英國成立「技術移轉政府辦公室」，以促進公部門知識資產流通利用
英國技術移轉政府辦公室（Government Office for Technology Transfer, GOTT）於2022年10月設立於英國索爾福德（Salford）；其為英國商業、能源與產業策略部（Department for Business, Energy & Industrial Strategy, BEIS）之轄下機構，設立之旨在於促進公部門（public sector）知識資產（knowledge asset）流通利用，以為英國帶來經濟、社會及財政上效益。
所謂「知識資產」係指—智慧財產權、專門技術、資料、品牌、業務流程、專家資源及技術等；目前英國關於公部門知識資產之估值，總計約超過1060億英鎊。而所謂「技術移轉」係指使這些資產與他機構分享，以刺激創新及帶動新產品、流程及服務的研發，並促進更多商業創投（commercial venture）的可能。
GOTT具有跨部門的職權，使公部門可增強其對自身知識資產的辨識、研發與利用，並鼓勵公部門在管理其知識資產上，可更具創新性及具有企業家精神。目前，GOTT已開始與其他公部門在創新上合作，例如一造價更低的高密度真空紫外光（Vacuum Ultra-Violet, VUV）光源機，以淨化水質；或以石墨烯（graphene）製成生物傳感器（biosensor），以使在人體上以生物標記（biomarker）偵測不同健康狀況及疾病。
GOTT係以提供資金和專業知識的方式，以在跨部門政府間，進行創新項目的支持；依據英國政府早先所編列的一「關於政府部門應如何管理知識資產」的指南（The Rose Book: guidance on knowledge asset management in government，下簡稱The Rose Book），GOTT係以「提供對The Rose Book之詢答」、「提供對於管理知識資產之訓練」、「形成關於知識資產之人脈網」、「舉辦活動以喚起對知識資產管理重要性的認識」、「告知不同部門其可能擁有的知識資產及可運用機會」等方式，對公部門進行協助（The Rose Book第8.2點參照）。
而依照The Rose Book第8.4點，GOTT亦將與以下單位，分就上述不同事項，及就知識資產爭訟事件提供建言等，進行合作，以對其他公部門提供協助：（1）英國智慧財產局（Intellectual Property Office）；（2）英國國防部（Ministry of Defence）；（3）英國犁頭創新中心（Ploughshare Innovations）；（4）政府法務處（Government Legal Department）；（5）國家檔案館（The National Archives）。
而在後續成果運用上，The Rose Book第6.1點提及，公部門於運用知識資產時，可就很多面向進行考慮。除尋求「商業上的回報」外，亦可將「促進各別部門及不同部門間公共事務之進行」，以及「為商業、慈善團體及人民之使用」一事納入考量，藉以達到經濟、社會及財政上效益；而就「商業上的回報」而言，依照The Rose Book第6.35點，除最常見的「技術授權」及「販賣知識資產」外，亦有「衍生新創公司」（spin-outs）及合資公司（joint ventures）等方式。而一知識資產可如何被適當運用，則可尋求專家意見。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓佳盈
副法律研究員 編譯整理
Government Office for Technology Transfer launches with events in London and Manchester, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/news/government-office-for-technology-transfer-launches-with-events-in-london-and-manchester (last visited Dec. 5, 2022).
About us, Government Office for Technology Transfer, GOV.UK,https://www.gov.uk/government/organisations/government-office-for-technology-transfer/about (last visited Dec. 5, 2022).
The Rose Book: Guidance Knowledge asset management in government, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/publications/knowledge-asset-management-in-government (last visited Dec. 5, 2022)
余承穎，〈德國大學研發成果商業化模式初探— 以拜揚專利聯盟為例〉，資策會科技法律研究所，2018年8月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8084&no=64（最後瀏覽日：2022/12/05）。
楊牧軒，〈美國發起「投資報酬計畫」（Return on Investment Initiative, ROI）全面檢視科研成果商業化法制〉，資策會科技法律研究所，2018年9月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8100&no=64（最後瀏覽日：2022/12/05）。
因應歐盟「通用資料保護規則」（The General Data Protection Regulation，或譯為一般資料保護規則，下簡稱GDPR）執法之需，針對個人資料合法處理要件之一當事人「同意」，歐盟資料保護工作小組（Article 29 Data Protection Working Party, WP29）特於本（2018）年4月10日修正通過「當事人同意指引」（Guidelines on consent under Regulation 2016/679），其中就有效同意之要件、具體明確性、告知、獲得明確同意，獲有效同意之附加條件、同意與GDPR第6條所定其他法定要件之競合、兒少等其他GDPR特別關切領域，以及依據指令（95/46/EC）所取得之當事人同意等，均設有詳盡說明與事例。 GDPR第4條第11項規定個人資料當事人之同意須自由為之、明確、被告知，及透過聲明或明確贊成之行為，就與其個人資料蒐集、處理或利用有關之事項清楚地表明其意願（unambiguous indication）並表示同意。殊值注意的是，如果控制者選擇依據當事人同意為任何部分處理之合法要件，須充分慎重為之，並在當事人撤回其同意時，即停止該部分之處理。如表明將依據當事人同意進行資料之處理，但實質上卻附麗於其他法律依據，對當事人而言即顯係重大不公平。 換言之，控制者一旦選擇當事人同意為合法處理要件，即不能捨同意而就其他合法處理的基礎。例如，在當事人同意之有效性產生瑕疵時，亦不允許溯及援引「利用合法利益」（utilise the legitimate interest）為處理之正當化基礎。蓋控制者在蒐集個人資料之時，即應揭露其所依據之法定要件，故必須在蒐集前即決定其據以蒐集之合法要件為何。
菲律賓最高法院延長網路犯罪法適用限制之時間菲律賓最高法院於2013年2月5日延長了之前（2012年10月9日）對於網路犯罪防制法（Cybercrime Prevention Act of 2012），所做出的120日暫時限制適用令（Temporary Restraining Order），表示此一法令暫時尚無法正式施行。對此，菲國參議員多表示贊成，而對於該法主要的批評包括過度侵害言論自由、違反程序正義、比例原則以及一事不兩罰原則，並可能導致「寒蟬效應」，先前聲請停止該法施行的相關人士則認為該法過於模糊且規範範圍過廣。 該法之具體適用爭議如：（1）ISP業者僅因刊登誹謗性言論，即可能遭致處罰。（2）該法12條授權主管機關可即時蒐集利用電腦系統之特定通訊資料。（3）網路使用者可能被認定為網路犯罪之幫助或教唆者而被處罰。（4）政府可能依據此法蒐集網路使用者之各種資料。 不過，菲國檢察總長Francis Jardeleza 對此則表示，此法雖有缺陷，但亦尚未至完全可廢止之程度。另外，尚有菲律賓全國記者聯盟（National Union of Journalists of the Philippines, NUJP）與菲律賓網路自由聯盟（Philippine Internet Freedom Alliance, PIFA）對此限制適用令表示支持，並認為對於法令與自由衝突爭議正方興未艾。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論歐盟布魯塞爾會議規劃組織（QED）在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論，呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策，加速標準建立，並且預計調整現行法律規制，著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定，討論重點如下： 1.目前面臨之法律空缺為何 2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架 3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責 4.相容性問題應如何達改善途徑 5.資料所有權部分之問題如何因應 6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用，雲端是否為最終解決方式 7.如何建立適當安全防護機制。 8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據 9.各會員國對於資料保護立法不同，其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行 我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」，期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行，未來，相關法制配套規範，如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題，皆有待進一步探討之必要。