英國智財局發布2020-21創新與成長報告，強化智財環境打造創新國家
英國智慧財產局（UK Intellectual Property Office）於2021年9月28日發布「2020-21創新與成長報告」（Innovation and growth report 2020-21）。本報告為英國智慧財產局對其2020至2021年間施政工作的總結報告，以創新為帶動國家與企業成長的核心，並期許能透過串接創新者與市場來帶動價值創造，從而建設英國成為全世界最具創新力與創造力的國家。
本報告指出，英國在全球創新指標當中均名列前茅，關鍵在於以系統化、組織化的方式推動創新，從而使創新成為帶動國家發展的動力，並得以對抗冠狀病毒的侵襲與實現淨零（Net Zero）排放的目標。呼應英國在2020年發表研發路徑圖（R&D Roadmap）以及2021年7月發布的創新戰略（Innovation Strategy），英國目標在2035年成為全球創新中心。
面對2020年英國脫離歐盟的巨大轉變，英國智慧財產局同步推動「單一智慧財產局轉型計畫」（One IPO Transformation Programme），以組織重塑、流程再造及數位轉型等方式，完成包含透過政府數位服務系統（Government Digital Service, GDS）推動智慧財產權管理數位化、開發基於人工智慧的商標搜索工具以協助商標申請人降低檢索成本，以及優化包含會計系統在內等工作流程以支持電腦設備更新並提升作業效率等措施。
為了打造世界一流的智慧財產權環境，英國透過一系列政策與法規來鼓勵創新活動，除了面對脫歐過渡期確保對英國商標跟設計等智慧財產權能在脫歐後繼續受歐盟法規的保護，還有藉由與歐洲經濟區以及其他國家的雙邊或多邊貿易協定，納入智慧財產權條款（包含智財保護與執法）、對創新活動的支持、排除與智財相關之市場准入障礙（IP-related market access barrier）、保障消費者選擇，以及獎勵創作人跟補助產業創新等措施，支持英國企業在國內外的創新與成長。
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
UK INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE [UKIPO], INNOVATION AND GROWTH REPORT 2020/21: PROMOTING INNOVATION AND GROWTH: THE INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE AT WORK 2020-21 (2021), available at https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1021316/Innovation-and-growth_Report-2021.pdf (last visited Oct. 6, 2021).
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：2021/10/06）
世界五大專利局針對新興科技與AI技術組成聯合工作組以提高專利審查效率，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=8258&no=64 （最後瀏覽日：2021/10/06）
「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
什麼是瑞士「創業實驗室」（Venture Lab） ？科技與創新委員會(Commission of Technology & Innovation，以下簡稱CTI)係瑞士重要之創新推進機構，成立於1943年，2011年新修正之研究與創新促進法實施後，CTI正式從經濟部聯邦職業教育及科技局(Federal Office for Professional Education and Technology, OEPT)獨立出來，成為一個具決策權的獨立機關，直接隸屬於聯邦經濟事務部（Federal Department of Economic Affairs, FDEA）。 CTI為擴大高科技創業並創造研發成果商品化之效益推動創業家計畫。該計畫主要係由CTI出資成立的「創業實驗室」（Venture Lab）來執行。創業實驗室針對大學生及創業家推出了一系列創業推廣及訓練課程，從單日的工作坊、五日之創業實務密集課程到在大學開設的創業學期課程，每一個訓練課程都有專家評審，針對創新構想及商業模式給予參與課程者具有建設性的建議。 資料來源：Venture Lab網站 圖 Venturelab 創業課程
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，旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出，無論技術細節和具體應用如何發展，法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性，且不因此受歧視，以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展，應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如，如何在製造商，供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題？在家庭，物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用，相關權利是否會有所不同？如果機器出現不明原因故障，會發生什麼情況及如何處置？當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時，該自動行為所生效力為何？ 本份指南則提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程，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。