日本《科學技術基本計畫》為依據其科學技術基本法之要求,以每5年為期擬定,目的在於建構一立基於長期性觀點且體系化的科學技術政策,並以之為施政框架,目前實施之科學技術基本計畫,為規劃自2016年至2020年期間施行之第5期科學技術基本計畫。而為形成下一階段之科學技術基本計畫,日本學術會議現公布了「第6期科學技術基本計畫方向」建言,為日本學術會議所屬之學者委員會學術體制分科會經審議後,就上述科學技術基本計畫之擬定發表意見,預計會於內閣府召開之綜合科學技術與創新會議(総合科学技術・イノベーション会議)中提出,作為訂定第6期科學技術基本計畫之重要參考。
本建言除了持續強調投資基礎科學研究的重要性,亦關注學術多元發展與提升整合性,強調優越學術基礎的建構、發展、以及用以解決問題之能力提升,繫諸各領域、地區、個人所關切議題與思考方式之不同所帶出的多元性,而為克服現代社會面臨的各種課題,應注重自然科學與人文社會科學之跨域合作以形成具統合性的知識基礎,同時須平衡投入各學門的研究預算,避免科學技術投資過分集中於特定的學術領域。具體的方向上,本建言主要提供了4個規劃面向:(1)強化對博士生就學的經濟上支援,並增加相關就業機會,如增加大學終身教職員額與高階技術人才職位等;(2)為進一步促成前述的學術多元發展,重新檢討並建構政府資助各類研究之制度藍圖,除了持續資助基礎研究及應用研究之外,強化對年輕學者的補助,亦期待能對需持續性進行之研究(如生命科學等需長時間蒐集並保存資料之領域)提供長期或無限期的支援;(3)追求科研參與者的多元化(如鼓勵女性、外國人、身障者的投入),以實現科學家社群之多元發展;(4)促成科學家社群以個人身分或透過組織參與科學技術政策形成,避免相關政策的擬定與施行未能切合研究實務之需求。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲政府於2025年11月25日宣布,將於2026年初設立AI安全研究所(AI Safety Institute)。澳洲AI安全研究所的設立目標,為提供相關的專業能力,以監管、測試與共享AI在技術、風險、危害層面的資訊。經由辨識潛在的風險,提供澳洲政府與人民必要的保護。AI安全研究所將以既有之法律與監管框架為基礎,因應AI風險,協助政府各部門調整相關規範。其主要業務如下: .協助政府掌握AI技術的發展趨勢,動態應對新興的風險與危害; .強化政府對先進AI技術發展及潛在影響的理解; .共享AI資訊與作為協調政府各部門的樞紐; .經由國家AI中心(National AI Centre,NAIC)等管道,提供事業、政府、公眾與AI相關的機會、風險和安全的指導; .協助澳洲履行國際AI安全協議的承諾。 AI安全研究所並為2025年12月2日,工業、科學與資源部(Department of Industry, Science and Resources)發布的國家AI計畫(National AI Plan,下稱澳洲AI計畫)中,保障應用AI安全性的關鍵項目。澳洲AI計畫指出,AI安全研究所將關注AI的上游風險(upstream AI risks),與下游危害(downstream AI harms)。所稱之上游風險,係指AI模型和系統的建構、訓練方式,與AI本身的能力,可能產生的疑慮。下游危害,則係指使用AI系統時,可能的實質影響。 AI安全研究所將支援與國際、政府各部門間之合作;並共享新興的AI技術能力,以及對AI上游風險的見解,發布安全研究成果,提供產業與學術界參考。AI安全研究所監測、分析與共享資訊,提出政府各部門,對AI下游危害,可採取的一致性應對建議。 綜上所述,澳洲政府提出國家AI計畫,於既有的法制體系,滾動調整相關規範,以應對AI風險。並成立AI安全研究所,追蹤國際AI發展脈動,及時提供澳洲政府應對建議,協調各部門採取一致性的行動。澳洲政府對新興AI技術,所採取策略的具體成效,仍有待觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
法國高等教育暨研究部宣布額外投資新創企業培育計畫,強化產業競爭力與發展深度技術為強化產業競爭力與發展深度技術,法國高等教育暨研究部(Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche)於2023年1月9日宣布將額外投資5億歐元,以培育更多的研究型新創企業。 基於2021年10月12日法國總統宣布的《法國2030投資計畫》(France 2030),法國政府將於五年內投入540億歐元於新創相關事務,且目前已於2022年達到成立25間獨角獸公司的中期目標。