新加坡宣布啟動「無形資產轉化」指導計畫，以協助企業更好地利用無形資產
新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2023年2月16日宣布啟動「無形資產轉化」（Mentorship for Intangible Asset Transformation (MINT) Programme）指導計畫（簡稱MINT計畫）。MINT計畫為世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）與IPOS的合作項目，並得到了新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research, A*STAR）、新加坡企業發展局（Enterprise Singapore, Enterprise SG）和新加坡工商聯合總會（Singapore Business Federation, SBF）的支持。根據此計畫，企業將得到由WIPO於新加坡當地及國際所動員專家之為期四個月的一對一指導，以及下述機會，以使其可更好地發揮無形資產價值，諸如進行技術授權、讓與，或設質、抵押等融資行為：
（1）參與WIPO的實體及線上遠距課程及IPOS的工作坊，以及使用實用工具和資源，如WIPO Academy所研發學習模組的機會；
（2）同儕間的交流及增進人脈的機會；
（3）參與國際項目的獨家機會。
據WIPO智慧財產權和創新生態系統部門（IP and Innovation Ecosystems Sector）助理署長Marco Alemán所稱，隨著無形經濟的興起，智慧財產的策略性管理對於無形資產密集型企業而言十分重要。在與其他頂尖的智慧財產權與商業管理專家的合作下，WIPO和IPOS將與參與此計畫的新加坡企業密切合作，以求可透過對於智慧財產權的策略性使用，使其業務量逐步規模成長。
MINT計畫之開放申請期限截止於2023年3月13日，並於2023年4月初正式開始；前述關於學習、交流機會之更具體內容，後續可持續觀察。
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
Pilot IP Mentorship Programme For Intangible Assets Launched, INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE OF SINGAPORE, https://www.ipos.gov.sg/news/press-releases/ViewDetails/pilot-ip-mentorship-programme-for-intangible-assets-launched/ (last visited Mar. 5, 2023).
Mentorship for Intangible Asset Transformation (MINT), INTELLECTUAL PROPERTY OFFICE OF SINGAPORE, https://www.ipos.gov.sg/manage-ip/develop-capabilities/mentorship-for-intangible-asset-transformation-programme (last visited Mar. 5, 2023).
謝明均，〈歐盟預計投入4700萬歐元強化中小企業智慧財產權的保護〉，資策會科技法律研究所，2023年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8773&no=64（最後瀏覽日：2023/03/05）。
李佳軒，〈日本內閣所屬智慧財產戰略本部公布《智慧財產推進計畫2021》〉，資策會科技法律研究所，2021年10月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8728&no=64（最後瀏覽日：2023/03/05）。
科法觀點
去（2005）年11月，全球幹細胞研究先驅－韓國首爾大學黃禹錫教授承認其研究有國際醫學倫理瑕疵，而引發軒然大波。主要爭議原因是其研究所使用之卵子，部分來自於其領導研究團隊的女性研究員，以及部分支付報酬給捐卵者。韓國「生物倫理及安全法」於2005年1月開始施行，立法目的強調生命科學及生物科技之發展應具有安全性並符合生物倫理原則，該法更明文規定：受試者需被充分告知資訊，亦有權同意是否參與研究以及不得買賣精子卵子等。因此，黃禹錫教授研究團隊的女性研究員雖是自願提供卵子，但在面對研究同儕壓力時，該名研究員是否真正”完全自願同意”地捐卵，此點頗受爭議。 隨著複製研究技術的與日俱進，生物倫理（Bioethics）相關議題已無國界之分，為此，聯合國科教文組織（UNESCO）於去（2005）年11月底之會員國大會，通過「世界生物倫理及人權宣言」（The Universal Declaration on Bioethics and Human Rights），建立起國際共通的生物倫理標準，希望能給各國在制定生物倫理相關法制政策有所依據，並作為相關研究行為之指導原則。 隨著韓國黃禹錫教授之幹細胞研究醜聞頻傳，國內生醫研究活動更應引為警惕，由於我國目前欠缺法律層次之研究倫理規範，前述UNESCO新近通過之「世界生物倫理及人權宣言」，在我國欠缺相關法律之現況下，更值得研究人員參考。
歐盟個人資料保護工作小組就目的限制原則發表意見2013年4月2日，歐盟個人資料保護工作小組（the Article 29 Working Party，以下稱「工作小組」），就目的限制原則（purpose limitation principle）發表意見書，檢視歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)第六條所規定的目的限制原則，包括(一)資料的蒐集必須具有特定、明確與合法之目的，以及(二)資料的處理或利用必須符合資料蒐集時之目的。 另一方面，工作小組亦檢視目的限制原則對巨量資料(big data)與開放資料(open data)可能會造成的潛在衝擊： 1.就巨量資料的部分而言，工作小組界定了二個應用情境，一是分析巨量資訊，以分析辨識趨勢或資訊間的相關性，另一是直接影響個人（例如，對當事人的行為進行追蹤、分析、側寫，並據此進行廣告與行銷）。對此，工作小組認為，應給予當事人選擇的權利，另外，組織應揭露關決策標準，並且提供當事人之側寫資料。 2.關於開放資料，工作小組強調匿名化以及資料保護衝擊分析的重要性，以確保必要的安全措施。 工作小組提出兩項修正意見，包括(一)個人資料保護規則（General Data Protection Regulation）草案的第五條宜針對目的限制原則為更明確之規定，以及(二)刪除個人資料保護規則草案第六條第四項之規定。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。