全球創新指數(GII)評估COVID-19對於全球創新的影響

  全球創新指數(Global Innovation Index,簡稱GII)為世界智慧財產權組織(WIPO)與歐洲工商管理學院(INSEAD)等單位,共同衡量全球經濟創新績效之參考指標,於今年(2020)9月2日所發佈的全球創新指數顯示,COVID-19嚴重的阻礙全球創新的發展,但卻也對於特定領域(如醫療衛生)帶來新的創新契機。

  今年與2009年(全球經濟危機時)相比,世界金融體系運作仍保持平穩,但用於資助創新型企業的資金,由於全球投資者對於疫情影響新創企業營利表現擔憂,資金的投入也連帶受到影響。而在創新融資方面,鎖定新創早期階段投資的創投公司為確保日後競爭力,轉向對當今熱門標的(如生命科學等)等進行投資,若屬於研發密集型新創企業(研發時間較長)及非投資熱點(區域)的企業,投資方面則所受疫情衝擊較大。

  觀察全球主要國家,雖然皆制訂相關補助計劃用以緩解因疫情所帶來之衝擊,例如中短期欲透過貸款擔保爲企業提供支持。然而,這些補助措施並非直接爲創新和新創企業提供資金。儘管如此,專家對於全球科學和創新受COVID-19的影響也非全然悲觀,部分源自於全球對於資本回報的期待,也預估未來風險投資及創新也將轉向醫療衛生、遠距教學、大數據、電子商務、機器人等領域。

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美國專利商標局再審結果,將影響Motorola 與Aruba Networks間的專利侵權訴訟結果

  美商Motorola 公司(下稱MOT) 旗下Symbol Technologies, Inc.及Wireless Valley Communications, Inc.公司於2007年8月27日在美國德拉瓦州(Delaware)地方法院對美商Aruba Networks公司(下稱ARUN)提起專利侵權訴訟,指出ARUN侵害他們的無線區域網路連結技術(WLAN)等四項專利,並向法院申請永久禁制令及金錢上的損害賠償。     2008年9月,ARUN向法院申請反訴並向美國專利商標局(USPTO)對上開四項專利申請再審,指出MOT所據以主張的專利權申請日晚於ARUN之現有技術(Prior Arts)實施日。     今(2009)年2月,美國專利商標局已陸續對於ARUN所提的再審核發初審報告。其中,US Patent No.6625454中12/14說明項被認定為無效;US Patent Nos.6973622, 7173922之再審初審報告指出全部說明項都被認定為無效;目前還有1件ARUN申請的專利再審案在審查中,而根據MOT於法院上的陳述,美國專利商標局所受理的再審專利案件中,也多將原專利權認定為無效或變更。 ARUN所提的再審結果雖然尚未確定,但多數分析師認為再審結果多有利於ARUN。待再審結果確認後將會影響MOT v ARUN的訴訟結果,對於損害賠償判定也會有重大影響 。

「達文希密碼」的著作權爭議

  「聖血及聖杯」作者邁可貝奇及理查李伊於今年二月在英國高等法院對暢銷書「達文西密碼」出版商「藍燈書屋」(Random House)提出訴訟,主張「達」書作者丹布朗抄襲「聖」書中的若干想法(ideas)及主題(themes),包括其研究多年的「耶穌血脈理論」,因而侵害其著作權。   被告律師對於原告所提之控訴表示,「聖」書中的若干創意在本質上具備高度普遍化特質,無法成為著作權保護之客體。而原告律師亦強調,本案爭論重點並不在於「忽視他人創意成果」或是「獨佔想法或歷史事件」,主要是證明「達」書作者大量依賴「聖」書內容而完成「達」書。原告希望取得禁止令禁止「達」書使用「聖」書資料,此舉將迫使原訂今年5月中旬由湯姆漢克主演之原著電影延後上映。   著作權法之核心精神是保護「表達」,而非「想法」。對於同一題材之文學作品要區分何者屬表達,何者屬想法,並非易事。本案的出現僅是再次印證理論與實務之差距,而本案之後續發展亦值得繼續關注。

