韓國科學及資通訊部發布「韓國科學技術主權藍圖」
韓國科學及資通訊部（Ministry of Science and ICT, MSIT）於2024年8月26日發布第一次國家戰略技術發展計畫「韓國科學技術主權藍圖」（Blueprint for National S&T Sovereignty）（下稱科技主權藍圖），以促進國家戰略技術（national strategic technology）之發展。
韓國於2022年10月發表〈國家戰略技術培育計畫〉（National Strategic Technology Nurture Plan），選定12個國家戰略技術。本次發布之科技主權藍圖，旨在為國家戰略技術提供中長期之支援政策，主要政策與預期效果如下：
1. 支持國家戰略技術商業化：MSIT將在5年內投資30兆韓元（約7200億台幣）於國家戰略技術之研發，並推出「顛覆性差距特殊上市程序」（super-gap special listing procedure），為具顛覆性之新技術提供融資、租稅優惠等支援，加速其商業化。
2. 增強韌性：韓國將加強與戰略夥伴之合作，觀察國際趨勢，定期更新國家戰略技術清單，以利其對國家戰略技術保持良好的應變能力。另一方面，韓國希望保持半導體記憶體（semiconductor memory）、蓄電池與顯示器技術之領先，並積極發展人工智慧半導體、尖端生物技術與量子技術等三大顛覆性領域，以期在國際上建立韓國主導之戰略技術標準化體系。
3. 建立任務導向的研發體系：MSIT將建立任務和目標績效管理體系，並搭建創新平台，鼓勵戰略技術之研發，目標為創造15家以上的戰略技術獨角獸公司（unicorn start-up），以引領韓國未來戰略技術之發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宥榕
副法律研究員 編譯整理
MINISTRY OF SCIENCE AND ICT [MSIT], MSIT Unveils First Master Plan for Developing Critical and Emerging Technologies (2024-2028): A Blueprint for National S&T Sovereignty(Aug. 26, 2024), https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=eng&mId=4&mPid=2&bbsSeqNo=42&nttSeqNo=746 (last visited Oct. 7, 2024).
吳彬詣，韓國科學及資通訊部公布〈國家戰略技術培育計劃〉並選定12個國家戰略技術，資訊工業策進會科技法律研究所，2023年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8932&no=64 最後瀏覽日：2024/10/07）。
加拿大聯邦上訴法院於Miller Thomson LLP v. Hilton Worldwide Holding LLP案指出，儘管企業在加拿大未設立實體店面，但如在加拿大有提供與該實體店相關聯的服務，仍可就其服務使用該企業之商標。 該案背景為希爾頓集團（Hilton Worldwide Holding）在加拿大未有華爾道夫酒店（Waldorf Astoria）的實體店，卻將WALDORF ASTORIA（下稱系爭商標）於加拿大註冊用於「酒店服務」。對造Miller Thomson欲在加拿大註冊「WALDORF」、「THE WALDORF」、「WALDORF HOTEL」等類此名稱的商標，遭希爾頓集團反對。Miller Thomson為此主張商標註冊官應命希爾頓集團依商標法第45條規定，提出有在加拿大使用系爭商標的證明。希爾頓集團指出，系爭商標有使用於全球預訂、付款服務，且加拿大客戶為忠誠會員亦有獎勵積分等。然而，商標註冊官以先前Motel 6 Inc. v. No. 6 Motel Ltd. [1982] 1 FC 638 (FCTD) (“Motel 6”)判決，與加拿大商標異議委員會（Trademarks Opposition Board，TMOB）Stikeman Elliott LLP v. Millennium & Copthorne International Ltd., 2015 TMOB 231 (“M Hotel”) and Maillis v Mirage Resorts Inc, 2012 TMOB 220等案，認為須由實際位於加拿大的酒店，始能提供酒店服務，遂撤銷系爭商標的註冊。 經希爾頓集團提起訴訟後，聯邦上訴法院認為商標法未有「服務」的定義，因此有無使用商標，認定方式應符合現代的商業慣例。聯邦上訴法院指出，無論企業提供的是主要服務、附帶服務或輔助服務，只要消費者從中獲得實質利益，即代表企業已實現其服務。準此，華爾道夫酒店在加拿大雖僅有預訂、付款服務，屬於附帶或輔助服務，但若消費者有因系爭商標的原因，而願意在加拿大利用華爾道夫酒店提供的附帶或輔助服務，並從中獲得利益，則可認定系爭商標有在加拿大被使用。 該判決的重要性在於確立即便在加拿大無實體存在，商標權人仍可將商標與其服務結合，但聯邦上訴法院提醒，僅在加拿大境外在網站上顯示商標，尚不足證明該商標有使用於所註冊的服務。此外，商標若結合於網路服務使用，則商標人與加拿大消費者間須有足夠程度的互動，因此，商標權人為了持續受商標法的保護，有必要詳細記錄業經註冊商標的使用情況，俾利在發生爭議時，有證據資料得以佐證。
