美國專利商標局「中國大陸商標與專利」報告
美國專利商標局（USPTO）於2021年1月13日發布「中國大陸商標與專利：非市場因素對申請趨勢與智財體系之影響」（Trademarks and Patents in China: The Impact of Non-Market Factors on Filing Trends and IP Systems）研究報告，指出中國大陸近年來急遽增加的專利與商標申請案件數，從申請海外專利保護比率低、專利發明商業化比率低以及惡意（bad-faith）或詐欺性（fraudulent）商標申請案件比率高等現象觀察，申請案件數的爆量很有可能源自政府補貼或其他非市場因素的影響。
USPTO指出，中國大陸在2019年的專利與商標申請案件數均達到歷史新高，包含商標案件數達780萬件、發明專利申請案件數達150萬件，已經接近全球申請案件數的一半，也引起國際的關注。有別於其他國家因創新活動熱絡所帶動的專利及商標申請案件量增長，中國大陸在2020年世界智財組織（WIPO）所統計的智財授權比率僅排名第44，顯示中國大陸在智財商業化比率極低，其專利與商標申請案件數的暴增可能源於其他非市場因素。
USPTO指出，政府補貼可能是刺激商標與專利申請案件數增長的最大原因，由於中國大陸中央與地方政府持續推動商標補貼措施，補貼金額通常高於商標註冊費用，進而引導人民大量註冊非為商業使用之商標，在專利申請上也有類似的情況，中國大陸政府推動超過195個專利補貼措施，創造了以申請專利賺取補貼的誘因。這些非市場因素的商標及專利申請案件，除了可能誤導對於中國大陸創新能力的評估外，也正在破壞保護真正創新活動的能量。
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
WIPO公布《2018年世界智慧財產權指標報告》中國大陸驅使全球申請量再創新高，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=8163&no=64 （最後瀏覽日：2021/02/08）。
日本總務省於2014年10月31日公布了「電信創生計畫（モバイル創生プラン）宣示其對電信產業改革之決心。鑒於智慧型手機已成為日本國民生活中不可或缺的一環，加上以智慧型手機為行動中心，另結合可攜式裝置、機器間通信（Machine to Machine, M2M）及智慧聯網（Internet of Things, IoT）技術之普及，電信產業將會廣泛地影響社會整體之經濟活動，因此總務省喊出了「更自由、更貼近、更快速、更便利」的政策口號。 首先在自由化的部分，總務省於本月宣布了自明年2015年5月開始，日本將全面解除「SIM卡解鎖限制」，未來電信用戶將可以自由地帶機或攜碼，移轉到通信費率更適合自己的電信業者，並同時展開「SIM卡解鎖指南」（SIMロック解除に関するガイドライン）改正案之意見募集。未來，電信業者有義務為提出需求的消費者進行解鎖，此外，若無任何理由予以回絕，將會受「電氣通信事業法」下授權之業務改善命令之約束。然而，對於消費者而言，若有尚未履行完畢之契約，亦應於繳交違約金後，才得以進行解鎖。 第二，為了使消費者能夠安心、安全地使用智慧型手機，日本政府開始積極推動虛擬行動網路（Mobile Virtual Network Operator, MVNO）之服務。所謂的MVNO係指通訊網路與服務分離之概念，業者本身無須擁有通訊網路，但須申請經營執照，並可向其他傳統電信業者（Mobile Network Operator, MNO）租用系統，經營自有品牌之行動通訊業務。因此日本政府為了盡快推行MVNO之服務，已開始與相關業者做系統整備之促進協議。 第三，為了使電信網路之傳輸更快速，除了持續推行3.5G網路外，自2016年將開始進行4G之商業化。最後在便利化之方面，鑒於未來之電信產業將會涵蓋更多樣化的服務，如自動更新導航地圖、提供居家安全服務等，因此日本政府認為，應透過法規制度之改善，給予電信業者於提供服務時，更友善之環境。除了已在近期開始促進，MVNO業者利用MNO業者之資訊管理資料庫協議外。並預計在下期國會提出之「電氣通信事業法」草案進行以下變更：(1)鬆綁對電信業者之規定，例如從促使業者跨界合作之角度，鬆綁不公平競爭之處理；(2)進一步推動電信業者（包括MNO跟MVNO等）費率之調降。 總務省預測，在整體政策同時推動之下，2016年相較2013年底，將增加約兩倍之MVNO契約（從670萬份倍增到1500萬份）；而2016年，相關電信產業之規模將比現行之34.3兆日圓增至45兆日圓。