從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略

從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年11月13日 壹、日本內閣推動智慧農業政策之演進   日本內閣推動智慧農業相關政策,促使農林漁畜業及地方發展,首現於2013年「農林水產業地域活力創造計畫」(以下簡稱活力創造計畫)[1],計畫指出日本預計透過活用機器人技術與農業ICT(資通訊技術),實現超省力、高品質生產的新農業,設置研究會以規劃智慧農業未來藍圖、確保機器人技術安全性政策等,促進高等栽培技術知識外顯化,推動開發生產管理與農業經營指導等系統。活力創造計畫係由日本內閣設置之農林水產業地域活力創造本部[2](以下簡稱活力創造本部)發布,活力創造本部由內閣首相擔任本部長,內閣官房長官、農林水產大臣擔任副本部長以及相關閣僚參與。   日本政府隨後於2016年、2019年發布「農業競爭力強化計畫」與「農業生產基礎強化計畫」,這些計畫與智慧農業推動也都息息相關。此揭係針對該時期農業領域待解決之議題提出相對應的強化政策,並將這些計畫統整歸納進活力創造計畫,做為推動農業整體性發展之政府最高指標。   2016 年 11 月29日活力創造本部公布「農業競爭力強化計畫」,主要目的為整備農業經營環境,使農民得以自由展開經營的環境,同時解決僅靠農民努力無法解決的結構性問題。計畫分為四個面向,包括:一、整頓農業上下游產業;、改善人力與土地;三、引進保險互助制度;四、改革酪農業[3],公布該計畫的同時,將該計畫納入活力創造計畫並公布改訂版的活力創造計畫[4],做為農業競爭力再強化改革之項目。與智慧農業推動相關項目可見於(1)「二、改善人力與土地」面向,促進開發活用ICT遠距離監視水田之低成本水資源管理系統,以構築地區水資源管理模式;(2)「四、改革酪農業」面向,為達到穩定配方飼料價格、強化肉牛生產基礎之目標,推動活用 ICT 減輕勞動負擔、提高生產力以及推動擴大生產規模。   活力創造本部於去(2019)年12月10日公布「農業生產基礎強化計畫」[5]政策,同時公布已納入該計畫的改定版活力創造計畫,旨在加強生產基礎,以加速轉型為進攻型農業,安倍首相同日表示將持續擴大向全球推廣安全、可靠的日本農產品,日本政府透過利用先進技術和促進智慧農業發展,以擴大農產品出口,並決定將鼓勵外國放寬農產品進口限制列為政策方針。財政年度預算追加約3,200億日元(約883億台幣)作為農業措施,利用該預算加強生產基礎,擴大農產品出口量以及鼓勵年輕人參與農業。政策重點之一即為智慧農業落地利用與推動數位政策,包括至2022年無人機噴灑農藥擴大至100萬公頃、至2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業[6]。 貳、農業生產基礎強化計畫—智慧農業落地實用與數位政策推動   農業生產基礎強化計畫預計藉由強化農業生產基礎,以因應國民必要糧食安定供給、提升糧食自給率、從農者不足農地減少、頻繁發生之自然災害與家畜傳染病、農產品貿易國際環境變化等議題。   計畫構成共11項:1.設立促進農產輸出之指揮總部以更擴大輸出、2.擴大肉用牛・酪農生產方案、3.對應新需求之園藝作物生產體制強化、4.水田農業種植作物轉換為高收益作物、 5.智慧農業落地實用與數位政策推動、6.促進農林水產業之新就業者擴大加入與穩定就業、7.包含梯田等中山間地域[7]之基礎建設整備與活性化、8.強化與食品產業、供應商企業等合作、9.得以對應人手不足之食品流通合理化、10.強化對應極端化自然災害、11.強化豬瘟(Classical Swine Fever,CSF)、非洲豬瘟(African Swine Fever,ASF)等家畜疾病對策。   其中「5.智慧農林漁業的落地實用以及數位政策的推動」內容包括:大力推動活用無人機、IoT、AI等智慧化技術於農林漁業現場落地實用之同時,檢視以數位技術為前提之政策方法,推動農業數位轉型(農業Digital Transformation,農業DX[8]),細項如下所列。 1.加速智慧農業技術落地實施 (1)關於智慧農業實證,包括以果樹、加工用及商用的蔬菜、畜產等需要進一步實證之項目為中心擴大進行,設定優先採選範圍,於災區與中山區地域推廣實證。 (2)促進創造出能夠提供低成本智慧農業技術的新服務(例如共享服務等),有助於加速化智慧農業的落地實施。 (3)由於利用無人機噴灑農藥之方式的快速普及,至2022年度的噴灑面積將擴大到100萬公頃。 (4)為邁向智慧農業的持續性發展,制定地方型戰略,檢討於農業生產現場導入智慧農業機器時確保安全性之措施,促進智慧農業教育、活用農業數據協作平台(WAGRI[9]),維護整備資訊網際網絡環境等綜合性地推動。 (5)為推動農林漁產業領域的創新,例如農林漁產業的完全自動化與無人化,推動具有挑戰性中長期之研究與開發。 (6)透過森林資源數位化與活用ICT,推動智慧林業技術的落地實施,促進木質特性新素材的開發與實證。 (7)漁業產品從生產到流通等各種情況下所取得之數據,建構讓該數據得以相容、共有、活用的數據協作平台。 (8)通過以上的配套措施與努力,至2025年實現大多數主要從農者能實踐活用數據之農業。 2.實現農業數位轉型(農業Digital Transformation,簡稱農業DX) (1)建構農林水產省共通申請服務(通稱eMaff[10]),農林水產省所有補助金申請在內的行政手續,透過結合ID,從民間私人服務擷取必要資訊等方式,創造得以電子化的環境​​。 (2)依據不同制度個別管理的農地相關數據,透過活用電子地圖和農林水產省共通申請服務,將開放資料(OPEN DATA)化之每筆「農地區劃[11]」及其關聯資訊集中統一,創造得以有效管理和有效利用的環境。 (3)促進農業者與行政體系所使用之數據項目標準化,提高數據的相互運用性,並有效地掌握和分析資訊。 (4)農業者傾向智慧手機應用程序(MAFF應用程序[12])將於2020年4月正式營運,結合共通申請服務,根據個別農業者的特性、喜好,提供經營農業、政策資訊。 參、結語   日本內閣推動智慧農業政策,從2013年活力創造計畫,初期設立研究會以規劃智慧農業藍圖等宣示性政策,至2016年農業競爭力強化計畫,具體指出單點性智慧農業技術發展目標。