澳洲通過智慧財產權法修正案，廢除創新專利制度澳洲通過智慧財產權法修正案，廢除創新專利制度 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年6月10日 澳洲政府發布2020年《智慧財產權法修正案（生產力委員會回應第2部分及其他措施）》（Intellectual Property Laws Amendment (Productivity Commission Response Part 2 and Other Measures) Act 2020），針對澳洲2003年《設計專利法》、1990年《專利法》及1995年《商標法》進行修正，於2020年2月26日正式成為法律，而本次修法重點係自2021年8月26日起廢除創新專利制度，並開始啟動相關廢除程序。 壹、修法背景概述 澳洲原先的專利制度分為標準專利（standard patent）以及創新專利（innovation patent）兩種專利，兩者主要區別在於，創新專利類似我國新型專利，其適用門檻較低且保護期間較短。該制度政策目的係為了透過門檻較低的專利制度提供智慧財產權保護，以鼓勵澳洲中小企業進行研發創新。 然而，澳洲智慧財產局2015年所進行的研究資料顯示，創新專利雖然對於鼓勵中小企業研發創新具有一定積極作用，但仍遠遠不及標準專利更有影響力。大型企業甚至透過創新專利作為產業競爭的戰略工具，利用門檻低的優勢建立專利叢林（patent thickets），有效阻礙中小企業進行研發創新，造成中小企業無法在市場上競爭。此外，低門檻且未經審查的創新專利為中小企業經營自由產生不確定性，創新專利本身與中小企業的產品銷售並無關聯，也無法影響整體產業市場，更可能面臨外國專利不認可的窘境，由此可知創新專利長期下來實施效果不彰，並無法確實達成澳洲政府支持中小企業發展的政策目標[1]。 因此，澳洲政府決定廢除創新專利制度，在18個月的過渡期間也將啟動各種配套措施協助中小企業優化智慧財產權制度，例如提供中小企業快速審查服務（SME fast track），或是專案管理服務（SME case management），或是輔導推廣計畫等方式，以政府力量支持提供中小企業成長計畫與教育，協助中小企業更能輕鬆進行多元化智慧財產權策略布局，並符合澳洲智慧財產權法規範體系之要求[2]。 貳、主要修法內容 澳洲政府於2018年曾發布《智慧財產權法修正案（生產力委員會回應第1部分及其他措施）》（Intellectual Property Laws Amendment (Productivity Commission Response Part 1 and Other Measures) Act 2018），主要針對《商標法》及《著作權法》進行調整，例如明訂真品平行輸入不違反澳洲註冊商標權之規定；而本修正案主要針對《專利法》進行修正，於《專利法》加入目的條款[3]（object clause），闡明專利制度之根本目的，係通過技術創新以及技術移轉等方式促進經濟福祉。專利制度會隨著時間的流逝平衡技術、生產者、擁有者以及公眾之間的利益，並減少因時代的演進所導致法規運作的不確定性，在法規條文有不確定概念的情況下，幫助法院進行法律解釋。目的條款不會改變法規的原意，也不會推翻現有的判例法和既定的先例，並對《專利法》立法目的提供明確指引及指導原則[4]。 另一個主要修正為頗受爭議的廢除創新專利修正條文，逐步淘汰的過渡期從12個月延長至18個月，自2021年8月26日起，澳洲智慧財產局即不再接受創新專利申請。此外，在創新專利制度廢除前所提交的申請案，也就是在2021年8月25日以前申請之創新專利案件，在持續繳納專利維護費用下，其效力至期滿為止，並保留提交分割或轉換為標準專利申請的權利，屆時所有已核准的澳洲創新專利將維持有效至專利期滿失效。 參、修法簡析 澳洲創新專利制度目的原為降低中小企業在專利申請與取得的門檻，因此費用較低、保護時間較短，由於費用便宜又可以快速取得專利，若由大型企業大量申請，反而造成中小企業創新研發動力薄弱。澳洲創新專利與我國新型專利雖同樣採取形式審查，但實質內容上仍有部分差異，澳洲創新專利目的在於降低中小企業創新研發成本，因此對於進步性要求較低，使得大型企業反而透過大量申請創新專利扼殺中小企業創新空間。反觀我國新型專利在制度配套措施較為完善，除設有舉發機制外，另設有新型專利技術報告之規範，以降低形式審查之新型專利權對公眾第三人的影響[5]。 澳洲廢除創新專利制度的政策目的，主要是為了解決中小企業在從事研發創新活動與大型企業市場競爭的困境，搭配廢除創新專利制度的因應措施，以降低中小企業經營自由產生不確定性。然而，以形式審查方式的專利制度究竟能否確實有效保障發明人權利，達到促進創新研發的政策目的，仍需以各國對於智慧財產權保護之態度，與政府在司法與行政資源的運作之間取得衡平。