近期,Netflix向Covid-19影視緊急救濟基金捐贈100萬英鎊,並由電影電視慈善機構與British Film Institute(BFI)的支持下進行管理,目的是向在英國各地因停產而直接影響之在職工人和自由職業者,提供緊急短期救濟。BFI和電影電視慈善機構本身並沒有直接將資金投入基金,而是希望觸發第三方的投資。目前,該基金會正制訂確切之資格標準及個人資助水平,針對從事製作,發行和展覽的人員開放救濟。
此次Netflix向Covid-19電影和電視緊急救援基金會及全球其他組織的捐款旨在為失業人員提供緊急救濟,其原創系列副總裁安妮·門薩表示:“我們很榮幸與BFI和電影電視慈善組織合作,為電視和電影製作中受災最重的工人提供支持。從電工到木匠,從髮型和化妝師到司機的英國工作人員一直對Netflix的成功至關重要,我們希望在現在這個艱難的時刻,給最需要支持的自由職業者提供幫助。”
面對來勢洶洶之Covid-19疫情,全世界之影視產業皆受到前所未有之調整,我國面對疫情,文化部亦已研擬短期抒困措施與中長期振興之因應方案,並研擬「藝文紓困及振興辦法(草案)」,就短期抒困方面,「藝文紓困補助」將補貼藝文事業、團體及個人之營運成本;長期振興部分則將藝文產業納入經濟部振興抵用劵之適用範圍可用於藝文展演、電影院等藝文消費。然目前我國文創產業之抒困措施仍以政府補貼為主,若為加速恢復產業運作,或許國內各藝文團體或協會亦可效仿英國BFI,自主建立振興與抒困機制,以利受重創之藝文從業人員維持生計。
特定奈米科技經歷研發階段過後,所獲致的成熟技術產品,要邁向市場商業化階段,能否真正成功,取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險,所以有論者開始規劃研擬,引進責任保險機制,藉由責任風險分散之功能,期望解決面對不確定風險時,能夠足以妥適因應。 依據國際最具份量之瑞士再保公司(Swiss Re) 對於奈米科技之保險機制,2008年出版「奈米科技:微小物質,未知風險(Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns:The Insurers' Perspective)」研究報告 ,其中明文點出,保險業(Insurance Industry)之核心業務即為移轉風險(Transfer of Risk),由保險公司(Insurer)經過精算程序後收取一定費用,適時移轉相關風險,並產生填補功能。 然而,保險業對於可藉由保險機制所分散之風險,亦有其極限範圍,如果超過以下三原則者,則會被認為超出可承擔風險範圍,屬保險業無力去承擔者,所以保險機制之引進將不具可行性: (1)風險發生之可能機率與發生嚴重程度,現行實務沒有可行方式能加以評估者。 (2)當危害產生時,所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。 (3)有可能產生的巨大危害事件,已超過私領域保險業所能承受之範圍者。 此外,為確保未來得以永續經營,保險公司對於願意承保之可保險性(Insurability)端視對於以下各因素性質之評估: (1)可加以評估性(Accessibility):對於所產生之損害係屬可評估,並得以加以計量化、允許訂出價格者(be Quantifiable to Allow Pricing)。 (2)無可事先安排者(Randomness):對於保險事故之發生,必須是不可預測者,並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志(the Will of the Insured)之外。 (3)風險相互團體性(Mutuality):相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性,藉以達到分擔分散相關風險性。 (4)經濟上可行性(Economic Feasibility):必須使私人保險公司藉由收取適宜保費,便得以支付對等之賠償費用,可以確保業務經營得以永續持續下去。 綜上所述,可以明瞭並非所有風險,保險公司均願意承保而能達到分散風險者,對於風險必須是可預測性並有承保價值,保險公司本身具有商業機制,依據精算原則確定願意承保之費用,此才可謂實務上可行,對於奈米科技引進保險機制之衡量思考,也當是如此。
政府科研計畫執行與貪污犯罪 合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國專利及商標局(USPTO)因應COVID-19提出相關救濟措施今年全球受到新型冠狀病毒(下稱COVID-19)影響,許多產業遭受嚴重衝擊。美國政府於2020年3月27日頒佈「新冠病毒援助紓困經濟安全法(簡稱CARES)」,對此專利及商標局(USPTO)也針對受COVID-19影響之專利或商標申請案,給予延長申請期限、付款等寬限措施。 由於寬限措施將於今年5月31日到期,USPTO認為COVID-19爆發的影響可視為37 CFR 1.183所指的特殊情況。因此,USPTO將允許專利權人通過EFS-Web或專利中心,提交符合某些條件之專利及商標救濟申請。 商標救濟措施部分,因COVID-19影響商標審判與上訴委員會之訴訟,可提出延長或新時間之申請。其他未能即時對主管機關的訴訟提出答覆,致使放棄商標申請案,得提出恢復請求;未能於法定使用期限36個月內或維護申請截止日前申請,致使放棄商標申請或商標註冊被取消或期滿,得提出請願書。上述請願書中若附有COVID-19聲明,USPTO除免除相關費用,並可延續救濟措施至6月30日。 專利救濟措施部分,針對小型和微型企業(small and micro entities)之專利申請提交期限,由原先6月1日延長至7月1日;大型企業(large entities)於5月31日後,依個案申請提供延期,包含請願書及所需費用;對於所有企業,USPTO將免除6月30日及先前因COVID-19影響所提出審查、請願書等費用收取。