歐盟執委會及歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office, EUIPO)於2022年1月10日共同宣布啟動第二輪的歐盟中小企業基金(EU SME Fund),以強化中小企業的智財管理與布局。
歐盟於2020年11月發布了《智慧財產權行動計畫(Action Plan on Intellectual Property)》,並推出中小企業基金,在2021年間共補助12,989家的中小企業,補助金額達680萬歐元。由於成效不錯,因此歐盟推出第二輪的中小企業基金,其金額高達4700萬歐元,補助期間為2022年至2024年。歐盟指出,中小企業在保護創新上需要有相關的工具及資金,目前規劃的補助項目如下:
歐盟希望透過上述的方式,協助中小企業在疫情期間加速數位轉型,強化無形資產的智財布局和管理,以提升歐盟中小企業的競爭力。
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從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年11月13日 壹、日本內閣推動智慧農業政策之演進 日本內閣推動智慧農業相關政策,促使農林漁畜業及地方發展,首現於2013年「農林水產業地域活力創造計畫」(以下簡稱活力創造計畫)[1],計畫指出日本預計透過活用機器人技術與農業ICT(資通訊技術),實現超省力、高品質生產的新農業,設置研究會以規劃智慧農業未來藍圖、確保機器人技術安全性政策等,促進高等栽培技術知識外顯化,推動開發生產管理與農業經營指導等系統。活力創造計畫係由日本內閣設置之農林水產業地域活力創造本部[2](以下簡稱活力創造本部)發布,活力創造本部由內閣首相擔任本部長,內閣官房長官、農林水產大臣擔任副本部長以及相關閣僚參與。 日本政府隨後於2016年、2019年發布「農業競爭力強化計畫」與「農業生產基礎強化計畫」,這些計畫與智慧農業推動也都息息相關。此揭係針對該時期農業領域待解決之議題提出相對應的強化政策,並將這些計畫統整歸納進活力創造計畫,做為推動農業整體性發展之政府最高指標。 2016 年 11 月29日活力創造本部公布「農業競爭力強化計畫」,主要目的為整備農業經營環境,使農民得以自由展開經營的環境,同時解決僅靠農民努力無法解決的結構性問題。計畫分為四個面向,包括:一、整頓農業上下游產業;、改善人力與土地;三、引進保險互助制度;四、改革酪農業[3],公布該計畫的同時,將該計畫納入活力創造計畫並公布改訂版的活力創造計畫[4],做為農業競爭力再強化改革之項目。與智慧農業推動相關項目可見於(1)「二、改善人力與土地」面向,促進開發活用ICT遠距離監視水田之低成本水資源管理系統,以構築地區水資源管理模式;(2)「四、改革酪農業」面向,為達到穩定配方飼料價格、強化肉牛生產基礎之目標,推動活用 ICT 減輕勞動負擔、提高生產力以及推動擴大生產規模。 活力創造本部於去(2019)年12月10日公布「農業生產基礎強化計畫」[5]政策,同時公布已納入該計畫的改定版活力創造計畫,旨在加強生產基礎,以加速轉型為進攻型農業,安倍首相同日表示將持續擴大向全球推廣安全、可靠的日本農產品,日本政府透過利用先進技術和促進智慧農業發展,以擴大農產品出口,並決定將鼓勵外國放寬農產品進口限制列為政策方針。財政年度預算追加約3,200億日元(約883億台幣)作為農業措施,利用該預算加強生產基礎,擴大農產品出口量以及鼓勵年輕人參與農業。政策重點之一即為智慧農業落地利用與推動數位政策,包括至2022年無人機噴灑農藥擴大至100萬公頃、至2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業[6]。 貳、農業生產基礎強化計畫—智慧農業落地實用與數位政策推動 農業生產基礎強化計畫預計藉由強化農業生產基礎,以因應國民必要糧食安定供給、提升糧食自給率、從農者不足農地減少、頻繁發生之自然災害與家畜傳染病、農產品貿易國際環境變化等議題。 計畫構成共11項:1.設立促進農產輸出之指揮總部以更擴大輸出、2.擴大肉用牛・酪農生產方案、3.對應新需求之園藝作物生產體制強化、4.水田農業種植作物轉換為高收益作物、 5.智慧農業落地實用與數位政策推動、6.促進農林水產業之新就業者擴大加入與穩定就業、7.包含梯田等中山間地域[7]之基礎建設整備與活性化、8.強化與食品產業、供應商企業等合作、9.得以對應人手不足之食品流通合理化、10.強化對應極端化自然災害、11.強化豬瘟(Classical Swine Fever,CSF)、非洲豬瘟(African Swine Fever,ASF)等家畜疾病對策。 其中「5.智慧農林漁業的落地實用以及數位政策的推動」內容包括:大力推動活用無人機、IoT、AI等智慧化技術於農林漁業現場落地實用之同時,檢視以數位技術為前提之政策方法,推動農業數位轉型(農業Digital Transformation,農業DX[8]),細項如下所列。 