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）。
美國聯邦貿易委員會（FTC）針對國家公路交通安全管理局（NHTSA）的行政命令提出建議，就有關車輛到車輛通信（V2V）之事宜，FTC長期作為負責保護消費者隱私與安全的聯邦機構，FTC認為NHTSA在行政命令中採取隱私和安全問題考慮是非常適當。 在FTC的建議評論指出，FTC針對物聯網的的資訊安全疑慮，同樣也會適用在消費者的車輛收集的隱私和安全問題。FTC認為NHTSA的協商支持作法，基於流程的可解決隱私和安全隱患，其中包括隱私風險評估。該評論還讚揚NHTSA設計一個V2V系統來限制收集和存儲僅是供應其預期的安全目標的數據。 美國每年都會有上千人意外死於汽車意外事故，NHTSA研究指出，汽車相撞的原因多數情況下在於資訊的不透明，如果汽車之間可以「相互溝通」，讓駕駛彼此知悉對方的情況，就能減少碰撞事故。 「V2V」係指vehicle-to-vehicle，是規劃建立於汽車之間的通信網路。在這個網路中，汽車之間能夠互相傳送數據，告訴對方自己的狀態和行為，也了解其他車輛的狀態和行為。但是目前V2V各家發展的標準不一，因此假設福特的車如果不能跟其他廠商的汽車溝通，技術再好也沒用。 也因此，NHTSA在官網上公告規則，宣布將制定「V2V」通信技術標準的法規。也就是說，NHTSA將要制定一個統一的標準，來確保汽車之間溝通使用的是同一種語言。在最新的一份報告中，NHTSA詳細說明了「V2V」通信技術的軟硬體標準。它包括部署該項技術可能需要的硬體設施及其費用，汽車之間溝通的資料類型，以及該技術將如何提醒司機。此外，還覆蓋了「V2V」通信技術的安全細則，以及它將如何加密以避免竊聽和侵犯隱私。 在使用者和廠商都關心的資料外洩方面，NHTSA表示，資料本身將不包含個人身份資訊，並且將會被保密。目前提出的方案裡包含兩套數據，其中一個包含核心資訊：如位置、速度、駕駛方向、剎車狀態、車輛尺寸等。這些資料將即時更新並相互傳播。第二套數據則會更加複雜，只有在數據發生變化時才會相互傳輸。它包括汽車輪胎是否漏氣，前燈是否打開，保險杠的高度，是否行駛在密集人群中等。
美國政府提出強化金融數據境外監管之提案美國財政部（The Treasury Department）與美國貿易談判代表署（USTR）就跨太平洋夥伴協定（Trans-Pacific Partnership, TPP）數據監管要求之規範提出一項有關金融服務之提案，以保護美國境外金融數據資料之問題。該提案之主要目的係因TPP電子商務專章規範締約國不得要求外國業者須於投資當地設立數據儲存伺服器，然而，該專章排除金融服務業之適用，因此，在該提案中提出締約國不得要求外國金融服務業者在其境內應設立數據儲存伺服器，且要求美國政府於未來及目前談判中之國際經貿協定，如TiSA、TTIP、美國與中國雙邊投資協定（BIT）等，使金融服務業者無須於投資當地設立數據儲存伺服器。在此提案中，美國亦有意要建立一個國家對國家之爭端解決機制來解決相關問題。 美國貿易談判代表Michael Froman表示此乃透過協調利害關係人與國會議員，在國家優先利益的領域中尋求多方共識，美國將會繼續在TPP中實施並執行其協調工作。證券業與金融市場協會（the Securities Industry and Financial Markets Association）執行長肯認美國財政部及美國貿易談判代表署之作法。 雖然TPP業已完成談判，談判結果並不會受到本次提案談判立場之影響，但美國官員仍有意透過雙邊談判的途徑，與TPP國家中受金融業者關切的國家，如越南、馬來西亞、新加坡與汶萊展開諮商，以解決在TPP中的這項議題。
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。
挪威政府提案修改著作權法，將處罰把CD音樂複製成MP3檔案之行為為解決日益猖狂的網路侵權行為，挪威政府已提出著作權法修正草案，針對侵害著作權及網路盜版行為處以罰金及三年以下有期徒刑之刑責。其中最主要的就是要遏止破解DVD及CD之科技保護措施以及處罰提供軟硬體進行破解之行為。不過，在修正草案下，為個人使用之目的而複製CD或DVD之行為，即便在此過程中意味有破解科技保護措施之行為存在，仍不構成違法；但是，若破解科技保護措施而將CD歌曲轉換成MP3格式則構成侵權行為。 此一修正案的提出雖獲業界一致喝采，但是亦受到學者的抨擊，認為此修正案內容定義不清，完全無法執行。由於挪威國會預計於今年三、四月審查此案，若能順利過關，最快將於今年七月正式施行，不過未來如何發展，仍存在相當變數，值得追蹤觀察。