日本專利局(特許庁)自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」(知財戦略デザイナー派遣事業),向大專院校派遣智財戰略規劃師,發掘大學內部埋藏之研發成果,協助研發成果落地運用或衍生新創公司,進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作,日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」(大学研究成果の社会実装ケーススタディ,以下簡稱案例集),介紹大學衍生新創重要案例,並針對新創公司設立、簽約等各階段,以對話形式說明應注意事項。
案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」,以及第3章「其他篇」,每篇介紹不同案例,一共收錄9個案例,如「以和企業共有之專利作價,投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」(発明発掘)、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」(社会実装準備)、「支援後階段」等4個流程展開,以圖文及對話形式,提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項,並以專欄形式說明失敗案例,期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國參議院以95對0票通過了「2008年基因資訊平等法」(Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008),該法案主要是為了增補「2007年基因資訊平等法」(The Genetic Information Nondiscrimination Act of 2007)所制定。 「2008年基因資訊平等法」的內容主要為:1.保險業者不得基於被保險人的基因資訊,拒保或是提高保費,也不得要求被保險人提供其基因資訊以供保險用途,除非符合該法的例外規定。2.雇主不得以員工的基因資訊來限制、隔離、分級員工的工作,更不可據此來剝奪員工的工作機會。但是,本法所稱的基因資訊不包含個人的性別與年齡。 在本法通過之前,美國已有41個州立法保護個人的基因資訊被保險公司使用,並且進行不平等的對待;另有32個州立法保護員工因為基因資訊,兒在工作場合受到歧視。美國並於2000年發佈行政命令(Executive Order 13145),禁止利用基因資訊歧視聯邦單位的員工;另外,「1996年醫療保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA)也針對歧視做了若干的保護,但是仍有許多漏洞,諸如沒有限制保險公司收集被保險人的基因資訊,或是沒有禁止保險公司要求被保險人進行基因檢測等,所以觀察家認為本法的通過對於個人權利保護是一項進步,但是遺傳病醫藥業者與研究者卻憂慮本法阻礙了醫療研究的發展。
良好的隱私權實踐工作有助於強化企業競爭力當含有大量個人敏感性特質個資之郵件不小心發送到陌生人的電子信箱時,將可能對當事人帶來無法預估的損害。加拿大隱私委員Daniel Therrien在國際隱私日時(1/28)提醒各企業,不要忽略隱私控管工作對企業競爭力帶來之影響。然這樣的理念不僅僅只適用在大型的企業,加拿大有98%的企業員工少於100人,對於這些成千上萬的小規模企業而言更是重要。 Daniel Therrien說:「我能理解資源有限的小規模企業每天面臨高壓的業務需求,但就相關反饋資料顯示,加拿大當地居民較傾向與具有良好隱私實踐工作之企業進行交易。」因此,良好的隱私實踐工作不僅是有助於消費者,更可協助企業符合加拿大個人資料保護與電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act)之規定。 為協助小規模企業採取積極措施,以保障消費者資料及隱私不被外洩,提高競爭力,加拿大提供相關關鍵步驟供企業參考:(1)不逾越產品或服務目的之資料蒐集;(2)提供顧客清晰易懂之隱私權政策,以便顧客了解資料為何被蒐集,及如何處理、利用;(3)了解蒐集哪些資料、資料儲存期間及方式、有權限接觸之人及刪除方式; (4)對員工進行隱私保護教育訓練;(5)除非必要,否則請避免蒐集如健康狀況、財務資訊等具敏感性之資料;(6)企業應設置窗口或指定專人,針對顧客權利主張或提出與隱私有關之疑問時進行回應。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。
英國數位、文化、媒體暨體育部發布資料道德與創新中心公眾諮詢英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture Media & Sport, DCMS)於2018年6月13日發布有關資料道德與創新中心(Centre for Data Ethics and Innovation)之公眾諮詢,本次諮詢將於2018年9月5日截止。 在資料使用與人工智慧皆快速發展且對生活模式產生重大改變之背景下,英國政府認為企業、公民以及公部門對於資料及人工智慧的安全及道德創新都需要有明確規範以資遵循,以因應該領域快速發展而生的問題。為此,英國政府欲新建一個資料倫理與創新中心,該中心本身並不會對於資料及人工智慧的使用作出規範,主要係通過吸收各界的經驗及見解,統整這些經驗或見解並轉化為對政府現行監管方面缺陷之建議,該中心具有獨立諮詢之地位(independent advisory status),提供政府對資料及人工智慧相關議題之治理建議。 諮詢文件內指出中心作用及目標旨在提供政府政策指導,並與監管機構、研究機構、公民社會密切合作,以制定正確的政策措施;對於中心的活動及產出,政府認為中心可進行對於資料及人工智慧的分析及預測,並擬定最佳實務作法(如開發有效及合乎道德的資料及AI使用框架),進而向政府提供有助資料及人工智慧之安全及道德創新發展的相關建議。 本次公眾諮詢主要針對資料道德與創新中心之營運方式及重點工作領域徵詢意見,所提出問題大致上包括是否同意中心目前的職責及目標?中心該如何與其他機構進行合作?中心應採取哪些行動?是否同意目前建議的行動類型?中心需要哪些法定權力?中心如何向政府提交建議?是否應將中心提交之建議向大眾公開? 我國行政院於今(2018)年1月18日提出為期4年之「台灣AI行動計畫(2018-2021)」,計畫內容之五大重點為:(1)AI領航推動;(2)AI人才衝刺;(3)建構國際AI創新樞紐;(4)創新法規、實證場域與資料開放;(5)產業AI化,其中,第4點細部內容提及將建立高資安防護及親善介面之資料開放與介接平台,顯見我國政府正全力推動AI發展,亦對資料開放相關議題頗為重視。是以,英國資料道德與創新中心之發展在未來我國推動AI普及與產業AI化之進程上,似可提供我國參考方向,以健全AI發展之法制環境。