1.加速智慧農業技術落地實施 (1)關於智慧農業實證,包括以果樹、加工用及商用的蔬菜、畜產等需要進一步實證之項目為中心擴大進行,設定優先採選範圍,於災區與中山區地域推廣實證。 (2)促進創造出能夠提供低成本智慧農業技術的新服務(例如共享服務等),有助於加速化智慧農業的落地實施。 (3)由於利用無人機噴灑農藥之方式的快速普及,至2022年度的噴灑面積將擴大到100萬公頃。 (4)為邁向智慧農業的持續性發展,制定地方型戰略,檢討於農業生產現場導入智慧農業機器時確保安全性之措施,促進智慧農業教育、活用農業數據協作平台(WAGRI[9]),維護整備資訊網際網絡環境等綜合性地推動。 (5)為推動農林漁產業領域的創新,例如農林漁產業的完全自動化與無人化,推動具有挑戰性中長期之研究與開發。 (6)透過森林資源數位化與活用ICT,推動智慧林業技術的落地實施,促進木質特性新素材的開發與實證。 (7)漁業產品從生產到流通等各種情況下所取得之數據,建構讓該數據得以相容、共有、活用的數據協作平台。 (8)通過以上的配套措施與努力,至2025年實現大多數主要從農者能實踐活用數據之農業。 2.實現農業數位轉型(農業Digital Transformation,簡稱農業DX) (1)建構農林水產省共通申請服務(通稱eMaff[10]),農林水產省所有補助金申請在內的行政手續,透過結合ID,從民間私人服務擷取必要資訊等方式,創造得以電子化的環境。 (2)依據不同制度個別管理的農地相關數據,透過活用電子地圖和農林水產省共通申請服務,將開放資料(OPEN DATA)化之每筆「農地區劃[11]」及其關聯資訊集中統一,創造得以有效管理和有效利用的環境。 (3)促進農業者與行政體系所使用之數據項目標準化,提高數據的相互運用性,並有效地掌握和分析資訊。 (4)農業者傾向智慧手機應用程序(MAFF應用程序[12])將於2020年4月正式營運,結合共通申請服務,根據個別農業者的特性、喜好,提供經營農業、政策資訊。 參、結語 日本內閣推動智慧農業政策,從2013年活力創造計畫,初期設立研究會以規劃智慧農業藍圖等宣示性政策,至2016年農業競爭力強化計畫,具體指出單點性智慧農業技術發展目標。演變至2019年農業生產基礎強化計畫,不同於以往散落在各個章節,僅將智慧農業技術做為其他發展目標的強化方式之一,例如利用智慧農業機械或農業ICT做為手段來達到改善土地的主要目標,於2019年計畫中,首度擬定智慧農業專章,不僅明確喊出「2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業」做為目標,更聚焦強化智慧農業生產基礎,包括活用農業數據協作平台(WAGRI)、農林漁產業的完全自動化與無人化等,再加上實現農業數位轉型政策,觀察上述政策演進,無一不重視數據活用,普及智農技術、標準化數據規格、數據智財管理,成為發展智慧農業之核心基礎。 [1]陳建宏,〈日本「農林水產業、地域活力創造計畫」概要〉,https://www.coa.gov.tw/redirect_files.php?link=mLZJwrpRJ7lxDTde1lsFvObETU2Iq3jbmF99hWT6DgWGEqualWGEqualWGPlusRFYWGSlash0wK9PdunMMQRpcHLfmXJnjgLFrbeJ1OYF9CHQyN&file_name=jRgEdDwWGEqualWGEqual2SY8WGPlusd8qWB0p6wQ (最後瀏覽日:2020/03/24); 農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について(概要)〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/attach/pdf/index-7.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [2]農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/index.html#plan201806(最後瀏覽日:2020/11/13); [3]鄭柏彥、留程鴻、蔡綾容,〈日本農業競爭力強化計畫介紹(上)(下) 〉,財團法人台灣綜合研究院;農林水產省,〈農業競争力強化プログラム〉,https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [4]農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について〉, https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-10.