日本透過「產業財產權人才培養協力事業」支援發展中國家智慧財產人才培養，消除企業於發展中國家進行經濟投資或活動時所面臨的智慧財產權相關妨礙
2024年2月，日本專利廳根據公開招募結果，公布將由一般社團法人發明推進協會執行令和6年度的「產業財產權人才培養協力事業」。
日本自2021年起開始推動「產業財產權人才培養協力事業」，至今年已邁入第4年，且自2024年起預計於南非共和國開設新的專利審查實務課程，以提升南非共和國專利審查官的必要能力。
「產業財產權人才培養協力事業」主要針對日本企業進行海外經濟投資及活動熱門的發展中國家（包含新興國家以及最低度開發國家LDC），提供積極性的人才培養支援，並以強化該國家能安定培養智慧財產相關權利取得與執行的實施人才為目的。在法制整備較為落後的最低度開發國家如柬埔寨，人才培養強化支援的範圍亦包含產業財產權制度的整備。人才培養的對象以智慧財產廳的職員、取締機關的職員以及民間的智慧財產關係業者為重點，透過提升其對於智慧財產權的能力，解決日本企業為在外國取得產業財產權的權利保護需要花費大量時間、日本企業的產業財產權在外國受到侵害的案件逐年增加等問題，以消除日本企業在外國進行經濟投資及活動時的巨大妨礙。
日本專利廳亦針對研修方針下列事項提出建議：
1、消除發展中國家審查延遲的對應方針
於研修中透過增加案例閱讀、資料尋找演習等的講義時間，提升尋找能力及判斷能力；並透過學習日本的IT系統、業務處理過程，提升系統面的支援能力。
2、提升發展中國家審查品質的方針
透過學習日本的基準、判斷手法提升審查、審判的品質；並透過學習日本的管理手法，提升審查品質管理能力。
3、仿冒品對策的對應方針
透過介紹以日本及各國事例為基礎的支援，加深對於仿冒品對策的理解；並透過增加與實施健全執法相關聯的講義時間，加深對於仿冒品對策的一般理解。
4、建構更有效果的研修方法的對應方針
透過設置課程全體的導師制度（mentor），提升研修效果的同時，有效活用「線上」及「實體」連續性的混合研修方法，並透過於實體研修中實施團體討論、在職訓練（OJT）、案件閱讀、模擬裁判（Mock Trial）等，提升實踐能力。
本文後續會持續留意日本「產業財產權人才培養協力事業」的發展，以掌握日本對於發展中國家支援的最新資訊。我國企業如未來預計於發展中國家進行經濟投資或活動時，亦應注意該國智慧財產權之程度，以評估相關風險。
本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
王柏元
副法律研究員 編譯整理
Japan to help startups in developing countries，ARAB NEWS，https://www.arabnews.jp/en/japan/article_115305/，最後瀏覽日：2024年2月26日。
令和6年度「産業財産権人材育成協力事業」の公募について，特許庁総務部国際協力課，https://www.jpo.go.jp/news/chotatsu/kobo/20240104_jinzai-ikuse.html，最後瀏覽日：2024年2月26日。
「令和6年度産業財産権人材育成協力事業」に関する委託事業者の公募結果について，特許庁総務部国際協力課，https://www.jpo.go.jp/news/chotatsu/kobo/20240226_jinzai-ikuse-kekka.html，最後瀏覽日：2024年2月26日。
