WIPO發布《世界智慧財產權指標》,2021年全球智慧財產權申請數量仍持續增加

  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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[2] Court Orders Aussie ISPs to Block Dozens of Pirate Sites , https://torrentfreak.com/court-orders-aussie-isps-to-block-dozens-of-pirate-sites-170818/(last visited Oct. 20, 2017). [3] 參智慧財產法院102年度民暫字第3號裁定。 [4] See Copyright Act 1968 §115A, http://www.austlii.edu.au/cgi-bin/viewdoc/au/legis/cth/consol_act/ca1968133/s115a.html(last visited Oct. 20, 2017). [5] See Copyright Act 1968 §134A, http://www.austlii.edu.au/cgi-bin/viewdoc/au/legis/cth/consol_act/ca1968133/s134a.html(last view 2017.10.20) [6] 該條第2項規定,除以作成宣誓書之人為證人詰問,或於訴訟程序審理中,雖作成者未出席,法院得依情形准予使用宣誓書外,就宣誓書於程序中詰問,得不予使用。原文同前註。 [7] 法條共列出11項參考事項,參註4。 [8] 釋明則係指當事人提出證據,使法院產生較薄弱之心證,相信其主張之事實大致可信之行為,最高法院99年度台抗字第768號、98年台抗字第913號裁定參照。 [9] 必要之有無實務上以利益衡量原則為判准,最高法院98年度台抗字第359 號裁定意旨參照。另可參智慧財產案件審理細則第37條第3項規定「法院審理定暫時狀態處分之聲請時,就保全之必要性,應審酌聲請人將來勝訴可能性、聲請之准駁對於聲請人或相對人是否將造成無法彌補之損害,並應權衡雙方損害之程度,及對公眾利益之影響。」 [10] 對網路服務提供者提起定暫時狀態假處分,實務上另有智財法院105年度民暫字第11號裁定,聲請人向法院聲請臉書、google、露天等公司應將其廣告放置網路上,然經法院認因聲請人未釋明與該等公司有何法律關係之爭執而駁回聲請。 [11] 參智慧財產法院102年度民暫字第3號裁定。 [12] 專屬授權之被授權人在被授權範圍內,得以著作財產權人之地位行使權利,並得以自己名義為訴訟上之行為。著作財產權人在專屬授權範圍內,不得行使權利。 [13] 最高法院20年上字第2490號判例。

全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任

全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。

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