為了解2022年公布《新創企業發展五年計畫》(スタートアップ育成5か年計画)(下稱新創計畫)後之情形,日本經濟產業省(簡稱經產省)針對新創企業造成之影響進行調查,於2024年7月22日發布「新創企業之經濟外溢效果」(スタートアップによる経済波及効果)調查摘要(下稱調查摘要),簡述如下:
1.新創企業之經濟貢獻:新創計畫期望透過新創企業提昇產業競爭力,並提供青年就業機會,故積極進行人才培育與輔導創業。根據調查摘要,自新創計畫執行後日本新創企業所創造之國內生產毛額(Gross Domestic Product, GDP)為10.47兆日元(約新台幣2.1兆元),若包含外溢效果(Spillover Effect)則為19.39兆日元(約新台幣3.88兆元),並創造52萬個就業機會。
2.新創企業改變經濟結構之潛力:根據調查摘要,過去10年間日本新創公司併購案件增長22%,顯示其經濟實力提升;且新創公司中女性主管的比例增加,亦顯示其可改善日本女性職場地位。
3.創投資金注入引發新創企業之外溢效果:新創計畫鼓勵創投公司投資新創企業,由於擁有更多之週轉資金,與未接受創投的企業相比,接受創投的企業在擴大就業和創新方面表現更佳。新創計畫推動後,目前日本創投對新創公司之投資金額增加7.8倍(70%之新創公司獲得創投公司投資),並創造13.94兆日元(約新台幣2.8兆元)之GDP。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
從新加坡IPCF計畫看智財產業人才培育 科技法律研究所 2014年08月29日 壹、前言 在全球化競爭的趨勢下,各國若僅憑國家資本與生產力作為基礎,已難在國際上殺出重圍、嶄露頭角。由此可知,「創意」與「創新」是激化國家競爭力之泉源,而「智慧財產權」則是此泉源之力量匯集,更是提升國家競爭力之強效手段 。 新加坡政府於2013年3月份提出IP (Intellectual Property) Hub Master Plan 10年期計畫[1],目標是成為亞洲智慧產權中心。計畫設有六大策略,本文以下針對【策略五:培育具全球競爭力的IP人力資源,培養其具備IP專業及跨市場的能力,並支援IP專業人員持續增進專業技能】進行觀察。目的在於了解新加坡如何透過IP Competence Framework(以下簡稱IPCF計畫)[2]描述IP產業生態及價值鍊、IP產業的從業角色以及所需能力、最後如何透過訓練增加專業人才數量以及能力,以因應逐漸擴大的IP產業之需求。 貳、重點說明 IPCF計畫內容涵蓋智慧財產領域各個層面,透過IP保護、IP開發、IP實現等規劃,勾勒出IP產業輪廓,使「IP產業」躍身成為獨立產業,突顯其無形資產價值,其工作目標包括[3]: 1. 定義智慧財產權專業人員所需具備之能力,有效發揮其專業能力。 2. 提升智慧財產權訓練課程和認證程序品質。 3. 提供企業規劃員工智慧財產權教育訓練參考依據。 4. 提供智慧財產權人員職業發展和進修準則。 目前,IPCF計畫已完成「IP產業整體輪廓」以及「IP能力標準」建構,並積極將這些工具與概念推廣至產業界,以下詳細說明。 一、IP產業整體輪廓 (IP Industry Map)[4] IPCF定義IP產業包含五個業務領域,分別為智財法律諮詢領域(IP Legal Advisory Pathway)、智財擬定與申請領域(IP Drafting & Prosecution Pathway)、智財技術諮詢領域(IP Technology Advisory Pathway)、IP智能與策略領域(IP Intelligence & Strategies Pathway)、以及IP鑑價和財務規劃領域(IP Valuation & Financial Advisory Pathway)。 每個領域皆涵蓋數個職業角色,並針對每個角色詳細說明其工作定義以及工作內容。例如:智財法律諮詢領域則涵蓋資深智財顧問(Senior IP Counsel) 、首席法務官(Chief Legal Officer)、智財訴訟律師(IP Litigator)、智財調解員(IP Mediator) 等11個工作角色。 