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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人工智慧目前正快速發展,不論是在醫療、農業耕作、製造生產或是氣候變遷等領域上,均帶來了許多改變,然而在人工智慧應用之同時,其也存在許多潛在風險如決策不透明、歧視或其他倫理與人權議題。 歐盟為求在全球競爭激烈的背景下,維護其於人工智慧相關領域的領先地位,並確保人工智慧技術於改善歐洲人民生活的同時,亦能尊重(respecting)人民權利,乃於今年(2020年)2月發布「人工智慧白皮書」(White Paper on Artificial Intelligence),將採投資及監管併用之方式,促進人工智慧應用與解決其相關風險,其對於未來促進人工智慧的應用(promoting the uptake of AI)與相關風險解決,計畫朝向建立卓越生態系統(An Ecosystem of Excellence)及信任生態系統(An Ecosystem of Trust)兩方面進行。 在建立信任生態系統中,歐盟提到因為人工智慧具有變革性的潛力,所以就信任的建立乃至關重要,未來歐洲人工智慧的監管框架除了須確保遵守歐盟法規外(包括基本權利保護與消費者權益維護之規範),對於高風險性之人工智慧應用,其將強制要求需於銷售前進行合格評定(mandatory pre-marketing conformity assessment requirement)。而有關高風險性之定義,歐盟於該白皮書指出須符合以下兩個要件: 考量人工智慧應用之一般活動特徵,其預計會有重大風險的發生,例如在醫療保健、運輸、能源和可能屬於高風險的公共領域;以及 在預期用途或應用上都可能對個人(individual)或企業(company)帶來重大的風險,特別是在安全性(safety)、消費者權益(consumer rights)與基本權利(fundamental rights)上。 歐盟委員會目前針對於以上白皮書之內容與附隨報告,將向公眾徵詢意見至今年5月19日。
何謂英國金融科技創新計畫( Project Innovate )?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。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
亞馬遜啟動「零計劃」與「透明度計劃」打擊盜版於平台上販賣盜版商品,長期困擾著許多電子商務平台。做為美國電子商務龍頭之一的亞馬遜,近年也遭受外界指責未盡防止盜版的責任。儘管亞馬遜聲稱已盡力處理廠商的盜版申訴,但外界對於亞馬遜怠於處理甚至靠盜版牟利的譴責,卻未見停歇。 為解決盜版猖獗的問題,亞馬遜於2019年年初推出了以「零計劃」(Project Zero)為名的免費品牌服務,這項計畫包含了幾個項目,其一是透過機器學習掃描平台中可能的仿冒商品,並依據廠商提供的品牌資料主動移除可疑的盜版項目;其二,提供廠商自行移除仿冒商品的工具,廠商無須向亞馬遜提出申訴即可自行下架盜版商品;第三,透過廠商在商品上放置特殊編碼,讓亞馬遜可以在出貨時就檢驗其是否為正版,以即時遏止盜版商品的送到消費者手中。「零計劃」目前僅提供部分受邀品牌參與,同時,即使亞馬遜宣稱會採取適當檢驗程序,但該計劃是否會賦予大品牌過多權力,壓迫小廠商或二手商品的發展,導致不公平競爭的問題,仍有待觀察。 除「零計劃」之外,今年(2019)年初 亞馬遜也擴大了自2017年開始運作的「透明度」(Transparency)的付費計劃。該計劃的運作,是由亞馬遜給予註冊品牌廠商一個或數個由亞馬遜研發的二維條碼,廠商有責任將其施用在其指定的商品上,以一方面讓亞馬遜在出貨該商品時透過該條碼來驗證商品來源與真實性 ,二方面買家也可透過亞馬遜提供的APP掃描條碼來確認其商品是否為正品(此為零計劃中所未包含的功能)。目前該計劃已在北美、德國、法國、英國、義大利、西班牙與印度等國實施。