大評比指標，評比63個經濟體。「人才投資與發展」衡量國家提供給人力之資源，「人才吸引力」評估吸引本地和外國人才的程度，「人才整備度」則評估人才技術及競爭品質。三大指標下再區分有32個細項，包含公共教育支出、師生比、在職訓練、女性勞動力、學徒制度、員工獎酬及紅利、個人所得稅率、職場環境健康等。
2019年之人才評比結果，前5名均為歐洲國家，依序為瑞士、丹麥、瑞典、奧地利及盧森堡。我國在全球排名20，亞洲排名第3，僅次新加坡（10）與香港（15），勝過排名分別為35和33的日韓兩國，為歷年來排名最佳。細項中，我國較為優勢的部分包括國際學生能力評鑑（PISA）排名第2、理工科畢業生比例全球第3、衛生健康環境全球第6等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
歐盟委員會（European Commission）於2018年2月28日公佈了歐盟與英國脫歐協議草案(The draft Brexit Withdrawal Agreement)，其中規定在英國將會持續地保護先前已註冊或已授予的智慧財產權。 根據該協議草案第50（1）條規定，先前在歐盟已註冊或被核准的商標、設計或植物品種權的持有人，在過渡期結束之前，不須再經任何復審，視同已在英國註冊且具可實施性的智慧財產權。而關於地理標誌、原產地名稱和地方傳統特色，在第50（2）條亦有類似規定。 該協議草案有：智慧財產權註冊程序之規定（第51條）；英國繼續就歐盟特定會員國已註冊之商標或外觀設計提供保護（第52條）；英國繼續就未註冊的共同體設計提供一定程度的保護（第53條）；繼續保護數據庫（第54條）；申請歐盟商標和共同體之植物品種權享有優先審查權（第55條）；在英國申請植物補充保護證書享有優先權（第56條）及權利耗盡（第57條）等規定。 惟歐洲專利體系以歐洲專利公約(European Patent Convention)為基礎。 因此，有關專利的相關規定未在英國脫歐協議草案出現，亦未在將來的一元專利系統(Unitary Patent system)中被提及，而此系統係源自於兩項歐盟的規章。 目前該協議草案已由歐盟委員會提出，首先將讓歐盟各成員國和歐洲議會先進行磋商，最後再與英國進行協商。
搶國際創新創業人才，韓國擬年內推出「韓國新創特殊簽證」韓國中小企業暨新創事業部（Ministry of SMEs and Startups, MSS）於2024年7月31日，在首爾江南區TIPS Town的「國際創業中心」（the Global Startup Center）開幕典禮上宣布將推出「特殊創業家簽證」（Startup Korea Special Visa），計劃年底前實施。此計畫旨在擴大對國際新創的支持，延攬國際創新創業人才，以加速韓國新創生態系統國際化。 中小企業暨新創事業部部長指出，將與法務部（Ministry of Justice）跨部會合作推出此一新簽證，讓具有創新和商業潛力的國際新創更容易在韓國落地發展創立新事業。部長更進一步向國際新創喊話，韓國過去幾年成功孕育出多家重量級獨角獸企業，極具協助新創發展為獨角獸企業之優勢。 推出此一「特殊創業家簽證」措施，係為因應去年公布之「韓國新創政策」（Startup Korea）中提出對於現行創業家簽證（startup visa）進行改進之策略。 蓋韓國現行的創業家簽證相較於其他先進國家有較嚴格的條件，通常有學歷限制以及各式佐證資料的要求，對不少外國創業家構成申請之阻礙。 而新的「特殊創業家簽證」著眼於外國新創的創新與商業潛力。若外國新創被認定具創新性與獲利能力，則不考慮其學歷或是否取得相關智慧財產權等制式標準，將直接發給「特殊創業家簽證」。至於認定外國新創是否具備創新性和商業可行性的評估，將由民間甄審委員會而非公共機構負責。 韓國中小企業暨新創事業部與法務部預計年底前完成細節實施計畫，以順利啟動「特殊創業家簽證」制度。此一新簽證制度預計將顯著促進韓國新創生態系統發展，使來自世界各地具有創新和商業頭腦的創業家更容易在韓國落地生根。 後疫情時代，因應產業快速調整，各國政府無不努力擘劃一系列攬才留才策略，以促進國家經濟創新轉型發展。我國政府亦應從國際動向觀察政策趨勢，韓國中小企業暨新創事業部本次發布之新簽證制度，非常值得我國參考借鏡。
Uber竊取Waymo無人車技術機密一案，法院裁定返還1.4萬筆機密資料Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司，其員工Anthony Levandowski（以下簡稱Levandowski）於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto，而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司，Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。 Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達（以下簡稱LIDAR）電路板工程圖，據Waymo表示，LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器，該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似，此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今（2017）年2月對Uber提出告訴，主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產，並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料，尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料，且目前都任職於Uber。 今（2017）年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據，包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工；且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術，且須於今年5月31日前返還Waymo，其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術，但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展，並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄，並提交給Waymo。 另方面，Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係，挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序，後續值得持續關注。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。