歐洲專利局2019年專利指數
歐洲專利局（EPO）於2020年3月12日公布「2019年專利指數」（EPO Patent Index 2019），歐洲專利局在2019年全年受理超過18萬件的專利申請案件量，達到歷史新高，其中以來自中國大陸的申請案件量成長29.2%為主要來源；在專利領域方面則以數位通訊及電腦科技兩大領域的申請案件量，分別較前一年度成長19.6%及10.2%最為顯著，反應全球積極布局數位轉型相關科技趨勢。
根據歐洲專利局的統計，數位通訊領域專利申請量的成長，在十年來首次超越醫學技術，主因為反應世界各國積極發展5G通訊技術的腳步，來自中國大陸的專利申請量在通訊技術領域帶頭成長了64.6%，在專利申請人則以華為居首，其次為愛立信，高通第三。而在電腦科技領域，則以AI相關技術包含機器學習、模式識別（pattern recognition）、圖像識別與生成、資料檢索等技術為大宗，專利申請量成長率由美國領軍為13.6%，在專利申請人則以Alphabet（Google母公司）居首，接著為微軟、三星，華為第四。
藉由「2019年專利指數」可以發現兩大趨勢，其一為數位通訊及電腦科技領域專利申請的快速增長，顯示各國布局數位轉型已蓄勢待發，並以5G與AI兩大技術為數位轉型核心；其二為在數位轉型科技領域的專利申請人中，中國大陸在數位科技的積極布局，特別是華為以3524項專利申請案位居全球專利申請人之首，反映中國在全球數位轉型浪潮中的積極布局。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
歐洲專利局（EPO）專利申請案件數量持續增加，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=92&d=7178&no=64 （最後瀏覽日：2020/04/01）。
歐盟執委會（European Commission, EC）於2022年2月18日向中國大陸提起諮商請求（request for consultation），此係世界貿易組織（World Trade Organization, WTO）爭端解決機制（Dispute Settlement Mechanism, DSM）之一環，並依照「爭端解決程序與規則瞭解書」（Understanding on Rules and Procedures Governing the Settlement of Disputes, DSU）第4.4條之規定，副知WTO的爭端解決機構（Dispute Settlement Body, DSB）。 EU於此諮商請求中指出，自2020年8月中國大陸最高人民法院就Huawei對 Conversant案此一涉及標準必要專利（Standards-Essential Patents, SEP）之訴訟核發禁訴令（Anti-Suit Injunction, ASI），並裁定違反者將被處以每日100萬人民幣之罰款後，中國大陸各法院即頻以此方式禁止外國專利權人於中國大陸以外之法院提起或續行專利訴訟（例如：Xiaomi對Interdigital案、ZTE對Conversant案、OPPO對Sharp案、Samsung對Ericsson案等）。中國大陸法院此等措施（measures）限制歐盟會員國公司行使專利權，違反「與貿易有關的智慧財產權協定」（The Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights, TRIPS）；關於此，EU先前已多次與中國大陸政府交涉，例如曾在2021年7月依據TRIPS第63.3條（會員國法律文件透明化要求），發函請求中國大陸公開專利相關判決之進一步資訊，然均未果。故EU此次提出與中國大陸政府諮商之請求。 EU此諮商請求是DSM的第一步；如雙方未能於中國大陸政府收到諮商請求之60日内解決爭端，依照DSU第4.7條，EU得要求DSB組成一專門小組，就此事進行審理，以認定中國大陸多數法院頻發ASI一事是否違反TRIPS第1.1條、第28.1條、第28.2條及第41.1條、第44.1條及第63.1條等。