歐洲資料保護監管機關研議提出「智慧電表系統發展準備建議」研究報告歐洲資料保護監管機關（European Data Protection Supervisor,以下簡稱EDPS）是一個獨立的監督機關，其任務主要在於監督歐盟個人資料的管理程序、提供影響隱私的政策及法制建議、與其他類似機關合作以確保資料的保護。 EDPS於今（2012）年6月8日，針對歐盟執委會於今（2012）年3月9日發布的「智慧電表系統發展準備建議」（Recommendation on preparations for the roll-out of smart metering systems,以下簡稱準備建議）提出相關意見。「智慧電表系統發展準備建議」乃係針對智慧電表部署之資料安全保護及經濟成本效益評估，提出發展準備建議，供會員國於進行相關建置及制定規範時之參考。然EDPS指出，執委會對於智慧電表中個人資料保護的重視雖值得肯定，但並未在準備建議中提供更具體、全面且實用的指導原則。智慧電表系統雖能帶來顯著的利益，但造成個人資料的大量蒐集，可能導致隱私的外洩，或相關數據遭使用於其他目的。 有鑑於相關風險，EDPS認為在準備建議中，應更加強其資料保護的安全措施，至少應包含對資料控制者在處理個人資料保護評估時有強制的要求；此外，是否有必要進行歐盟層級的立法行動亦應予以評估。EDPS提出的意見主要包括：（1）應提出更多有關選擇資料當事人及處理相關資料的法律依據，例如電表讀取的頻率、是否需取得資料當事人同意；（2）應強制「提升隱私保護技術」（privacy-enhancing technologies）的適用，以限縮資料的使用；（3）從資料保護的角度來釐清參與者的責任；（4）關於保存期間的相關原則，例如對於家戶詳細消費資訊的儲存期間、或在針對帳單處理的情形；（5）消費者能直接近取其能源使用數據，提供有效的方式使資料當事人知悉其資料的處理及揭露，提供有關遠端遙控開關之功能等訊息。
日本提出設置沙盒制度的法律修正案日本內閣府於2018年3月13日閣議決定，提出「國家戰略特別區域法」的法律修正案，以特定的地域為限，創設供自駕車、無人載具等技術測試與實踐運行之用的沙盒制度。 該法案為使這些前所未有、具高度革新性的近未來技術用於實地測試時，在確保監督管道的前提下，能獲得迅速、具彈性且友善的法律環境配合，將上開技術測試運行的事前管制強度降至最低，而以強化事後查核機制取代之，期望藉此增進產業的國際競爭力，並建立國際性經濟活動據點。 依該法案的設計，將因沙盒制度而受惠的技術實踐行為類型，包含下列五種：（1）部分未符合道路運送車輛法第41條技術基準要求的汽車運行；（2）自駕車運行而似會影響一般交通之情形；（3）在具影響一般飛航安全之虞的空域內、或在住宅密集地區上空令無人機飛行之行為；（4）未依照航空法所定之列舉方式運行無人機之行為；（5）因上開（1）至（4）之行為而必須使用無線設備的情形。 於現行法的規範下，上開技術測試行為本係牴觸法規範而不被允許、或需依各該特別法規定於個案例外取得許可或使用執照的情形。 但經沙盒制度修正案的調整後，該些測試行為只要是在經國家戰略特別區域會議制定、且受內閣總理大臣等相關機關主管認可的個別技術實證區域計劃之框架下提出，並交由獲得認定的業者進行，即可例外容許其得以不須滿足（1）當中的法定技術基準要求，或直接擬制其已獲得許可；此外，就必須使用無線設備的情況，要求總理大臣盡速發給執照予符合資格的業者。 於事後查核機制，則在區域會議設置由第三方組成的技術實證評價委員會，對各該區域計劃進行評價。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現