韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups, MSS)於2024年7月31日,在首爾江南區TIPS Town的「國際創業中心」(the Global Startup Center)開幕典禮上宣布將推出「特殊創業家簽證」(Startup Korea Special Visa),計劃年底前實施。此計畫旨在擴大對國際新創的支持,延攬國際創新創業人才,以加速韓國新創生態系統國際化。
中小企業暨新創事業部部長指出,將與法務部(Ministry of Justice)跨部會合作推出此一新簽證,讓具有創新和商業潛力的國際新創更容易在韓國落地發展創立新事業。部長更進一步向國際新創喊話,韓國過去幾年成功孕育出多家重量級獨角獸企業,極具協助新創發展為獨角獸企業之優勢。
推出此一「特殊創業家簽證」措施,係為因應去年公布之「韓國新創政策」(Startup Korea)中提出對於現行創業家簽證(startup visa)進行改進之策略。
蓋韓國現行的創業家簽證相較於其他先進國家有較嚴格的條件,通常有學歷限制以及各式佐證資料的要求,對不少外國創業家構成申請之阻礙。
而新的「特殊創業家簽證」著眼於外國新創的創新與商業潛力。若外國新創被認定具創新性與獲利能力,則不考慮其學歷或是否取得相關智慧財產權等制式標準,將直接發給「特殊創業家簽證」。至於認定外國新創是否具備創新性和商業可行性的評估,將由民間甄審委員會而非公共機構負責。
韓國中小企業暨新創事業部與法務部預計年底前完成細節實施計畫,以順利啟動「特殊創業家簽證」制度。此一新簽證制度預計將顯著促進韓國新創生態系統發展,使來自世界各地具有創新和商業頭腦的創業家更容易在韓國落地生根。
後疫情時代,因應產業快速調整,各國政府無不努力擘劃一系列攬才留才策略,以促進國家經濟創新轉型發展。我國政府亦應從國際動向觀察政策趨勢,韓國中小企業暨新創事業部本次發布之新簽證制度,非常值得我國參考借鏡。
美國最高法院於2010年6月28日對Bilski v. Kappos案作出5比4的拉距判決。原告Bilski為一家能源產品公司,其就一種讓買家或賣家在能源產品價格波動時,可用來保護、防止損失或規避風險的方法申請商業方法專利(Business Method Patent)。但美國商標專利局審查人員以此發明只是一種解決數學問題,而為抽象而無實體呈現的想法為理由而拒絕。經該公司於專利上訴委員會上訴無效後,繼續上訴至聯邦巡迴法院與最高法院。 最高法院拒絕適用前審以美國專利法第101條(35 U.S.C. §101),創造發明是否為有用的、有形的及有體的結果作為認定方法專利的標準。而最高法院多數意見係採用「機械或轉換標準」(machine or transformation test)為專利法第101條可專利性之標準,認定如果創造發明的方法能與機械器具或配件相結合或轉換為另外一種物品或型態時,即認定此方法具可專利性。惟經法院適用此標準後,仍認定原告的商業方法不具可專利性。 一些批評認為,目前「方法」和「轉換」等關鍵字的定義還不清楚,而該判決並沒有澄清這些爭議,甚至帶來更多的疑惑。美國律師Steven J. Frank認為,雖然最高法院的意見放寬了可專利性的標準,但是並沒有提及認定可專利性的其他標準。 該判決亦未明確指出商業方法究竟要符合哪些實質要件,方具有可專利性。相當多的電子商務中所使用的「方法」都有專利,最有名的大概就是亞馬遜公司的「一鍵購買(one-click)」的網路訂購方法,還有Priceline公司「反向拍賣」(reverse auction)的方法等。許多電子商務、軟體及財務金融相關業者在這個判決之後,對於商業方法的可專利性也感到相當的困惑。如果有方法專利的存在,那麼擁有這些專利的公司就可以放心了;但是,如果方法沒有可專利性,那麼對於現在擁有方法專利的權利人不啻是一個很壞的消息。是否一些比較不抽象的方法就具有可專利性,而比較抽象的方法就專利性,判定的標準又在哪裡,對此,法院並沒有加以說明,在法院明訂出更明確的標準之前,目前仍留給美國商標專利局來判定。
