美國實務界律師2023年6月9日撰文指出,人工智慧(artificial intelligence,簡稱AI)將對智慧財產法律和策略帶來改變,大部分企業熟悉的改變是目前仍有爭議的法律問題—由AI工具產生的發明創造是否為專利或著作權適格的保護標的。但除此之外,AI工具對於創建和管理智慧財產組合(IP Portfolio)的方式也已發生改變,並介紹以下五種利用AI工具協助管理智慧財產組合之方式。
1.簡化先前技術之檢索
無論是評估新產品的可專利性、評估競爭對手之智慧財產權之相關風險、抑或是回應侵權索賠,企業均須了解特定領域之先前技術,因應此需求,全球已有大量公司提供先前技術檢索服務,惟AI工具的出現使得企業可自行進行先前技術檢索。例如知名的文件審查平台Relativity創造了Relativity Patents,使用者輸入專利號碼等特定關鍵字即可進行先前技術檢索;美國專利商標局亦為了審查官開發一種AI工具,提升其確認先前技術之準確性及效率。
2.協助專利申請文件撰寫
對於專利申請人而言,可使用AI工具協助草擬專利申請範圍,有些企業甚至會運用AI工具自動化撰寫專利申請文件,惟使用AI工具撰寫專利申請文件時,應留意提供AI工具的資料是否會保密,抑或有向第三人提供之風險。此外,AI工具撰寫之內容建議仍須雙重確認內容正確性及適當性,如引用來源及內容是否正確。
3.改善商標維權能力
企業可使用AI工具協助監控潛在的侵權及仿冒產品,有鑒於現今網站及社群媒體仍有大量未經商標授權的賣家存在,AI工具可作為審查貼文及識別商標侵權案件之工具,相較於傳統的人工審查可更有效率。
4.協助商標檢索作業
於美國、澳洲、歐盟、中國,甚至世界智慧財產組織導入AI工具協助審查官進行商標審查,包括以關鍵字及影像標記之搜尋功能,此一工具不僅可簡化商標申請和註冊審查程序與時間,亦有部分國家提供使用者自行檢索之功能,使企業可進行更快速、有效率之商標檢索,使其於品牌保護策略上節省不必要之時間及金錢。
5.支持策略性專利組合管理
AI工具亦可協助專利組合管理,包括最廣的專利範圍、評估是否需繼續維護專利、或是評估擬收購專利之價值,以AI工具協助評估以上事項,雖無法完全取代人工進行策略評估,惟可顯著減少勞動力支出。
AI工具改變了智慧財產組合創建及管理之方式,雖然AI工具不能完全承擔管理智慧財產權組合之職責,但AI工具在專利/商標檢索、專利申請文件撰寫、專利權評估、商標維權等方面已可大量減少人力及管理成本,有助於企業智慧財產組合管理,惟企業及使用者須留意使用AI工具的資料管理問題,以避免機密資訊遭到外洩。
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美國國防部(Department of Defense, DoD)於2024年6月25日發布「關鍵點:國防部資訊技術發展戰略」(Fulcrum:DoD Information Technology (IT) Advancement Strategy),將持續促進DoD之IT變革,並為未來奠定基礎。 本戰略描述作戰人員在推動IT方面應達成之目標與重要性,並列出提供聯合作戰IT能力、資訊網路與運算現代化、最佳化IT治理、栽培第一數位人力等四大目標(Line of Effort, LOE),簡述如下: (1)提供聯合作戰IT能力(Provide Joint Warfighting IT Capabilities):在現今不斷變化且充滿競爭的全球環境中,該目標以使用者為中心,提供具功能性、可擴增、永續且安全之IT功能。並以改善作戰人員可用資訊為重點,以利在快節奏、多領域(multi-domain)作戰中獲得決策與競爭優勢。 (2)資訊網路與運算現代化(Modernize Information Networks and Compute):該目標著重於迅速滿足任務與商務需求,利用卓越技術與以資料為中心的零信任(Zero Trust)資通安全方法,提供安全且具更快資料傳輸速度、更低延遲與高度彈性的現代化網路。 (3)最佳化IT治理(Optimize IT Governance):該目標將提高傳送效率、節省成本,且透過從治理到資料獲取系統的簡化政策,以轉變治理制定更好的決策,包括使用強大資料功能。 (4)栽培頂尖的數位人才(Cultivate a Premier Digital Workforce):該目標將確保作戰人員為新興技術之布署做好準備,並持續致力於識別、招募、發展並留住最佳數位人才。其擴展DoD網路人力框架(DoD Cyber Workforce Framework, DCWF),著重於更廣義的數位人力,包括資料、人工智慧、軟體工程的工作角色。