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン(平成28年11月29日改訂) 〉 ;https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-5.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [5]農林水産業・地域の活力創造本部,〈農林水産業・地域の活力創造プラン 令和元年12月10日改訂〉,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/siryou3.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農業生産基盤強化プログラム〉, https://www.maff.go.jp/j/council/seisaku/kikaku/bukai/attach/pdf/kikaku_1223-2.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [6]〈農林水産業・地域の活力創造本部(第26回)議事次第-令和元年12月10日〉,首相官邸網站,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/gijisidai.html(最後瀏覽日:2020/11/13);日本農民新聞社,〈農林水産業・地域の活力創造プランを改訂=政府〉,2019/12/12,https://agripress.co.jp/archives/4024;農業協同組合新聞,〈水田農業で高収益産地 500創設-政府の生産基盤強化策〉,2019/12/17,https://www.jacom.or.jp/nousei/news/2019/12/191217-39916.php(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [7]農林水產省將農業用地分成四種類型,都市的地域、平地農業地域、中間農業地域、山間農業地域,後兩者合稱為中山間地域,係指從平原的外緣至山間地的區域。Wikipedia,〈中山間地域〉,https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E9%96%93%E5%9C%B0%E5%9F%9F(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [8]デジタルトランスフォーメーション(Digital transformation,簡稱DX),https://ja.wikipedia.org/wiki/デジタルトランスフォーメーション、https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [9]WAGRI代表的是作為一數據平台 ,由各式的數據與服務連環成一個輪,調和各個社群、促進「和」諧,期待引領農業領域之創新,由WA+AGRI組合而成(WA是和的日文+農業AGRI),WAGRI平台網站,https://wagri.net/ja-jp/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [10]農林水產省(Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries,簡稱MAFF)。 [11]為便於農地管理而分級劃分的區域。 [12]MAFF應用程序為暫稱,僅為初步規劃還未定案。
歐洲專利局2019年專利指數歐洲專利局(EPO)於2020年3月12日公布「2019年專利指數」(EPO Patent Index 2019),歐洲專利局在2019年全年受理超過18萬件的專利申請案件量,達到歷史新高,其中以來自中國大陸的申請案件量成長29.2%為主要來源;在專利領域方面則以數位通訊及電腦科技兩大領域的申請案件量,分別較前一年度成長19.6%及10.2%最為顯著,反應全球積極布局數位轉型相關科技趨勢。 根據歐洲專利局的統計,數位通訊領域專利申請量的成長,在十年來首次超越醫學技術,主因為反應世界各國積極發展5G通訊技術的腳步,來自中國大陸的專利申請量在通訊技術領域帶頭成長了64.6%,在專利申請人則以華為居首,其次為愛立信,高通第三。而在電腦科技領域,則以AI相關技術包含機器學習、模式識別(pattern recognition)、圖像識別與生成、資料檢索等技術為大宗,專利申請量成長率由美國領軍為13.6%,在專利申請人則以Alphabet(Google母公司)居首,接著為微軟、三星,華為第四。 藉由「2019年專利指數」可以發現兩大趨勢,其一為數位通訊及電腦科技領域專利申請的快速增長,顯示各國布局數位轉型已蓄勢待發,並以5G與AI兩大技術為數位轉型核心;其二為在數位轉型科技領域的專利申請人中,中國大陸在數位科技的積極布局,特別是華為以3524項專利申請案位居全球專利申請人之首,反映中國在全球數位轉型浪潮中的積極布局。