英國推動農場資料認證計畫,首重資料生成、保護與維護管理英國Farm Data Principles組織(下稱FDP,前身為英國農場資料委員會(The British Farm Data Council)),在2024年2月26日英國農業科學技術跨黨派小組(All Party Parliamentary Group for Science & Technology in Agriculture)於西敏寺辦理的會議,正式宣告農場資料認證計畫,FDP強調因目前欠缺資料治理原則,導致缺乏信任等資料使用障礙,並指出若未事先約定資料如何使用等,將致無法明確保護資料。截至目前為止,已經有7個組織取得完全(Full)或臨時(Provisional)認證。 農場資料認證計畫包含四大核心要求,分別為: 1.「您的資料是您的資料(YOUR DATA IS YOUR DATA)」:如強調應由資料生成者擁有及管控資料,且未經其許可,不得接觸、儲存、共享或銷售資料,以及應明確說明參與資料處理的對象等。 2.「通過認證的組織清楚資料共享的價值和好處(CERTIFIED ORGANISATIONS ARE CLEAR ABOUT THE VALUE AND BENEFIT OF DATA SHARING)」:如應針對資料使用範圍及方式,提供明確說明,以及必須解釋如何整合資料及其衍生的價值等。 3.「通過認證的組織須確保資料安全(CERTIFIED ORGANISATIONS KEEP YOUR DATA SAFE)」:如為維護資料安全,應採取適當的資料安全標準及規劃資料外洩處理流程等。 4.「通過認證的組織須努力使資料變得簡單(CERTIFIED ORGANISATIONS STRIVE TO MAKE DATA EASY)」:如提供資料相關教育訓練,以及確保組織能夠回應請求或投訴等。 為因應農業資料於研發過程中的資料應用風險,資策會科法所創意智財中心協助農業部研擬「智慧農業科技研發資料源頭查檢說明手冊」,並於2024年3月14日正式發布,相關手冊所附之資料管理查檢表,可協助智農科技研發者針對資料取得、使用及管理,事先進行整體性規劃,並與不同的資料提供者及合作對象就資料權利義務約定清楚。其中針對資料管理,更依照資料生成、保護及維護的標準化作業流程,設計各階段相應的管控要項,確保農業資料持續處於有效管理的狀態,以降低資料潛在風險,促進資料流通應用。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
何謂電子菸?由於電子煙係利用電流通過霧化器,加熱煙彈(液)內之液體,因該液體混有尼古丁、丙二醇(分子式為C3H8O2,可作為食品添加物)及其他香料,可模擬吸菸時產生類似煙霧的蒸氣及味道。惟縱使電子煙不含焦油,仍可能混有尼古丁和其他化學物質,對於身體健康仍有一定的影響。因此,許多國家基於國民健康等因素,且電子煙之煙彈(液)因可能混合薄荷、水果香味等,造成未成年人誤以為非一般菸品而進行吸食,故多採取必要之管制,例如:禁止電子煙廣告、促銷或贊助。 依我國菸害防制法第14條規定,任何人不得製造、輸入或販賣菸品形狀之糖果、點心、玩具或其他任何物品。違反者,依同法第30條規定,對製造、輸入業者,處新臺幣1萬元以上5萬元以下罰鍰,並令限期回收;屆期未回收者,按次連續處罰;對販賣業者,處新臺幣1千元以上3千元以下罰鍰。此外,違反藥事法第69條規定,非藥物不得為醫療效能之標示或宣傳之規定,故電子煙如宣稱具有「幫助戒菸」、「減少菸癮」或「減輕戒斷症狀效果」等有醫療效能的詞句,即在禁止之列。
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。