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
英國上議院人工智慧專責委員會（Select Committee on Artificial Intelligence）2018年4月18日公開「AI在英國：準備、意願與可能性？（AI in the UK: ready, willing and able?）」報告，針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。 委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗，應注重大量資訊蒐集之方式；無論是企業或學術界，皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制，其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性；為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見，政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法，並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。 再者，為促進AI應用之意識與了解，委員會建議產業應建立機制，知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊，建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫，並於早期教育中即加入AI教育；並促進公部門AI之發展與布建，特別於健康照顧應用層面。另外，針對AI失靈可能性，應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害，並應提供資金進行更進一步之研究，特別於網路安全風險之面向。 本報告並期待建立AI共通之倫理原則，為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。
日本修訂醫藥品強化綜合戰略日本內閣於2017年6月閣議決定「經濟財政營運與改革基本方針2017」，設定醫藥品項倍增目標，並計畫檢討在2020年9月前達成學名藥使用率80%以上之推動政策。基於上開方針，為實現「安定供應國民優良品質醫藥品」、「醫療費效率化」、「產業競爭力強化」等目的，厚生勞動省於2017年12月22日修訂「醫藥品產業強化綜合戰略～著眼全球展開之新藥研發」，希望日本醫藥品產業能從依賴「長期收載品」之商業模式，轉向具備更高新藥開發能力之結構。 「醫藥品產業強化綜合戰略」主要修訂內容如下︰（1）改善日本技術、相關知識等研究開發環境︰如推動癌症基因醫療、資料庫整備、利用AI進行醫藥品研究開發等；（2）透過藥事規制改革減低醫療成本和提高效率︰如善用附條件認可制度，以及先驅審查制度之制度化等；（3）醫藥品生產、製造等基礎設施之整備︰如制定相應之新技術品質管理等規範；（4）適當評價之環境、平台整備︰如各種臨床指引之整備；（5）向海外推廣日本製造之醫藥品︰如制定國際法規調適戰略等；（6）促進新藥開發業界之新陳代謝和全球化創新企業︰支援新創企業之人才育成、金融市場之整備等；（7）改善醫療用醫藥品之流通︰如制定流通改善指引等。
歐盟發布頻譜政策公眾諮詢書於今年 5 月中旬，歐盟無線頻譜政策小組 ( Radio Spectrum Policy Group ，以下簡稱 RSPG ) 對於是否允許使用用以提供廣播電視服務之頻段，提供多媒體服務 (multimedia services) 一事，表示意見並徵詢共眾意見，而所稱的多媒體服務係指於行動通信環境中，提供結合傳統廣播 ( 一對多 ) 以及通訊 ( 點對點 ) 的服務。於此次的公眾意見諮詢書中， RSPG 表示此次意見諮詢的目的旨在促進多媒體服務的提供，但亦指出多媒體服務的發展不應扭曲頻譜的整體使用規劃以及市場競爭。除此之外，亦不應與歐盟各會員國境內以促進文化及媒體多元化之媒介內容規範相左。而就如何導入多媒體服務一事， RSPG 考量核發新執照，或是重新檢視現有的執照制度，以允許業者得使用頻譜提供多媒體服務。此次的公眾意見諮詢將於 6 月 14 日 結束，其發展有待未來更進一步的觀察。
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。