歐盟《非歐盟國家智財權保護與執法成效報告》
歐盟執委會於2020年1月8日發布《非歐盟國家智財權保護與執法成效報告》（Report on the protection and enforcement of intellectual property rights in third countries）。該報告自2006年起，每兩年出版一次，主要目的為確定特定非歐盟國家中智財權之保護與執法狀況，並列出每兩年的「優先關注國」（priority countries）清單。報告中亦說明，所謂「優先關注國」是對歐盟智財利益造成最大侵害的國家，而非指全球中智財保護狀況最有問題的國家。
本次報告臚列的國家中，中國為最需關注的第一級國家；第二級為印度、印尼、俄羅斯等；第三級則是阿根廷、巴西、馬來西亞、泰國、沙烏地阿拉伯等國。報告提到中國是歐盟境內仿冒品與盜版貨物的主要來源。在歐盟海關扣押的仿冒品與盜版貨物中，有百分之八十以上來自中國和香港。第二類優先國家，其智財保護與執法存在系統性問題，且問題解決上進度緩慢。而第三類優先國家智財領域表現上也有類似問題，僅在嚴重性和數量低於第二級優先國家。其中，沙烏地阿拉伯為今年新增為優先關注國家，研究報告指出該國常被作為中轉國家，傳輸歐盟境內仿冒與盜版貨物。
報告中亦提到上述國家共同問題，包含：
- 強制性技術轉讓策略（特別是中國）不利於外國產業（尤其是高科技產業）投資，使外國產業失去競爭優勢；
- 海關執法情形不一，往往沒有依職權採取人身拘提、扣押、銷燬仿冒及盜版貨物，或是未對運輸中的盜版貨品依法採取行動；
- 仿冒和盜版商品通常不會被執法部門直接銷燬，甚至會回到市場；
- 智財侵權罰則上，許多國家的懲罰過輕，無法造成威懾作用。
- 因缺乏執法政治意願和資源，使國家智財權執法情況薄弱，也導致技術基礎設施、人力資源、專業能力，甚或司法、行政以及一般公眾對智財權價值認識不足。
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
2017年美國統一法律委員會（Uniform Law Commission, ULC）於2017年9月公布「統一虛擬貨幣事業監管法」（Uniform Regulation of Virtual Currency Business Act, 以下簡稱VCBA）全文、總說明以及利害關係人意見，對於虛擬貨幣（virtual currency）提供管制架構，囊括虛擬貨幣定義和適用範圍、營業執照要求、跨州互惠原則、消費者保護、網路安全、反洗錢和對進行虛擬貨幣商業活動者之監管等重要問題，作為各州相關立法參考。迄今美國夏威夷州和內布拉斯加州分別向州議會提案，朝向採用VCBA作為該州虛擬貨幣管制參考規範之方向討論。
日本企業陸續向開發中國家提供環保技術援助應中國鋼鐵工業協會（以寶山鋼鐵為首）之請，日本鋼鐵聯盟擬提供中國削減溫室氣體的環保技術。中國雖不在京都議定書約束的國家之列，急遽的經濟成長所造成的空氣污染已帶來嚴重的環境問題，日本鐵鋼聯盟於24日的委員會上正式決定技術援助的計劃，近期內將與中國討論相關細節。 日本鋼鐵業界自1990年度起，平均每年投注1200億日圓開發該產業的環保技術，目前業界「回收熔爐熱能轉供發電等能源節約技術」已經領先全球。日本鋼鐵業界2003年度換算成二氧化碳的溫室氣體排放量雖然已較1990年度減少6.4%，仍然未能達到京都議定書中要求減量10%的目標。 利用京都議定書的「彈性機制」，業界也可藉由跨國的技術援助，將國外減少的溫室氣體額度直接計入本國的額度之內。目前為止由日本政府核可的「彈性機制」計劃共15件，今年一月甫通過鹿島建設公司將馬來西亞廢棄物處理場的沼氣轉為電能的計劃，除此之外，東京電力公司和住友商事都分別在智利和印度有相關的環保計劃。
美國參議員力推再生能源投資稅額扣抵法案為鼓勵再生能源科技研發之投入，並確保美國人民能持續享有穩定之電力供給來源，同時增加更多的工作需求機會，美國參議員相繼於今年10月31日和11月10日提出Make it in America Tax Credit Act, S. 1764和Storage Technology for Renewable and Green Energy（STORAGE） Act, S. 1845兩個再生能源投資稅額扣抵法案。 在當今清潔能源技術（clean energy technology）之研發重要性與日俱增的趨勢下，為活絡與刺激美國清潔能源製造產業的成長，美國參議員期待透過S.1764這項法案的通過，額外投注美金5億元於先進製造者稅額扣抵計畫（Advanced Manufacturers Tax Credit program），進而達成強化清潔能源產業發展之目的，同時提供美國境內相關產業市場更多工作機會。另外，為克服再生能源如太陽能和風力等發電方式所具有的不確定性（如風力未達可發電標準等），如何儲存此類綠色能源之技術研發乃為現今各界戮力強化的領域。為集結並鼓勵更多研發資源投注於能源儲存系統（energy storage systems）的研發，美國參議員乃進而提出STORAGE Act，提供以下兩項優惠措施，包括：1. 能源製造商於投入與電網相關之能源儲存系統研發時，得享有20%之投資稅額扣抵（investment tax credit, ITC），其最高上限為美金4億元；2. 裝設商業和家用儲存系統時，得享有30%的投資稅額扣抵，其最高上限為美金1百萬元。 儘管目前上述兩法案仍於美國參議院財政委員會（Senate Finance Committee）進行法案審查，然而在各界對於能源產業儲存技術之提升與促進產業發展的期盼、法案所能帶來更穩定的電力供給與有效儲存再生能源等誘因之下，委員會的審查結果確實已引起各界的關注與期待。
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。