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。
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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。
澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會（Austroads）於2020年3月18日發布「輔助駕駛及自動駕駛車輛之駕駛人教育及訓練報告（Education and Training for Drivers of Assisted and Automated Vehicles）」，該報告目的在於研究有哪些技巧、知識與行為，為目前與未來人們使用具有輔助或自駕功能車輛所需具備的；並檢視註冊與發照之相關機關應擔任何種角色，以確保駕照申請人具有足夠能力以使用相關科技。報告中所關注之輔助與自駕車輛，為具有SAE自動駕駛層級第0至第3級之輕型或重型自駕車輛；目前澳洲道路規範並未禁止第3級之自駕車使用，但駕駛人仍應保持對車輛之控制且不得同時進行其他行為。 報告認為目前之駕駛執照發照架構尚不需改變，但註冊與發照機構仍可於輔助與自動駕駛車輛的學習與評估中扮演一些角色，包含： 鼓勵經銷商、製造商與相關利益團體進行有關如何安全運用相關系統，同時避免過度依賴之教育與訓練。 支持將自駕車技術相關之特定重要資訊整合進所有層級之教育與訓練中，但不使用強制性之評估程序進行能力評估。 應關注如何於澳洲設計規範（Australian Design Rules, ADRs）或澳洲新車評估計畫（Australasian New Car Assessment Program, ANCAP）中規範特定車輛之安全公眾教育、整合重要資訊於既有的知識與技術訓練，以及建立強制之學習計畫。 未來澳洲及紐西蘭公路監理機關聯合會將繼續發展相關計畫以實施本報告中之相關建議，以使教育訓練系統更加完善。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
歐盟《5G網絡安全風險聯合評估報告》歐盟執委會（European Commission, EC）於2019年10月9日發布《5G網絡安全風險聯合評估報告》（report on the EU coordinated risk assessment on cybersecurity in Fifth Generation networks），為執委會調查歐盟成員國家5G網路安全風險評鑑。該評估報告將由歐盟網路與資訊安全局（European Union Agency for Network and Information Security, ENISA）後續進一步分析歐盟發展5G行動通訊所帶來的網路安全威脅。 報告中顯示，5G網路的安全挑戰，主要來自(1)5G技術關鍵創新：尤其是5G軟體重要組成部分與5G廣泛的服務和應用等技術創新，以及技術創新所帶來的安全性更新；(2)供應商：若5G通訊營運業者對供應商過度依賴，會導致攻擊者可利用的攻擊路徑的增加。 5G網路開展將帶來許多影響，包含： 隨著5G網路軟體發展，攻擊者有更多潛在切入點；與軟體有關的安全風險漏洞管理十分重要，供應商內部不良的軟體開發流程會使攻擊者容易將惡意軟件植入後門，且難以被發現。 對單一供應商的依賴也會帶來風險增加，包含供應鏈中斷風險、增加供應商變更成本、供應商受到非歐盟國家有意介入的可能性、以及在產品供應瑕疵的情況下營運業者難以採行應變措施等。 隨著5G網絡作為許多關鍵資通訊應用的骨幹，對5G網路可用性、完整性、機密性的威脅將成為國家安全隱憂，也是歐盟未來需要面對的最大的網路安全挑戰。
什麼是「商標的反向混淆誤認」？2008年，連鎖咖啡店85度C告85.1度C商標侵權，台北地院以85.1度C影響了85度C的商譽和正常收益，判賠新台幣47萬元。－這是商標侵權爭訟常見「商標混淆」的具體場景，也是所謂的「正向混淆」（Direct Confusion）。試想，現在主客易位，85.1度C 是間小店，耕耘許久仍沒沒無聞；而85度C推出即一炮而紅、門庭若市。85度C是後來者，他是否可以商標混淆為由，主張85.1度C影響了其商譽和正常收益？這個「後商標比前商標強勢」的假設就涉及「反向混淆」（Reverse Confusion）。 所謂「商標的反向混淆誤認」，按經濟部智慧財產局〈行政法院105年度判字第465號判決研析〉，係指：「後商標因較諸前商標廣為消費者所知悉，消費者反而誤以為前商標係仿冒後商標，或誤認為前商標與後商標係來自同一來源，或誤認兩商標之使用人間存在關係企業、授權、加盟或其他類似關係。」 美國於1976年之Big O Tire Dealers, INC. v. Goodyear Tire & Rubber Co.案首度在侵害商標權訴訟承認有反向混淆之適用。然而，由於美國採「使用主義」(First to use)，商標之認定係以使用的先後判斷之。而我國採註冊主義，商標先後以申請註冊的時間判斷之。我國最高行政法院105年度判字第465號判決則明確表示商標法明文規範商標註冊申請乃採先申請主義，排除反向混淆理論之適用。