歐盟資料治理規則提出資料利他主義制度以利於公益目的之利用歐盟於2022年5月30日正式簽署通過「資料治理規則」，同時引入（EU）2018/1724修正案（REGULATION (EU) 2022/868 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on European data governance and amending Regulation (EU) 2018/1724），針對資料中介組織及資料利他主義組織業務啟動、營運等註冊程序進行補充。 資料治理規則也通稱為資料治理法（Data Governance Act, DGA）。DGA以建立一個可信賴的資料流通環境，達成資料的可利用性，以促進資料可用於各項研究以及創新的商品和服務為目標。 DGA中，特別引人注意的是第四章「資料利他主義」（Data altruism）的提出。依據資料治理規則第二條，所謂的資料利他主義係指資料主體基於自願且無償的情況下，同意他人得處理或利用其所持有的個人資料；或資料持有者在不尋求補償的情況下允許他人得利用其所有的非個人資料（non-personal data）。而這些資料利用的目的是以實現公共利益為目標，例如醫療保健、解決氣候變化、改善交通、促進公部門統計資料的產製與應用、改善公共服務、制定公共政策，或是科學研究等。 為利於資料利他主義的落實，歐盟希望有明確的的制度設計，藉以促成更多資料主體或資料持有人，在有足夠信任的基礎下，願意將資料無償提供並進行公益目的之利用，進而實現改善生活的目標。 因此，DGA中提出以下作法： 制訂「歐洲資料利他主義同意書」（European data altruism consent form）：該法授權歐盟執委會應在諮詢過歐盟資料保護委員會（European Data Protection Board）以及考慮過DGA新設之歐盟資料創新委員會（European Data Innovation Board）的意見後，制定統一的「歐洲資料利他主義同意書表格」。以此增加資料主體對於資料授權的信任，提高資料主體同意將資料釋出與流通再利用之意願，並為授權或撤銷同意建立法遵明確性。 資料利他主義組織（data altruism organisations）管理機制： (1) 資料利他主義組織採自願註冊制度，而非許可制。在資料利他主義於符合形式登記要件後，並符合非營利、透明性以及滿足保障民眾權利等要求後，於其所屬會員國中註冊以成為公認（recognised）的資料利他主義組織。採自願註冊而非許可制的目的，是希望先以管制密度較低的方式，鼓勵更多組織投入資料利他主義的推動。 (2) 給予已註冊之資料利他主義組織識別標誌：透過相關的認可機制並授予識別標誌，藉此提高資料利他主義組織的可辨識度與信賴度，讓民眾在選擇合作的組織時有所依循。 (3) 透明度要求：為了增加資料主體或資料持有者對該組織的信任度，歐盟也將對資料利他主義組織進行一定程度的監督管理，例如年報編列與管理、是否以清晰易懂方式通知資料主體或資料持有者其資料被利用的目的、需保留資料利用之所有紀錄等。此外，也需要遵守DGA授權歐盟執委會未來訂定的相關補充規範。 整體而言，歐盟將資料利他主義的公益精神經由法制化的方式納入歐洲資料治理規則，透過歐洲資料利他主義同意書以及資料利他主義的相關管理規範，降低溝通成本以及建立信任基礎，以增加資料釋出的可能性，進而提升資料被利用的程度，最終達成改善人類福祉的目標。
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。
京都議定書效應 核電乾淨能源鹹魚翻身京都議定書實施後，號稱最乾淨能源的核電，反而有利於環境；而台灣燃煤電廠密度列世界前茅，是否有必要再檢討「非核家園」政策，值得觀察。 調查顯示，美國除了將要提前除役的核電廠延役外，芬蘭、韓國、日本都有建新核電廠的計畫，中國大陸更將以一年一座核電的速度，持續到 2020 年，美國奇異公司、法國、甚至韓國都有意分食這塊大餅，就連台灣反核的師法對象德國，都有改弦易轍的打算。 另外，根據國際原子能委員會推估， 2020 年前全球將有超過 60 座的核電廠上線運作，將全球核電廠的數量推升到 500 座，這些核電廠大多分布在亞洲。 目前台灣燃煤發電廠密度名列世界前茅，不論是二氧化碳及汞汙染都十分嚴重，面對京都議定書，燃煤電廠勢必不能再增加，不必將核能發電排除在未來選項中。面對京都議定書所造成的新論點，及國際能源不斷上漲的新趨勢，台灣在六月份全國能源會議中該訂定新的能源比例，不必特別排除核能發電，並發展再生能源，另外，在鼓勵汽電共生政策中，該特別鼓勵天然氣電廠，以減少燃煤電廠比例不斷上升。