歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office, EUIPO)與歐洲專利局(European Patent Office, EPO)於2021年2月所發布的研究報告「智慧財產權與企業績效」(Intellectual property rights and firm performance in the European Union)中,調查了歐盟成員國,總數超過12萬間公司,分析擁有智慧財產權(包含發明專利、設計專利與商標)跟未擁有智慧財產權的企業表現。
該研究報告分析結果顯示,擁有智慧財產權的企業經濟績效優於無智慧財產權的企業,平均來說擁有智慧財產權企業的員工工資比無智慧財產權企業的員工工資高19%,人均收入則平均高20%,這情況在中小企業更為明顯,擁有智慧財產權的中小企業比起無智慧財產權的中小企業,人均收入約高68%,再以擁有不同類型的智慧財產權進行區分,擁有發明專利的企業,其員工工資約高53%,收入約高36%,擁有設計專利的企業,其員工工資約高30%,收入約高32%,擁有商標的企業,其員工工資約高17%,收入約高21%。
該研究報告的內容尚無法找出智慧財產權有助於提升企業經濟績效的關鍵證據,但已呈現出智慧財產權與企業經濟績效之間具有正相關的趨勢,也凸顯出中小企業利用智慧財產權的巨大潛力。
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英國高等法院(High Court)於2014年10月17日裁定網路服務提供者(Internet Service Provider, ISP)需協助業者打擊仿冒商品。全球第二大奢侈品集團Richemont Group於英國控告英國五大網路服務提供者即BSkyB、British Telecom、EE、TalkTalk和VirginMedia,要求網路服務提供者封鎖所有銷售該集團仿冒品的網站,避免網路使用者接觸到這些商標仿冒侵權的違法網站。 Richemont Group為Cartier、Piaget、Montblanc等精品品牌的母公司,其集團發言人表示此次的判決為打擊仿冒品網購業者邁前了一大步,對於法院認可防止涉及仿冒品的商標侵權有利於公眾利益感到滿意。 在此判決出爐前的三年以來,只有著作權人可就著作權侵權為由要求網路服務提供者封鎖仿冒品網站,如今首次將此權利延伸到商標權人手上,針對販售侵害商標權仿冒品的網站加以封鎖。 Arty Rajendra律師表示,網際網路讓販售仿冒品的非法網站能夠匿名並且隱藏位置,要封鎖販售仿冒品的網站是一件十分困難的事。因此,停止為這些網站帶來流量將如同停止供給他們氧氣,而網路服務提供者剛好在這環節中扮演非常重要的角色,因為他們可以限制對於這些非法網站的接觸(access)。 可預見的是,在此判決後,將會有越來越多商標權人要求網路服務提供者封鎖銷售仿冒品的網站。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
中國大陸網路安全法於6月1日正式施行中國大陸網路安全法於去(2016)年11月通過,於今(2017)年6月1日正式施行,該法主要係為了保障網路安全,維護網路空間主權與國家安全、社會公共利益,保護公民、法人和其他組織的合法權益,為第一個國家層級處理網路安全問題的法律,旨在確保維護網路空間的國家主權、保護使用者個資、防範網路攻擊及網路詐騙。 中國大陸網路安全法共七章79條,包括第一章總則、第二章網路安全支持與促進、第三章網路運行安全、第四章網路訊息安全、第五章監測預警與應急處置、第六章法律責任、第七章附則。其規範重點之一為關鍵資訊基礎設施正式納入網路安全保護範圍內,關鍵資訊基礎設施之定義不僅包括電力、運輸和金融等傳統關鍵行業,還包括法律規定涉及民生的其他基礎設施,表示任何關鍵資訊基礎設施相關廠商、供應商等外國公司,以及擁有大量中國大陸訊息的廠商,都有可能成為中國大陸網路安全法監管、執法調查、強制執行的主要對象。 中國大陸網路安全法亦要求關鍵資訊基礎設施相關廠商將個資與重要數據資料在地化,或是將這些數據資料傳輸至國外前,必須經過相關的監管機構進行自我安全評估或先加以批准。
日本文部科學省發布2021年科學技術與創新白皮書,著眼於韌性社會願景與疫後對策的具體措施日本文部科學省於2021年6月8日公布「2021年科學技術與創新白皮書」(令和3年版科学技術・イノベーション白書),為文部省就政府所訂立之科技政策藍圖,所發布的年度報告書。本年度白皮書循往例,區分為第一部分與第二部分。第一部分著重同年3月發布之第6期科學技術與創新基本計畫(第6期科学技術・イノベーション基本計画)框架下,為達成Society 5.0之願景政府所規劃的一系列政策;第二部分則回顧去(2020)年,政府針對科技與創新創造所採取的各項對策。 本白皮書就韌性社會所需科研項目、強化研究能量的激勵措施等層面,提出以下具體方向: (1)推動社會數位化與零碳排放(脱炭素化) 為強化網路虛擬空間與現實社會間的資源共享與互動發展,虛擬空間之基礎技術方面,持續研發超級電腦、AI與量子電腦,利用所累積的資料運用於深度分析與模擬,並實現超高速計算與量子通訊。虛擬空間與現實社會結合之應用型技術研發方面,包含能輔助身體運作的外部機械、透過自駕車系統銜接高齡化社會交通需求、以及遠端遙控之機器人技術應用於高風險作業環境。推動零碳排放、強化防災能量等面向,則藉由綠色成長戰略、綠色創新基金等政策,發展核融合、次世代蓄電池、精準預測氣候變遷之系統等新興技術;運用AI模擬等強化地震與天災的預報精準度,提升社會應對大規模自然災害的韌性。 (2)「知識」的整合創造與利用,以用於解決各類社會議題 考量社會議題的解決,不僅在於前瞻性自然科學技術的研發,尚需同步理解人類社會的多樣性。同時,人文社會科學近年來,亦多有採用自然科學的研究方法。因之,白皮書主張兩方的跨域知識結合,應用上強調須以人為本來解決各類社會議題。 (3)強化基礎研究能量 應著手改善出於個人經濟因素,放棄申請博士後課程的現況,創造年輕研究者敢於投入自身有興趣且具挑戰性研究課題之環境。基此,白皮書提出設置10兆日圓規模的大學基金,提升約15,000名博士後課程學生的待遇,並推動「創造發展性研究支援事業」(創発的研究支援事業)措施,穩定提供10年期間的研究資金。 (4)COVID-19疫情對策 持續投入研發治療方法(如檢驗抗病毒藥物Favipiravir用於治療COVID-19的效果與安全性)、疫苗與相關醫療器材,並推動以遠距方式進行研究活動,導入機器人技術等來發展自動化實驗、於虛擬空間內進行實驗等;另一方面,有效的防疫對策(如避免人潮密集、密切接觸、密閉空間的「三密」),根基於COVID-19的最新科研成果,因此需讓科學性、客觀性資訊透過適切的管道(如日本科學未來館網站),以淺顯易懂的形式向大眾宣達。