世界智慧財產權組織(WIPO)於2022年11月21日發布了《2022年世界智慧財產權指標(World Intellectual Property Indicator, WIPI)》。WIPO以全球150個國家智慧財產主管機關的統計資料、產業的市場調查資料作為分析標的,針對全球專利權(含新型專利)、商標權、工業設計、植物品種權、地理標示、創意經濟(出版業)的整體發展狀況進行調查。
根據2022年的分析結果顯示,與過往經濟衰退期間的歷史經驗不同,在COVID-19疫情期間,2021年全球智慧財產權的申請數量持續增加。如:
1、「專利」的申請量增加了3.6%。
2、「商標」的申請量(含指定類別)增加了5.5%。
3、「工業設計」的申請量增加了9.2%。
4、「植物品種」的申請量增加了12%。
以商標為例,2021年全球共提交了約1390萬件商標申請,申請量從金融海嘯後(2009年)至今連續12年成長。其中,亞洲商標主管機關受理的商標申請量占全球的69.7%,較2011年時的44.7%有顯著成長;受理商標申請的前五名國家分別為:
1、中國國家知識產權局(CNIPA):約950萬件。
2、美國專利商標局(USPTO):約90萬件。
3、歐盟智慧財產局(EUIPO):約50萬件。
4、印度專利、設計及商標管理局(CGPDTM):約49萬件。
5、英國智慧財產局(UK IPO):約45萬件。
此外,指標針對「非母國申請案(Non-resident trademark applications)」的產業別進行分析,分析結果顯示2021年各國商標申請人至外國市場尋求商標保護的前十大產業分別為:
1、研究與技術:20%
2、健康醫事:13.8%
3、服裝配件:12.8%
4、休閒教育:10.5%
5、居家設備:9.7%
6、農業產品與服務:9.6%
7、商業金融:9.5%
8、運輸機械:6%
9、營建:5.2%
10、化學:2.8%
再者,指標中分析上述產業在各國商標申請案件中的占比,可作為我國企業全球布局的參考:
1、研究和技術產業:歐盟21.3%、英國20.4%、日本18.7%、美國17.7%。
2、農業產品與服務產業:中國25.2%、韓國18.4%、俄羅斯14.2%、印度15.1%、土耳其14.8%。
3、健康醫事產業:印度23.1%、日本13.9%、中國11.3%;
4、商業金融產業:巴西26.3%、土耳其23.3%。
WIPO從2009年至今每年發布《世界智慧財產權指標》給各國政府參考,期待各國政府持續建構更完善的智慧財產制度,協助個人、企業保護其創新,以促進全球經濟的發展。
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為了全力打造英國成為「FinTech 全球領導者地位」,及引領FinTech 國際監管規則的大國,英國金融業務監理局(Financial Conduct Authority, FCA)於2014年10月啟動了金融科技創新計畫(Project Innovate),目的就是能夠追蹤進入金融市場的新興商業模式,其中最重要的建立監理沙盒制度(Regulatory Sandbox),旨在提供企業可以在安全空間內對創新產品、服務、商業模式等進行測試,而不會立即招致參與相關活動的所有監管後果。 金融科技創新計畫增設創新中心(Innovation Hub),為創新企業提供與監管對接等各種支持。 金融科技創新計畫通過促進破壞式創新鼓勵挑戰現有的商業模式,而創新中心主要透過政策與金融科技業者交流,了解是否監管政策能夠更好的支持創新。
2016年中國大陸知識產權保護措施發展研析2016年中國大陸知識產權保護措施發展研析 資策會科技法律研究所 法律研究員 王凱嵐 105年11月28日 一、 前言 中國大陸為提升知識產權保護、運用、流通,於2009年開始,由其國家知識產權局每年推出知識產權戰略實施推進計畫,確立年度執行目標。根據WIPO[1]於2015年所公布的年度《世界智慧財產權指標》報告,內容中提到中國大陸在專利、商標、工業品外觀設計等智慧財產權領域的申請量均位居世界第一。顯示中國大陸在知識產權上之發展,不僅制度與環境不斷成長進步,其知識產權[2]之國際地位亦快速提升。 中國大陸2016年的知識產權推進計畫[3]持續在「嚴格保護知識產權」、「加強知識產權創造運用」、「深化知識產權領域改革」、「加大知識產權對外合作交流」、「確實知識產權發展基礎」及「加強組織實施和保障」六大面向提出政策措施。其中許多政策措施皆與保護知識產權有關,顯見中國大陸認為創造友善環境及建立保障機制為其發展知識產權並提高產值的重要基盤,因此本文擬就其中有關知識產權保護之措施進行重點說明。 二、 知識產權保護政策重點 1. 提高侵權法定賠償 由於知識產權侵權案件中,權利被侵害之一方舉證困難,且過去案例賠償金額偏低,無法有效嚇阻侵權行為之發生,故在知識產權保護法治化上,加強侵權行為懲治力度被中國大陸視為必要手段。