英國科技創新部(Department for Science, Innovation & Technology, DSIT)於2024年2月9日發布「科學技術框架」(Science and Technology Framework)最新施政進度,相關重點如下:
(1)此框架旨在強化國家科技競爭力,聚焦五項關鍵技術領域:人工智慧、工程生物學、未來通訊、半導體和量子技術。
(2)擬實現十項關鍵措施:辨識關鍵技術、對國內外展示英國科技實力,吸引優秀人才及投資、促進公私部門投資新興科技、發揮英國多樣化技能、技術和創業人才優勢、為新創產業提供資金補助、促進公部門採購轉型、戰略性參與國際事務提升話語權、建立數位基礎設施優化研發環境、制定創新法規與全球標準、鼓勵公共部門建立支持創新文化,改善服務等。
(3)提出五大戰略領域發展策略,並由「英國研究創新(UK Research and Innovation, UKRI)資金」鉅額資助,並吸引私部門企業、慈善單位共同投資。
(4)提出「支持創新技術監管建議」(Recommendations from the Pro-innovation Regulation of Technologies Review):由政府首席科學顧問群對跨領域前沿技術、先進製造、創意產業、生命科學、數位技術及綠色產業等領域提出監管建議。
(5)推動「退休基金改革措施」(Mansion House Reforms):於2023年7月10日提出,政府支持運用退休金投資創新企業,除可提高退休金持有人之收益外,亦增加新創資金流動性,並促其於英國設立公司及上市。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2022年3月9日美國聯邦第二巡迴上訴法院(下稱上訴法院)於Turret Labs USA, Inc. (下稱Turret) v. CargoSprint, LLC(下稱CargoSprint)案,維持紐約東區聯邦地區(下稱原審法院)的結論,駁回Turret的請求。依照上訴法院判決的結論,確認在原告主張軟體功能被盜用時,必須證明其與軟體供應商及使用者均簽訂保密協議,始符合保護營業秘密法(Defend Trade Secrets Act,DTSA)所定之營業秘密。 2021年2月Turret指控CargoSprint及其CEO,以詐欺的方式,進入其授權Lufthansa Cargo Americas(下稱Lufthansa)使用的Dock EnRoll軟體,並對於軟體的技術資訊及演算法,進行逆向工程,盜用其營業秘密。CargoSprint則抗辯Turret所主張者,不成立營業秘密。 對於軟體功能的合理保密措施認定標準,不論是原審法院及上訴法院均指出,應在於「誰被允許接觸」及「保密協議」。首先,對於「誰被允許接觸」之認定,原審法院指出Turret完全把軟體控制權委由Lufthansa,而Lufthansa使其顧客了解Dock EnRoll軟體功能。上訴法院則指出雖然Lufthansa已限制僅得貨運代理相關的使用者,能夠接觸軟體,但Turret並不能證明其與Lufthansa達成協議,由Lufthansa作出前述的軟體使用者限制。其次,對於「保密協議」之認定,不論原審法院及上訴法院均指出Turret未能證明其與Lufthansa及其他軟體使用者已簽訂保密協議。綜上所述,兩審級法院均認為Turret未採取合理保密措施。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
何謂「群眾募資(crowdfunding)」?「群眾募資(crowdfunding)」過去原泛指一切提出資金需求計畫,向社會大眾招募資金的行為;目前則指資金需求者透過群眾募資網路平台提出資金需求,由平台代為籌資後再將資金轉交與資金需求者之活動。 群眾募資可紓解創業家有創意無資金無擔保品的資金困境,因此主要運用於難以透過傳統金融管道取得資金之產業,例如文化創意產業。然而除了商品生產或短期計劃的募資,廣義的群眾募資運用尚包含永續的事業資本募集以及週轉資金募集。目前各種群眾募資模式可分為捐贈模式、股權模式及債權模式: 1、捐贈模式:群眾捐錢贊助某個特定方案,但不期待因個人的捐助而獲得任何金錢上的回報。但通常會獲得提案者承諾提供之實物或者是體驗服務作為回饋。 2、資本模式(或稱股權模式):群眾透過網路平台將金錢投入某個專案,未來可以獲得因該專案所成立之公司的股票,或者是獲得盈餘或收益的分配。 3、債權模式:群眾透過網路平台將金錢借給某個專案或某人某公司,承諾未來會償還所借之金額及利息。
英國政府公布物聯網設備安全設計報告,提出製造商應遵循之設計準則草案英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年3月8日公布「安全設計(Secure by Design)」報告,此報告目的在於使IoT設備製造商於製程中即採取具有安全性之設計,以確保用戶之資訊安全。 此報告中包含了一份經英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre, NCSC)、製造商及零售商共同討論後,提出之可供製造商遵循之行為準則(Code of Practice)草案。 此行為準則中指出,除設備製造商之外,其他包含IoT服務提供者、行動電話軟體開發者與零售商等也是重要的利益相關人。 其中提出了13項行為準則:1. 不應設定預設密碼(default password);2. 應實施漏洞揭露政策;3. 持續更新軟體;4. 確保機密與具有安全敏感性的資訊受到保護;5. 確保通訊之安全;6. 最小化可能受到攻擊的區域;7. 確保軟體的可信性;8. 確保個資受到妥善保障;9. 確保系統對於停電事故具有可回復性;10. 監督自動傳輸之數據;11. 使用戶以簡易的方式刪除個人資訊;12. 使設備可被容易的安裝與維護;13. 應驗證輸入之數據。 此草案將接受公眾意見,並於未來進一步檢視是否應立相關法律。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」