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
歐洲各國司法部長於1月16日與歐盟司法與內政委員會委員Franco Frattini進行會商，包括德國、英國、希臘、芬蘭、西班牙以及法國之司法部長皆同意支持建立全歐一致之共同規範以限制對孩童販售暴力遊戲軟體，並將據此檢視各國電腦軟體相關法制。 Franco Frattini委員過去基於「兒童保護應不分國界」之理念，曾建議建構以歐盟為範圍的標識規範，並鼓勵以兒童為銷售對象之遊戲業者建立自律規約，惟歐盟最後決議應交由各國政府自行規範。而Franco Frattini委員此次提案受到本屆歐盟輪值主席國－德國－司法部長Brigitte Zypries的支持，並指示相關規範建構之第一步，即是出版遊戲軟體分級摘要供家長參考，此摘要將很快於歐盟網站上公布。Zypries認為關於暴力遊戲的限制，歐盟應與國際進行合作溝通，由其針對美國與日本；Frattini則期望在歐盟27個會員國建構專門針對此類遊戲的標識規範，至於其他種類之遊戲則仍由各國政府自行管理。 目前國際間針對暴力遊戲限制，多數國家仍採取提供遊戲分級或相關指導守則之方式，於歐洲，僅英國與德國特別訂定法律加以規範，尤其在英國，遊戲軟體內容若具有對人類或動物之寫實暴力場景，或包含人類的性愛行為者，必須送交英國電影分級委員會(British Board of Film Classification，簡稱BBFC)審查。而美國已有部分州議會通過限制對未成年人販售遊戲的法律，但幾乎皆被「違反美國憲法修正條文第1條－言論自由保障」之理由成功推翻。
申請專利時請注意：網頁內容亦可能成為「先前技術」(prior art)日前英國智慧局 (UK Intellectual Property Office) 裁定一則刊登描述銀行用於網路交易時辨識方法的新聞網頁可以做為「先前技術」的有效證據。該局的副局長，同時亦是專利總審查官 Ben Micklewright 指出，網頁上的日期以及內容應該以英美法民事案件中的「機率的平衡」(on the balance of probabilities) 來衡量其證據力。 法國匯豐銀行(HSBC France) 於2005年7月以一項辨識使用者身份的方法對英國智慧局提出專利申請。該方法包含使用者登入時需輸入一組特定的密碼以辨明身份。HSBC France 於申請時以2004年7月2日在法國的申請日期主張優先權。然而英國智慧局的審查官卻依2項證據核駁了 HSBC France 的上述申請，當中一項即為一篇於2004年2月20日刊載於知名雜誌 Computer Magazine 的網站上的文章。該文章描述了一項由 Lloyds TSB提案的身份辨識方法，與HSBC France 提出專利申請的方法有異曲同工之處。 對此 HSBC France 提出抗辨，指出該文章有電子版與紙本，然審查官卻無法提出紙本來證明其公開發表日期。同時HSBC France 亦主張英國智慧局應追隨一件由歐洲專利局 (EPO) 上訴庭的判決，該判決中指出對於網路上電子文章的證據負荷度應高於傳統文件，即應負「無可懷疑」(beyond reasonable doubt)的舉證力。然而 Ben Micklewright 副局長表示英國智慧局無須追從歐洲專利局的判決，並且因為已存在「先前技術」所以該申請案喪失進步性。他更進一步指出上述申請案無論如何皆無法取得商業方法專利，因為該方法不具備技術的本質(“is not technical in nature”)。
授權合約不公 飛利浦挨罰600萬公平交易委員會於上（ 4 ）個月 20 日對巨擘等三家光碟廠商檢舉荷蘭商菲利浦電子公司專利授權合約不公一案做成決議，飛利浦的 CD-R 專利技術授權合約，要求被授權人提供「製造設備清冊」及「書面銷售報告」，已足以影響交易秩序、顯失公平行為，違反公平交易法第 24 條規定，處新台幣 600 萬元罰鍰。這是公平會對飛利浦的 CD-R 光碟專利授權行為，作成的第二件處分案，第一件為飛利浦、 日本 新力及日商太陽誘電被檢舉，在台的 CD-R 光碟片產品專利授權行為，違反聯合行為的規定，飛利浦被處新台幣 800 萬元罰鍰，該案目前仍在行政訴訟中。 公平會認為，飛利浦與新力公司共同制定 CD-R 光碟片技術規格書，國內光碟廠商如生產符合「橘皮書」規格的 CD-R ，必須取得飛利浦專利授權，在 CD-R 專利授權的締約過程中，飛利浦具有相對優勢地位。飛利浦並在授權合約要求被授權人，提供「製造設備清冊」及「書面銷售報告」，內容涉及被授權人的產能利用率、產量、客戶名單及個別客戶交易量等重要資訊；但這些資料與權利金總數額的計算，並無密切相關。飛利浦除為此專利的專利權人，也授權其他製造廠商產製 CD-R 光碟片，並以 Philips 品牌從事光碟片販賣，與被授權人在市場是處於競爭地位。因此，飛利浦利用此優勢地位，取得被授權人公司經營成本的重要資訊，雙方在市場會產生不公平競爭。 飛利浦則表示，授權合約要求被授權人提供「製造設備清冊」及「書面銷售報告」，是為確認被授權人授權產品報告的正確性，這是國際授權實務上的慣例。飛利浦在合約已保證相關內容，不為合約目的外的使用，並無違法行為；該公司將循正常程序提出訴願。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現