演變至2019年農業生產基礎強化計畫,不同於以往散落在各個章節,僅將智慧農業技術做為其他發展目標的強化方式之一,例如利用智慧農業機械或農業ICT做為手段來達到改善土地的主要目標,於2019年計畫中,首度擬定智慧農業專章,不僅明確喊出「2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業」做為目標,更聚焦強化智慧農業生產基礎,包括活用農業數據協作平台(WAGRI)、農林漁產業的完全自動化與無人化等,再加上實現農業數位轉型政策,觀察上述政策演進,無一不重視數據活用,普及智農技術、標準化數據規格、數據智財管理,成為發展智慧農業之核心基礎。 [1]陳建宏,〈日本「農林水產業、地域活力創造計畫」概要〉,https://www.coa.gov.tw/redirect_files.php?link=mLZJwrpRJ7lxDTde1lsFvObETU2Iq3jbmF99hWT6DgWGEqualWGEqualWGPlusRFYWGSlash0wK9PdunMMQRpcHLfmXJnjgLFrbeJ1OYF9CHQyN&file_name=jRgEdDwWGEqualWGEqual2SY8WGPlusd8qWB0p6wQ (最後瀏覽日:2020/03/24); 農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について(概要)〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/attach/pdf/index-7.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [2]農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/index.html#plan201806(最後瀏覽日:2020/11/13); [3]鄭柏彥、留程鴻、蔡綾容,〈日本農業競爭力強化計畫介紹(上)(下) 〉,財團法人台灣綜合研究院;農林水產省,〈農業競争力強化プログラム〉,https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [4]農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について〉, https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-10.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン(平成28年11月29日改訂) 〉 ;https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-5.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [5]農林水産業・地域の活力創造本部,〈農林水産業・地域の活力創造プラン 令和元年12月10日改訂〉,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/siryou3.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農業生産基盤強化プログラム〉, https://www.maff.go.jp/j/council/seisaku/kikaku/bukai/attach/pdf/kikaku_1223-2.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [6]〈農林水産業・地域の活力創造本部(第26回)議事次第-令和元年12月10日〉,首相官邸網站,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/gijisidai.html(最後瀏覽日:2020/11/13);日本農民新聞社,〈農林水産業・地域の活力創造プランを改訂=政府〉,2019/12/12,https://agripress.co.jp/archives/4024;農業協同組合新聞,〈水田農業で高収益産地 500創設-政府の生産基盤強化策〉,2019/12/17,https://www.jacom.or.jp/nousei/news/2019/12/191217-39916.php(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [7]農林水產省將農業用地分成四種類型,都市的地域、平地農業地域、中間農業地域、山間農業地域,後兩者合稱為中山間地域,係指從平原的外緣至山間地的區域。Wikipedia,〈中山間地域〉,https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E9%96%93%E5%9C%B0%E5%9F%9F(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [8]デジタルトランスフォーメーション(Digital transformation,簡稱DX),https://ja.wikipedia.org/wiki/デジタルトランスフォーメーション、https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [9]WAGRI代表的是作為一數據平台 ,由各式的數據與服務連環成一個輪,調和各個社群、促進「和」諧,期待引領農業領域之創新,由WA+AGRI組合而成(WA是和的日文+農業AGRI),WAGRI平台網站,https://wagri.net/ja-jp/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [10]農林水產省(Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries,簡稱MAFF)。 [11]為便於農地管理而分級劃分的區域。 [12]MAFF應用程序為暫稱,僅為初步規劃還未定案。

因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議

2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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