世界智慧財產權組織發布2020世界智慧財產權指標報告，世界專利申請數於近十年首度下降
世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）於2020年12月7日發布2020年世界智慧財產權指標報告（World Intellectual Property Indicators 2020, WIPI 2020）。WIPI年度報告蒐研分析150個國家及地區的智財統計資料，作為商務人士、投資者、學界和創業家參考指標。該份報告顯示，全球的商標與設計專利的申請活動成長約5.9%和1.3%，然而受到了中國專利申請量下降的影響，2019年全球專利申請下降3%，這也是近10年來首度下降；若扣除中國不計，2019年全球專利申請數量成長2.3%。
該份報告除了彙整國際整體數據以外，依專利、商標、工業設計、植物品種、地理標示等不同主題分別統計。在專利部分，中國大陸國家知識產權局、美國專利商標局分別為收到專利申請提交數量之前兩名；接續為日本、韓國和歐盟。這五大智財當局合計占全球總數之84.7%。其中韓國、歐盟和美國申請數量均有成長，中國大陸申請數量下降達9.2%，亦為中國大陸24年來首度下降，報告說明其因為中國大陸改善申請案結構和申請品質之故，致中國大陸國內公民之申請量減少10.8%，而國外申請量仍保持成長。
另外在商標部分，受理申請數量最多之前六個國家分別為中國、美國、日本和伊朗和歐盟；而2018年到2019年間受理申請增加幅度最多者為巴西、越南、伊朗、俄國和土耳其。據估計，2019年全球有效商標註冊量為5820萬，較2018年成長15.2%，且中國就囊括約2520萬，其次為美國的280萬和印度的200萬。針對中國大陸商標和專利申請數量為世界之冠，引起全球關注，美國專利商標局（USPTO）亦在2021年1月13日發布研究報告，指出中國大陸商標和專利申請案數量可能源自政府補貼或其他非市場因素的影響；其中又以政府補貼為刺激商標與專利申請案件數增長的最大可能原因。而這些非市場因素的商標及專利申請案件可能誤導世界對中國大陸創新能力的評估。
在工業設計（Industrial designs）方面，2019年全球提交136萬件設計專利申請，其中104萬件為工業設計；而中國大陸的工業設計申請量就囊括約71萬件。若以類型區分，和家具有關的設計專利比例為全球9.4%，其次是服裝（8.1%）以及包裝和容器（7.3%）。植物品種（Plant varieties）部分，中國大陸智財當局於2019年收到了7834種植物新品種申請，較2018年成長36%，同時也占全球植物品種申請的三分之一以上。地理標示（Geographical indications）部分，截至2019年和葡萄酒及烈酒有關的地理標示約為全球地理標示的56.6%，其次是農產品／食品（34.2%）和手工藝品（3.5%）。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
范晏儒，〈歐洲專利局2019年專利指數〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8443&no=67（最後瀏覽日：2021/2/4）。
范晏儒，〈新加坡「智慧財產中心藍圖」（IP Hub Master Plan）〉，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=0&d=8349&no=67（最後瀏覽日：2021/2/4）。
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
歐盟執委會發布2021歐洲創新計分板報告歐盟執委會（European Commission, EC）於2021年6月21日發布2021歐洲創新計分板報告（European Innovation Scoreboard 2021, EIS），其以「整體架構條件」（Framework conditions）、「投資」、「創新活動」和「影響力」（Impacts）四大評比指標，其下再細分為12個次標和32個子標，次標例如人力資源、企業創新、就業影響力等；子標則例如政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。相較於2020年創新計分板報告的10個次標和27個子標，本次新增2個次標為列屬在「投資」下的資通訊運用（Use of information technologies），以及在「影響力」下的環境永續。資通訊使用廣度又可分為（1）企業是否提供教育訓練以提升員工的資通訊技能、（2）是否聘用資通訊專家。而環境永續下又可細分為（1）資源生產力（Resource productivity）、（2）產業排放PM2.5狀況、（3）環境相關技術發展狀況；以上即為今年新增的5項子標。 歐洲計分板依前述指標將歐盟會員國創新表現分為四組，2021年綜合創新能力分別為：（1）創新領導者（Innovation Leaders）：包含瑞典、芬蘭、丹麥、比利時，為創新表現大於歐盟成員國平均創新度，且超過25%以上者；（2）優秀創新者（Strong Innovators）：包含荷蘭、德國、盧森堡、奧地利、法國等，創新表現大於歐盟成員國平均但不超過25%者；（3）中等創新者（Moderate Innovators）：包含義大利、馬爾他、西班牙、葡萄牙等國，其創新表現小於歐盟平均者；以及最後一組（4）新興創新者（Emerging Innovators）：包含匈牙利、波蘭、羅馬尼亞等，為創新表現低於歐盟平均之70%。其中第四組新興創新者為新名稱，以取代2020年的適度創新者（Modest Innovators），且今年共有7個國家落入第四組，相比2020年的2個國家還要增加許多。 此外，在各特定領域上，該報告亦有對不同國家進行排名。例如在數位化領域，表現最好者為丹麥、芬蘭、荷蘭。在企業投資部分，以德國、瑞典和比利時為最佳。而在全球綜合創新表現上，歐盟綜整OECD和世界銀行的數據分析，南韓為創新表現最佳，其次才是加拿大、澳洲、美國、日本和歐盟。歐盟於2020年之創新排名領先美國，但在2020年到2021年之間，美國之中小企業產品與流程創新大幅增長至2020年的兩倍，故創新排名從第6進步到第4。
世界經濟論壇2020年十大新興科技報告，與健康和環境相關之前瞻科技發展備受矚目世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」（Top 10 Emerging Technologies 2020），報告中提出10個近年出現，且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技，並說明除了關注這些科技帶來的改變外，也應關注其引發的風險。 2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷，也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關，包含：（1）無痛注射與測試用的微針技術（Microneedles）；（2）太陽能化學（Sun-Powered Chemistry）利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料，可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料；（3）虛擬患者（Virtual Patients），替代人類做人體臨床試驗，比一般試驗更快更安全；（4）空間計算（Spatial Computing）以強化虛擬生活和現實的連結；（5）數位醫療（Digital Medicine）應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病；（6）電動飛航（Electric Aviation）裝置，例如電動推進器可以清除直接碳排放（direct carbon emissions），減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染，降低整體航空旅程環境污染並提高效率；（7）低碳水泥（Lower-Carbon Cement）的發展作為氣候變遷下的新興建築材料；（8）量子感測（Quantum Sensing）做為高精準度計算方式，將於未來三到五年進入市場，並首重用於醫療和國防應用產業上；（9）新興零碳能源如綠氫（Green Hydrogen），可補充風力和太陽能；（10）全基因合成（Whole-Genome Synthesis）作為下一代細胞工程（cell engineering）尖端科技，使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。 報告中指出，雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力，但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用（Good is not guaranteed）。首先，這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點（price point），才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技，決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略，例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此，政策與產業如何協作，使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等，是面對是類新興科技應積極考量的方向。
促進頻譜使用效率－美國啟動獎勵拍賣機制