法國CNIL認Google於Gmail中投放之偽裝廣告及個人化廣告因欠缺當事人有效同意而違法,開罰3.25億歐元法國國家資訊與自由委員會(Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés, CNIL)於2025年9月1日針對一起由歐洲數位權利中心(noyb - The European Center for Digital Rights)提出的申訴做成決議,指Google未經Gmail使用者同意,將廣告偽裝為電子郵件進行「偽裝廣告」(Disguised Ads)投放,以及在對Gmail使用者投放個人化廣告前,未能於Gmail帳號申請流程中提供當事人提供較少cookies、選擇非個人化之通用廣告(generic ads)的選項,違反了《電子通訊法》(code des postes et des communications électroniques)與《資訊與自由法》(loi Informatique et Libertés)中關於歐盟《電子隱私指令》(ePrivacy Directive)之施行規定,對Google裁處了3.25億歐元的罰鍰,並要求改善。以下節錄摘要該裁決之重點: 一、 偽裝成電子郵件的偽裝廣告與電子郵件廣告均須獲當事人同意始得投放 歐盟《電子隱私指令》第13條1項及法國《電子通訊法》規定,電子郵件直接推銷(direct marketing)僅在其目標是已事先給予同意的使用者時被允許。CNIL,依循歐盟法院(CJEU)判例法(C-102/20)見解,認為若廣告訊息被展示在收件匣中,且形式類似真實電子郵件,與真實電子郵件相同位置,則應被認為是電子郵件直接推銷,須得到當事人之事前同意。因此,CNIL認定偽裝廣告即便技術上不是狹義的電子郵件,僅僅因其在通常專門用於私人電子郵件的空間中展示,就足以認為這些廣告是透過使用者電子郵件收件匣傳遞的廣告,屬於電子郵件廣告,而與出現在郵件列表旁邊且獨立分開的廣告横幅不同,後者非屬電子郵件廣告。 二、 Cookie Wall下當事人的有效同意:「廣告類型」的選擇、服務申請流程的隱私設計與資訊透明 CNIL參酌歐盟個人資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)第2024/08號關於「同意與付費模式」意見,認為同意接受廣告在特定條件下得作為使用Gmail服務的條件。換言之,以「cookie wall」(註:拒絕cookie的蒐集即無法獲得服務之網站設計)取得之當事人「同意」,非當然不自由或無效。CNIL認為,在免費服務的框架下,cookie wall在維持提供服務與服務成本之間的經濟平衡上,要求服務申請者須接受投放廣告的cookie是合法的。惟CNIL認為,這不代表Google可以任意決定所蒐集的cookies和相應廣告模式的類型。 CNIL要求,當事人在cookie wall的框架內仍應享有選擇自由,才能取得蒐集為投放個人化廣告之cookies的當事人有效同意,亦即:在個人化廣告處理更多個資和對當事人造成更多風險的情況下,當事人應被給予機會選擇「等值的替代選項」,亦即通用廣告,並完全且清晰地了解其選擇的價值、範圍及後果。 然而,CNIL發現,Google將與廣告個性化相關的cookies拒絕機制設計得比接受機制更複雜,實際上阻礙了使用者拒絕隱私干預程度更高的cookies。這種拒絕途徑偏袒了允許個人化廣告的cookies的同意,從而影響了當事人的選擇自由。CNIL也發現,Google從未以明確方式告知使用者建立Gmail帳戶時面臨cookie wall,以及對此使用者享有甚麼選擇,而其提供的資訊更引導使用者選擇個人化廣告,導致選擇一般廣告的機會遭到犧牲。 三、 為何不是愛爾蘭資料保護委員會(Data Protection Commission, DPC)管轄? GDPR設有「單一窗口機制」,依據該合作機制,對Google進行的GDPR調查,應由作為主任監管機關(Lead Supervisory Authority)的愛爾蘭DPC管轄。惟在本案,CNIL認為並不適用於單一窗口機制。因為與cookies使用及電子推銷相關的處理並非屬於GDPR範疇,而是適用電子隱私指令,CNIL對法國境內的cookies使用及電子推銷處理享有管轄權。此爭議反映出即便GDPR旨在確保標準化單一市場內的數位管制,但尚不足以弭平成員國間監管強度之差異。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。