為進一步提高學研機構以研發成果衍生新創之數量,讓新創公司數量成長2倍,法國高等教育暨研究部部長Sylvie Retacleau與法國產業部(Ministre chargé de l'Industrie)部長Roland Lescure提出以下三大行動,並額外投資5億歐元執行: (1)建立25個大學創新中心(Pôles Universitaires d'Innovation, PUI):法國政府將投入1.6億歐元,在大學網站上提供創新戰略、單一治理及敏捷方法,藉此激發研發團隊潛力及創意。PUI將在不額外增設法律規範之情況下,與現有政策結合推動上述措施。 (2)透過既有措施推動深度科技:透過i-Lab、法國科技新興獎學金、深度技術發展援助計畫等現有措施,以及增設法國科技實驗室獎學金,加速深度技術發展計畫。此外,未來也將提供6500萬歐元的補助。 (3)加強推廣研究工作及專題研究計畫(Programmes et équipements prioritaires de recherché, PEPR)成果:未來法國政府將投入2.75億歐元,挑選17項研究成果,建立評估研發成果之檢測及支援能力,並依領域性質,研究各領域專利證書、標準化和相關法規。
從日本政策看我國音樂產業海外拓展之必要性及有效作法 基於專利動向分析之專利策略規劃基於專利動向分析之專利策略規劃 科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 2014年12月23日 壹、專利布局策略目的 無論在企業針對新產品開發、或學研機構研究新興技術時,對於研究方向的判斷,皆應善加利用其他競爭公司、學研機構專利動向最新資訊。以各國專利資料庫為基礎,蒐集其他公司、機構的研究領域,或者與研發成果相關的專利等資料而成的專利地圖(patent map),可構築更完整的智財戰略。 欲將研究成果商業化時,販售排他性產品對於競爭非常重要。因此阻止其他公司製造仿冒品、類似品,甚至競爭品,或者防禦其他公司之侵權告訴,皆必須盡早制定對策,亦即必須掌握該技術領域的智財資訊,才能讓研發活動順利推展。 貳、各國政府公開之專利動向分析 一、英國國家專利藍圖分析報告 英國政府於2014年中,依續公告8大重要技術之專利藍圖分析報告[1],認為專利資訊可提供創新活動高價值之分析觀點,因此該國智慧財產局資訊團隊,透過專利申請資訊分析出全球性專利藍圖,幫助其國內企業與民眾瞭解此8大重要技術專利資訊,並將分析結果納入資金挹注之考量基礎。 專利藍圖分析報告之資料,來源為2013年至2014年間全球專利資料庫中專利公開(Published)之資料,以及諮詢英國智財局各專業技術領域之專利審查員之結果。而專利藍圖分析報告之分析內容,包括專利涵蓋範圍、專利申請排名領先群、專利優先權期間、專利合作開發申請圖、專利技術分析等。 二、韓國R&D專利技術動向調查 韓國R&D專利技術動向調查制度自2005年開始,每年度由與研究發展相關的各部會針對其提出之研發工作,提供研發計畫執行階段中,所研發之技術是否已有先前技術,或是與研發技術類似之專利發展情況等資訊,即以該研發領域之技術不被其它國家競爭對手搶先獲得專利權的目標作為研究人員之研究方向。 而專利技術動向調查之研發課題則由韓國專利廳下韓國智慧財產策略院主管之「e專利國[2]」負責調查,提供專利分析結果的綜合報告,提供各部會與各領域別的專利動向、方向與及各種分析報告,內容包含有政府R&D專利技術動向調查報告、國家專利策略藍圖報告、以及專利分析與相關生產報告等。並根據以上報告提供技術領域別研發計畫方向、挑選出將來商業化運用價值較高之專利。 參、代結論 專利動向分析的資訊為一種判斷的依據,儘管由分析報告所顯示的技術範圍中,判斷要進行哪一種研究時,需要的是研究者的經驗與知識,但專利動向分析有助於篩選出可行的研究範圍,尤其在投入國家資源補助科研計畫時,資源更應有效應用於可行的技術領域,而非早已佈滿專利地雷處。 目前產業研發過程缺乏完善專利布局分析。實際生產產品之企業為避免侵權故意,常忽略申請前檢索工作;雖研究前或研究中調查之專利動向分析,並不能保證研究成果的可專利性,然而該工作對於國家、企業之研究發展實屬必要。透過如英國國家專利藍圖分析報告、韓國R&D專利技術動向調查,由國家公開技術領域共通性專利分析報告,對於企業後續進行技術專利布局,或者研究機構擬定研究發展方向,皆會有莫大的助益,並節省相當的時間與人力成本,值得我國參考。 [1] UK Intellectual Property Office, Eight great technologies: the patent landscapes (2014), https://www.gov.uk/government/publications/eight-great-technologies-the-patent-landscapes (last visited: 2014/10/01) [2] 韓國e專利國網頁, http://www.patentmap.or.kr/patentmap/front/common.do?method=main(最後瀏覽日:2014/10/01)。