除加大侵權人之侵權行為懲治力度,提高侵權法定賠償上限外,並針對情節嚴重的惡意侵權行為實施懲罰性賠償。 過去中國大陸之專利、商標訴訟案件,權利人獲得之賠償金額整體偏低,因此間接助長違法之侵權行為。因此,早在2013年已先將商標侵權的法定賠償額由50萬元提高到300萬元,使法院在審判上有更大的裁量空間,較能達到嚇阻侵權之效果,故「提高法定賠償上限」將成為中國大陸相關知識產權立法之趨勢。 2. 強化職務發明權益保護 為加強知識產權保護,營造良好市場環境,現行中國大陸「專利法」、「著作權法」已建立職務發明之基本制度,惟在實踐上仍存有問題(如:時常發生申請案發明人為公司代表人)[4]。因此,中國大陸國家知識產權局(SIPO)於2014年3月提出「職務發明草案」[5](送審稿),內容對於發明創新的勞動者與資方間,於產出過程中所可能發生的法律議題及關係,以法律加以規範。 草案基於權利義務平衡及約定優先原則,勞資雙方得事先對於職務發明的報酬與權利歸屬等相關細節討論約定,而在當發生無法解決的狀況時(例如無契約約定或協議),始引用本職務發明條例之規定。草案規定公司若選擇透過技術祕密保護時,發明人可以請求補償;若是申請知識產權,發明人可以請求獎勵和報酬。在權利申請過程中,若公司放棄,則應先事先通知發明人,發明人可以與公司協商,並以發明人自身名義取得申請權或是其他權利。 關於最低保障原則,為避免資方不與勞方協議職務發明的歸屬約定狀況發生,草案中也明確訂定了最低的保障門檻,給予職務發明員工基本主張權利,讓資方不得忽視發明人在職務發明中的權利。當雙方未約定相關獎勵與報酬時,草案中規定以「月平均工資」為最低的計算標準,同時制訂四種報酬的計算方式,以供勞資雙方在爭議產生時,可以作為依循的準則。 3. 提升訴訟審判精準度 過去司法判決常有標準不一之疑慮,造成專利判決之不確定性,因此在2016年計畫中要求地方知識產權法院總結審判實踐經驗,發布司法解釋並統一司法裁量,確保法律正確適用和有效保護知識產權之規範依據。在專利侵權判定標準上,確立專利權保護之範圍,避免壓縮創新空間、損害創新能力及公共利益。 在審判制度上,建立司法鑒定、專家證人、技術調查等訴訟制度,鼓勵法律在專利等相關技術案件審判中,妥善利用陪審員、專家證人、專家諮詢、技術鑒定之功能,透過多種途徑和管道,有效解決專業技術事實認定之問題。有條件的發展更有效之調查方式及具體作法,使知識產權之審判能不斷提升準確度[6]。 三、 結論 中國大陸在「十三五」[7]時期樹立新的發展理念,擬藉由深化知識產權重點領域改革,加速建設知識產權強國與推動經濟轉型升級。從討論司法制度之大方向,到提高侵權賠償之上限額度等具體規範上,皆可觀察出中國大在整體知識產權保護規劃,是以有系統及縝密的分類交由不同單位部門執行,這足以顯現中國大陸對於知識產權發展其保護之重要性。 智慧財產權在產業研發與升級扮演關鍵核心的角色,因此我國於2012年由行政院核定「智財戰略綱領」,明確指出智財相關規劃發展項目(如管理、運用、人才培育)。然而侵權訴訟賠償金額偏低、專利無效率偏高、職務發明激勵不足,仍亦為尚待解決之議題。當前我國面臨經濟轉型與產業升級的問題,在保護面更應縝密思考如何透過法令強化職務發明人的權益保障,藉此提升其研發創造意願;改善所有人的訴訟勝訴率,提升權利持有的效益,讓智財成為我國經濟發展之強大動力。 [1]世界智慧財產權組織。 [2]「知識產權」為中國大陸用語,我國稱「智慧財產權」。 [3]計劃全名為《2016年深入實施國家知識產權戰略加快建設知識產權強國推進計畫》。 [4]北美智權,<中國大陸職務發明條例草案>,2013/01/03,http://www.naipo.com/portals/1/web_tw/Knowledge_Center/Laws/CN-50.htm (最後瀏覽日:2016/10/26) [5]中國大陸國家知識產權局,<職務發明條例制定>,2016/04/24,http://www.sipo.gov.cn/ztzl/ywzt/zlfjqssxzdscxg/xylzlfxg/201504/t20150424_1107558.html (最後瀏覽日:2016/10/12) [6]中國最高人民法院,<最高人民法院關於貫徹實施國家知識產權戰略若干問題的意見>,2010/04/14,http://zscq.court.gov.cn/znss/201004/t20100414_4107.html (最後瀏覽日:2016/09/20) [7]全稱是『中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要』,由習近平定調,也是中國大陸國家層級整體經濟與社會發展規劃之第十三個五年規劃(英文為five-year plan),規劃期間是從2016年至2020年。
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。
開放非銀行從事預付式行動付款服務法制議題之研究