歐盟智慧財產局發布2022年《中小企業智慧財產記分板》
歐盟智慧財產局(EUIPO)於2022年9月28日發布了2022年《中小企業智慧財產記分板(Intellectual Property SME Scoreboard 2022)》。EUIPO從2016年起進行本項調查，希望可以瞭解中小企業的現況，持續強化中小企業的智慧財產權保護。本次調查在2019年調查的基礎上，於2022年3月至5月間，針對歐盟境內8,372間中小企業進行調查。
根據本次的調查，有10%的中小企業擁有註冊的智慧財產權，在這10%的中小企業中，有93%的企業表示註冊智財權對其營運產生正面效益，包含：
1.有60%的企業表示能提高其商譽或形象。
2.有58%的企業表示能強化其智慧財產的保護。
3.有48%的企業表示能促進其長期的商業前景。
其次，在這10%的中小企業中，有45%的企業透過出售、授權或間接利用其註冊的智慧財產權促進企業發展，其中已有超過三分之一（36%）的企業成功獲得經濟收益。
此外，根據調查，企業註冊智慧財產權的主要原因包含：
1.有66%的企業表示有助於防止他人侵害其產品或服務（66%）。
2.有65%的企業表示有助於提升公司的價值和形象（65%）。
3.有63%的企業表示法律狀態穩定性更高（63%）。
再者，企業不願意註冊智慧財產權的理由包含：
1.有35%的企業表示無法預見註冊能帶來的好處。
2.有20%的企業表示其智慧資產(Intellectual Asset)創新性不足。
3.有19%的企業表示不瞭解註冊的相關程序。
最後，在這10%的企業中，有15%的企業表示曾被侵權，導致其營業額和商譽受損；其中以商標侵權的比例最高。在這些曾被侵權的企業中，有89%已採取相關措施捍衛其智慧財產權，包含：
1.有43%的企業與侵權者直接談判。
2.有31%的企業發送侵權通知(takedown notice)。
3.有29%的企業提起訴訟。
中小企業是歐盟經濟的支柱，但根據統計，只有大約30-60%的中小企業存活超過5年；為了提升中小企業的競爭力，歐盟持續推動各項政策鼓勵中小企業採取智慧財產權保護其創新研發，以提升歐盟經濟的整體發展。
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謝明均
副法律研究員 編譯整理
EUROPEAN UNION INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE [EUIPO], Intellectual Property SME Scoreboard (2022), https://euipo.europa.eu/ohimportal/en/web/observatory/sme-scoreboard (last visited Oct. 30, 2022).
2023年5、6月經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Cooperation and Development, OECD）在邁向數位化計畫(Going digital Project)下陸續公布53個國家地區科學技術創新政策（science, technology and innovation policy）指標。OECD另一方面也提供許多政策工具供各政府參考，如2022年12月發布《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》（Going Digital to Advance Data Governance for Growth and Well-being)，並出版《資料治理政策制定之數位化指南》（Going Digital Guide to Data Governance Policy Making），協助應對轉型為數位治理時的潛在益處與風險。 《數位化推進資料治理以促進增長和福祉》指出，數位工具發展使資料蒐集、處理的效能大幅增加，邊際成本快速下降，為經濟、社會注入新驅動力。OECD觀察到COVID-19疫情危機中，各國政府藉多樣的資料有效追蹤疾病並做出相應對策；然而，也出現資料治理不當案例，如有勞動中介機構不慎在資料應用時加深性別勞動的不平等。因此，資料成為治理的戰略資產同時也需詳加了解資料多樣化的特性，在資料跨領域產製、流通與利用的過程中一併考量其益處與風險。 《資料治理政策制定之數位化指南》則點出三個發現，並提供相應策略做為各國政府治理參考。第一，關切資料開放同步產生的益處與風險，建議應確立風險管理的文化並建置透明且開放的資料生態系，以增加使用者的能動性，俾利人們自覺主動利用資料。其次，治理框架應平衡生態系中利害交疊的人民、企業團體、政府各部門等，藉契約範本、行為準則等機制確保決策各環節中利害關係人的參與機會和框架的一致性。第三，資料的邊際成本雖一再降低，然而進入門檻、後續管理的負擔仍重，政府應持續激勵資料的基礎建設投資，促進市場競爭並解決後進者的阻礙。
英國國家醫療服務體系（NHS）公布國家資料退出（Opt-out）操作政策指導文件個人健康資料共享向為英國資料保護爭議。2017年英國資訊專員辦公室（ICO）認定Google旗下人工智慧部門DeepMind與英國國家醫療服務體系（NHS）的資料共享協議違反英國資料保護法後，英國衛生部（Department of Health and Social Care）於今年（2018）5月修正施行新「國家資料退出指令」（National data opt-out Direction 2018），英國健康與社會照護相關機構得參考國家醫療服務體系（NHS）10月公布之國家資料退出操作政策指導文件（National Data Opt-out Operational Policy Guidance Document）規劃病患退出權行使機制。 該指導文件主要在闡釋英國病患退出權行使之整體政策，以及具體落實建議作法，例如： 退出因應措施。未來英國病患表示退出國家資料共享者，相關機構應配合完整移除資料，並不得保留重新識別（de-identify）可能性； 退出權行使。因指令不溯及既往適用，因此修正施行前已合法處理提供共享之資料，不必因此中止或另行進行去識別化等資料二次處理；此外，病患得動態行使其退出權，於退出後重新加入國家資料共享體系；應注意的是，退出權的行使，採整體性行使，亦即，病患不得選擇部分加入（如僅同意特定臨床試驗的資料共享）； 例外得限制退出權情形。病患資料之共享，如係基於當事人同意（consent）、傳染病防治（communicable disease and risks to public health）、重大公共利益（overriding public interest）、法定義務或配合司法調查（information required by law or court order）等4種情形之一者，健康與社會照護相關機構得例外限制病患之退出權行使。 NHS已於今年9月完成國家資料退出服務之資料保護影響評估（DPIA），評估結果認為非屬高風險，因此不會向ICO諮詢資料保護風險。後續英國相關機構應配合於2020年5月前完成病患資料共享退出機制之建置。
WIPO馬拉喀什條約《馬拉喀什條約》全名為《關於為盲人、視力障礙者或其他印刷品閱讀障礙者獲得已出版作品提供便利的馬拉喀什條約》（Marrakesh Treaty to Facilitate Access to Published Works for Persons Who Are Blind, Visually Impaired or Otherwise Print Disabled），2013年由世界智慧財產權組織（WIPO）通過，並於2016年9月30日生效。《馬拉喀什條約》目標是在保護智慧財產權的同時，亦能擴大視覺障礙者資訊及資源獲取的管道，允許盲人及視障者得複製已出版作品、簡化無障礙文本的印刷流通與授權，增加視障者閱讀機會。條約並要求締約方必須在國內法中明文對著作權人權利的例外與限制規定，允許被授權實體（例如為視力及閱讀障礙者服務的非營利性組織），製作圖書的無障礙格式版本，包括點字文本、大字本、數位化音訊等，並允許跨國境交換，均無須請求著作權人授權。 美國是目前擁有最多無障礙格式英文文本的國家。2019年1月28日，美國總統批准《馬拉喀什條約》後，美國成為了該條約的第50個締約國。條約在美國國內實施後，居住在條約締約國的視力障礙者將能立即獲得約550,000份無障礙文本。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。