何謂日本「尖端大型研究設施」?所謂「尖端大型研究設施」,系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》(特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律)中,由國立研究法人所設置,並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關,或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備,並於該研究領域中進行多樣化研究之活用,以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施,其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施,與特定超級電腦設施,亦即超級電腦「京」,以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施;以SPring-8為例,該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等,供欲使用該設施之研究人員參考。
歐盟更新資料法問答助釐清適用範圍,企業宜因應調整資料管理機制歐盟委員會(European Commission)於 2025年2月3日因應將於2025年9月12日施行的資料法(Data Act),就其常見問題說明進行補充與更新為1.2版(Frequently Asked Questions on the Data Act,下稱FAQs),以協助企業面對資料法施行後的挑戰。 於新版FAQs中就資料法進行補充說明,以助企業了解資料法之適用範圍,就資料法所稱之聯網裝置與服務,聯網裝置泛指可以連上網路的裝置,包含智慧型手機,並僅限於由使用者所擁有的聯網裝置,另就聯網服務則須具備雙向資料傳遞且須與聯網產品的操作功能有影響之服務。 就資料持有者有義務提供之資料適用範圍,僅限於聯網裝置與相關服務所產出的原始資料與預處理資料(原始但可用),資料持有者就原始資料或預處理資料進行加值所產生資料,如經分析所產生之衍生資料、經投入重大資源進行清理之資料等,則不在共享義務之範圍內,另就資料的內容有其他法律保護亦不在資料法的範疇中,如網路攝影機之照片/影片有受著作權法保護係屬於資料內容,網路攝影機之使用模式/電池狀態/照明強度等資料才是資料法所規範之資料,惟須留意若影像之內容非屬著作權保護之標的,如網路攝影機因具感測功能而自動就影像判斷是否異常現象或提供建議,此類影像因不具人類創意而不受著作權保護,仍屬資料法所涵蓋範圍。 於FAQs之解釋中,就資料法實際操作與預期有所差異,歐盟委員會後續亦會整合與數位資料相關之法規,如建立資料聯盟策略(Data Union Strategy),以助於企業促進數位資料的使用與共享。國內廠商若有提供歐盟客戶相關聯網設備與服務時,須留意內部資料管理制度能否滿足資料法要求,確保組織有因應相關法規議題的變化進行制度的變更,如何將外部議題與資料管理制度連結,可參資策會科法所創意智財中心就數位資料管理機制所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,將組織營運所在國別之法規範變動納入關注之外部議題,並設定對應之資料政策與目標,建立符合法令規範之資料管理制度,如是否得以識別為資料法所適用之資料等,以確保組織資料管理機制符合法令要求。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本經產省與國交省提出「自動駕駛推動發展與制度規劃」檢討報告日本經濟產業省於2016年11月14日召開第二次「自動駕駛商業檢討會」,邀請產官學研各界對於自動駕駛未來國際標準的動向以及諸如協調領域、社會接受度、制度和基礎建設等方面所涉議題,交換意見。 該檢討會首先注意到美國、歐洲以及韓國對於自動駕駛各式規則或指引制定的討論。在協調領域方面,檢討會指出:關於自動駕駛所需的地圖資訊,應由各汽車製造商協調,透過合作機制或規範來確保資訊與資金提供的公平性。 社會接受度方面,檢討會則提出建議考量是否需要針對不擅駕駛的高齡者或初學者,提供有效系統的必要性。在制度與基礎建設方面,檢討會則指出:以現狀而言,自動駕駛服務的商業永續性仍不明朗,必須持續進行實證試驗。 此外,為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於同年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於12月9日召開第一次會議。 該次會議討論的範圍包括:為實現無人駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。 會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「非平地道路間以車站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組。