目前仍有不少國家仍保留類似的形式審查制度，而澳洲廢除創新專利實質效益仍有待持續觀察，未來將可供我國新型專利制度參考與評估，以利我國建立更有效益的智慧財產權體系。 [1]IP AUSTRALIA, The economic impact of innovation patents, IP Australia Economic Research Paper 05, https://www.ipaustralia.gov.au/sites/default/files/reports_publications/economic_impact_of_innovation_patents.pdf (last visited June 10, 2020) [2]IP AUSTRALIA, Innovation Patents Harm Small Business Innovation, https://www.ipaustralia.gov.au/sites/default/files/innovation_patent_fact_sheet_2019.pdf (last visited June 10, 2020) [3]Patents Act 1990 Article 2A: “The object of this Act is to provide a patent system in Australia that promotes economic wellbeing through technological innovation and the transfer and dissemination of technology. In doing so, the patent system balances over time the interests of producers, owners and users of technology and the public.” [4]IP AUSTRALIA, Intellectual Property Laws Amendment (Productivity Commission Response Part 2 and Other Measures) Act 2020, https://www.ipaustralia.gov.au/about-us/public-consultations/intellectual-property-laws-amendment-productivity-commission-response (last visited June 10, 2020) [5]周光宇，各國新型專利制度之比較與分析，智慧財產權月刊，第217期，2017年1月。
美國專利與商標局拒絕以AI為發明人的專利申請美國專利與商標局於2020年4月27日拒絕人工智慧（AI）為發明人之申請並闡明發明人僅限於自然人。本案是美國專利與商標局首次拒絕人工智慧為發明人之申請，同時本最終審查意見（下稱：本意見書）也是第一次闡明發明人僅限於自然人。本意見書也被收錄在美國專利與商標局「人工智慧」、「首席專利審查官最終審查意見」之頁面，作為指標案例。 本意見書是在回應2020年1月20日專利申請申復案（Petition）之審查意見。回顧本專利申請案之基本資料表，發明人名字為「DABUS」、姓氏部分僅以括號註明「由人工智慧自行產生的發明」。本案法定代理人及申請人均為Stephan L. Thaler。Stephan L. Thaler表示，DABUS是一個神經網路系統且「有創意的機器」。美國專利與商標局表示，綜觀美國專利法的用詞（如：Whoever）及立法脈絡，均可得知發明人指的是自然人。具體而言，發明人必須是貢獻發明概念（Conception）的人，專利審查程序手冊（MPEP）定義「發明概念」是一個將發明人「創造行為之心智的完整呈現」（the complete performance of the mental part of the inventive act），僅有自然人具有「心智」（Mental/ Mind），因此發明人僅限於自然人。本審查意見又援引Beech Aircraft Corp. v. EDO Corp.判決，指出「發明人僅限於自然人」。所以，將專利申請基本資料表的姓名欄位填上「DABUS（由人工智慧自行產生的發明）」並不符合美國專利法第115條（35 U.S. Code § 115）。 本案於2019年7月29日提出，隨即於2019年8月8日被美國專利與商標局以「申請文件欠缺，不符合發明人與其繼受人之規範」（35 U.S. Code § 115和37 CFR 1.64）拒絕受理。幾番修正往返後，美國專利與商標局於2019年12月17日仍以「申請文件欠缺」不予受理，Stephan L. Thaler續行申復。美國專利與商標局於2020年4月27日做出本意見書。同一由DABUS創造的發明，但由Ryan Abbott作為申請人的案件，已被歐洲專利局和英國智慧財產局於2019年12月以雷同的理由拒絕。目前美國專利與商標局、歐洲專利局、英國智慧財產局面對人工智慧為發明人之專利申請，立場都是發明人僅限自然人。
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