相較過去缺乏明確「IP產業定義與範圍」,IPCF以國家角度出發,明確定義IP產業,賦予產業前景構想,再輔以IPWSQ專業證照制度,讓智財專業人力擁有執業正當性,這對於形塑新興產業是重要的政策工具。 二、IP能力標準(Standards) IPCF建構IP產業需要的智權能力標準,分為六大類,分別為IP研究、IP保護、IP財務、技術育成、IP利用以及IP執法。在大類之下,再細分能力標準,目前共列出78項智權能力鑑定項目(會隨著IP產業進步與成熟,繼續增加新項目)。 以上能力標準除了提供智財從業者以及產業界使用之外,並與新加坡勞動發展局合作,使其成為IP職能認證項目(IP Workforce Skills Qualifications,以下簡稱IP─WSQ)[5]。再透過IP Academy這個已取得認證的輔導單位開授相關課程,完成授課並通過測試,可取得IP─WSQ的職能認證證書。 承上,新加坡政府希望透過IPCF計畫達成智財產業人才培育,正向影響智財產業,因此,新加坡智財局亦與律師、專利代理人、專業管理師、以及工程師相關協會簽屬合作聲明書[6],這些產業協會承諾將IP產業輪廓以及IP-WSQ置入協會規範中,成為這些專業人士將來領證、換證、教育訓練、能力鑑定的參考依據。 參、事件評析 總結而言,IPCF透過IP─WSQ方式,提高IP人員對於專業知識的認知,使其有明確學習目標,更可提供IP人員專業認證證明,提升其專業形象與競爭力。而對於企業而言,企業亦可透過智權能力標準檢視內部智財能力以及缺口,也可善用IPCF認證單位的培訓課程,彌補員工的能力缺口。 在作法上,IPCF透過與新加坡勞動局合作,善用WSQ原有的職能開發流程[7],建構IPWSQ,首先界定IP產業,然後再界定IP能力標準項目,然後組合不同能力標準,制定課程,通過課程以及審查的學員,最後獲頒職能認證。由此可知,新加坡政府跨部門合作開發新制度,可以運用過去原有的標準工作模式,以服務新政策或新產業需求,這是值得借鏡之處。 IPCF在短短一年多時間就完成IP產業輪廓以及IP能力指標,並使指標成為IPWSQ的智能認證標準,並與律師、專利代理人、工程師、專案管理師協會合作,共同推展此架構,從中可發現新加坡政府的魄力以及行政效率。 [1] IP HUB MASTER PLAN:Developing Singapore as a Global IP Hub in Asia http://www.ipos.gov.sg/Portals/0/Press%20Release/IP%20HUB%20MASTER%20PLAN%20REPORT%202%20APR%202013.pdf [2] IPCF官方網站http://www.ipos.gov.sg/IPforYou/IPforProfessionals/MatchingyourIPCompetencytoyourIPcareer/IPCompetencyFrameworkIPCF.aspx(最後瀏覽日2014/08/28) [3] IPCF目標http://www.ipos.gov.sg/IPforYou/IPforProfessionals/MatchingyourIPCompetencytoyourIPcareer/IPCompetencyFrameworkIPCF/AboutTheIPCF.aspx (最後瀏覽日:2014/08/28) [4] IP產業整體輪廓 http://www.ipos.gov.sg/ipcf/TheIPCF.aspx (最後瀏覽日:2014/08/28) [5] IPWSQ內容說明 http://www.wda.gov.sg/content/wdawebsite/L207-AboutWSQ/L301-WSQIndustryFramework-BusinessManagement/L401-013BusinessManagement.html?QualName=Modules%20for%20Intellectual%20Properties%20%28IP%29%20Management (最後流覽日2014/08/29) [6] 新加坡智財局目前與四家產業協會簽定合作聲明書(MOU),包括代表律師的The Law Society of Singapore(Law Soc)、代表專利代理人的Association of Singapore Patent Agents(ASPA)、代表工程師的Institution of Engineering Singapore (IES)、以及代表專案管理師的The Singapore Business Advisors & Consultants Council (SBACC)。http://www.ipos.gov.sg/MediaEvents/Readnews/tabid/873/articleid/271/category/Press%20Releases/parentId/80/year/2014/Default.aspx(最後瀏覽日2014/08/28) [7] WSQ流程需先界定產業,然後再界定能力標準,然後組合不同能力標準,制定課程,通過審查之後,就可以頒授職能認證。WSQ流程圖請參考WSQ官網 http://www.wda.gov.sg/content/wdawebsite/L207-AboutWSQ.html(最後瀏覽日2014/08/28)
中國大陸將加速行動遊戲審批程序、落實管制中國大陸國家新聞出版廣電總局於日前公告「國家新聞出版廣電總局貫徹落實國務院全面督查整改落實進展情況」,提出將針對移動網絡遊戲(下稱行動遊戲)審批制度進行改革,改善目前審批時間過長、效率不高問題。 據公告內容顯示,未來審批制度將朝向雙軌制方向發展,對於未涉及民族、宗教、歷史、政治、疆域等議題,且無故事情節或故事情節單純(如棋盤類等休閒益智遊戲)之陸製行動遊戲,將採取簡易審批制度,以提高審查效率。另外,將增倍審查專家員額至20名,以維持審查品質。在上述改革推動下,目標將縮短審查時間,由現行30天初審、15天複審期限,分別壓縮至15天及5天。其進一步具體做法,中國大陸國家新聞出版廣電總局現正研擬「關於規範移動網絡遊戲出版審批管理的通知」,預計於2014年12月下旬發布施行。 面對近幾年行動遊戲的興起,中國大陸政府不斷重申行動遊戲須符合網路遊戲審批相關規定。然現實是,在行動遊戲數量呈現爆炸性成長,以及生命週期短暫之特色下,遊戲業者未依規定送審情形,並不少見。此次改革的推動,加上先前其他部會針對行動遊戲已提出之配套管制方案(如工信部之APP黑名單數據庫、文化部之企業自審作法),可預期行動遊戲的內容管制將日趨落實。對此,我方行動遊戲開發業者宜留意相關發展,納入後續遊戲開發方向與市場策略布局之評估要素一環。
中國大陸法院認定體育用品公司攀附日本知名動漫作品名稱係謀取不正當利益中國大陸北京知識產權法院於2016年10月26日作成(2015)京知行初字第6058號判決,依中國大陸商標法第41條第1款認定中國尚藍體育用品有限公司之「黑子的籃球」商標(商標號:11226352),係以不正當手段取得,應維持商標評審委員會對其之無效裁定。 法院認為,尚藍公司大量註冊100多個與日本集英社動漫作品《黑子的籃球》相關聯之商標,且無法證明予以實際使用,此行為擾亂商標註冊秩序。《黑子的籃球》在尚藍公司註冊商標前已於中國具有一定知名度,尚藍公司係攀附他人地位而謀取不正當利益。 據中國大陸商標法第41條第1款,已註冊之商標若以欺騙或不正當手段取得註冊,由商標局撤銷之,其他單位或個人得請求商標評審委員會裁定撤銷之。所謂不正當手段,按中國大陸最高人民法院之解釋,指擾亂商標秩序、損害公共利益、不正當占用公共資源及其他謀取不正當利益的手段。本案法院審理時,參酌系爭商標之實際使用情況,並以《黑子的籃球》在中國動漫展、漫畫出版、動畫撥放、網路討論等,認定其在中國具有高度知名度,且先於系爭商標,故對尚藍公司之訴訟主張不予支持。 此判決,可窺見中國大陸法院判斷商標知名度之標準,我國廠商在中國大陸對抗商標蟑螂時,應不可忽略品牌推廣之重要性。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現