微軟在文書處理軟體的獨占鰲頭局勢已漸漸產生變化。 首先，昇陽（Sun）與Google簽下合作協議將推廣在網路上免費使用的文字處理軟體「OpenOffice」，兩家的合作對微軟OFFICE套裝軟體營收將會有很大的殺傷力。 再者，十月份正式推出的OpenOffice.org 2.0軟體，是第一套可穩定支援新XML開放文件格式（OpenDocument Format；ODF）標準的開放原始碼辦公室軟體。ODF是由OASIS（Organization for the Advancement of Structured Information Standards；結構化資訊標準推動組織）所制定的，採用XML儲存格式，具備共用性、跨平台等特性，並支援文書處理和資料庫等各種儲存格式。OpenOffice.org 2.0軟體還可以支援36國語言，又可在Microsoft Corp's Windows，Linux，Sun's Solaris等多家系統上執行 。 此外，美國麻薩諸塞州宣布自2007年起該州政府文件只能存成OpenDocument或Adobe的PDF兩種格式，因此該州所屬機關必須汰換不支援這2種格式的軟體，當然包括微軟OFFICE套裝軟體，如此一來微軟損失至少數百萬美元以上的商機。如果其他政府部門跟進，這不僅意味ODF的一大勝利，也將重挫微軟的龍頭地位。而Corel及Novell也重申支持OpenDocument格式。 此些舉動對於微軟的根基大業OFFICE套裝軟體可真是成心頭大患。
英國「文化、媒體及體育部」宣布了電信管制機關Ofcom的改革英國「文化、媒體及體育部」（Department for Culture, Media and Sport，DCMS）於2010年10月14日宣布關於19個公共部門的改革或廢除的政策，目的在增加政府公共服務的透明度與負責度。這些政策也包含針對電信管制機關Ofcom的改革方案。 針對Ofcom擬議的改革如下：修訂Ofcom每五年檢討公共廣播服務的責任，改由部長決定檢討的時機與範圍。允許Ofcom能有彈性的改變其機關結構，但須經過部長批准。廢除Ofcom促進訓練發展機會與提供公平機會的責任。改變Ofcom對區域頻道Channel 32網路安排之檢討，由年度檢討轉變為保留由Ofcom評估是否需要檢討。修訂Ofcom每三年審查媒體所有權的責任，回歸由部長決定是否檢討。取消對公共廣播服務者需提供年度節目規劃政策資訊的要求。修訂Ofcom對於Channel 3 與Channel 5的執照控制權變更的自動審查責任。允許Ofcom向ITU收取衛星申請費用。而在政府組織改革中，也計畫將郵政主管機關Postcomm合併至Ofcom，並隨之修訂其義務與權限。由這些改革方案來看，主要的作用在於修正或限制部分Ofcom的責任，以將政策制訂的權限回歸DCMS部長，減少不必要的花費與提高行政效率，後續效應值得觀察。
英國資訊委員辦公室表示個人資料之處理應遵循GDPR，公務機關也不例外自西元2017年1月以來，英國稅務海關總署（Her Majesty's Revenue and Customs, HMRC）開始要求英國民眾使用線上語音方式進行身分認證，而民眾的聲音檔案亦被儲存至英國稅務海關總署的語音資料庫內。英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）深入調查後發現英國稅務海關總署的語音身分認證系統存在下列兩種違法情形： 未能向民眾充分揭露、告知民眾其語音、聲紋等生物識別資料如何被處理等資訊。 蒐集民眾的生物識別資料時，未能給予民眾自由行使同意或拒絕權利的機會。 英國資訊委員辦公室認為英國稅務海關總署前開情形已經違反了歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR），根據歐盟一般資料保護規則，英國稅務海關總署在蒐集、處理或利用民眾個人資料時，必須合法、公正及透明，並應取得民眾的明確同意。英國資訊委員辦公室後續將要求英國稅務海關總署應刪除違法蒐集的生物識別資料。 本次英國資訊委員辦公室的執法行動是基於2018年5月25日生效的歐盟一般資料保護規則與英國2018年資料保護法（The Data Protection Act 2018），英國資訊委員辦公室強調創新的數位服務雖有助於民眾的生活更輕鬆，但絕不能以犧牲民眾的隱私為代價，同時也隱約透露著：「沒有一個組織（包含政府機關）能夠凌駕於法律之上。」。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。