美國The Center for Intellectual Property Understanding(CIPU,以提高人們的智慧財產管理素養和提倡阻止侵權行為為宗旨的教育推廣非營利組織)於2025年2月19日發布之「Manager and Entrepreneur IP Experience: The Limitations of On the Job Learning」報告指出,於美國從事智慧財產權的美國商業人士於智慧財產權相關問題時有兩大現象,包括:專利人員具備基本營業秘密素養之重要性與日常商務活動之商標、著作權問題日趨普遍。
針對前者,根據Ocean Tomo發布的市場研究,從1975年到2020年,無形資產佔整公司整體價值從17%提升至90%,可見智慧財產權在國際市場的重要性,這也表示有更多不同領域的專業人士在參與處理專利、著作權及商標之問題,包括非法律專業人士,例如工程師、行銷策略師和其他來自教育領域之人員等,但是這些人員之所學很少涉略智慧財產,將導致無法確實有效的因應智慧財產議題,進而造成付出代價高昂的溝通障礙以及難以認定專利是否具備商業應用等負面影響。而一些從事專利領域的人員指出,當了解營業秘密的重要性,將可使從事處理智慧財產相關工作的人員決定是否要保密抑或揭露公開揭露這些資訊。
至於後者,在本篇報告相關的研究指出,高商標註冊率和高獲利及股票回報價值的整體無形資產間存在正向關係。許多受訪者還提到透徹了解商標法對於發展品牌、降低責任風險的方式至關重要。對於生成式AI的領域的企業家,因為侵權和合理使用問題持續存在,所以著作權意識的重要性也隨之提升。而為公司管理著作權資產的專業人士時常有管理多樣化資產的機會,例如廣播、串流媒體的權利金及整個產業鏈的製作成本等。
因此,對於時常接觸智慧財產之產業之相關人員而言,應提供更多智慧財產權相關課程,開發可存取、使用者友善的資源,以彌平從事任何形式的智慧財產權的專業人員法律素養之差距,進而使這些人員足以應對日常業務上可能面臨的智慧財產問題。
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根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞,指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵,諸如:指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術,未來將無須使用信用卡或行動裝置,僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利,但同時,生物支付的安全性卻也不無疑義。 即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制,但水能載舟,亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別,涉及高度個人隱私,為妥善保護個人資訊安全,需訂立生物辨識相關規範加以管制,否則將衍生許多法律問題。 例如:在2015年6月,美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者,也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集,但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站,並標註姓名,儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。 依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範: 1.第10條: 生物辨識之態樣,包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描,但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。 2.第15條(a): 規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱,並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。 3.第15條(b)(1): 蒐集生物辨識資訊應告知當事人。 Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯,主張BIPA規定之臉部外觀,其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊,並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀,但法院認為Shutterfly之主張並不合理,因此同意受理此案。 觀察該案可發現,儘管生物辨識提高資訊安全之保護,但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面,生物特徵資訊極易被他人蒐集,因此,如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施,也是推行生物支付措施所需突破的關口。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人,農業ICT(Information and Communication Technology)可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承,例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機,蒐集稻米收穫質量之數據進行分析,實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用,延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面,農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔,宛如藏寶洞前豎立之石門,不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容,且數據無法互換共用,為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合,且能移植成功案例至其他地區,系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台(簡稱WAGRI),可為大喊芝麻開門之鑰,日本於2017年內閣府計畫支持下,由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟,一同建置具備「合作」(打破系統隔閡使數據得以相容互換)、「共有」(數據由提供者選定分享方式)、「提供」(由公私部門提供土壤、氣象等數據)三大功能之WAGRI,今年已有實作案例指出,活用WAGRI後,在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境,日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。
歐盟議會通過「視訊媒體服務指令」歐盟議會於2007年5月24日正式通過「視訊媒體服務指令」 (Audiovisual Media Service Directive) 以取代原有的「電視無國界指令」(Television Without Frontiers Directive)。新指令對於視訊媒體服務的規範不僅包括傳統的電視服務,尚擴及至透過電腦網路及隨選服務系統等傳輸的視訊媒體服務。此外,新指令要求視訊服務提供者必須向閱聽人揭露置入性行銷手法的運用。 有關新指令是否應適用於播客(podcasting)與網路上非商業活動性質影片(如網路使用者上傳至YouTube網站上的短片)的爭辯。歐盟媒體委員會強調,新指令之主要目的雖在於將所有新興電視服務業納入規範,但並不是涵蓋所有在網路上播放的視訊媒體內容。執行長Viviane Reding認為新指令為視訊服務供應者奠定一個有利的競爭架構,以避免因過多的管制而妨礙電視技術與服務之匯流發展。 新指令具有幾項重要特點,首先是擬透過單一完整的法律架構規範所有視訊媒體服務業,以降低監管成本;其次,擬定現代化的電視廣告管理規則,以改善視訊媒體節目製作的資金籌措管道;最後,其他諸如鼓勵媒體服務供應者致力於提昇視覺與聽力障礙者的近用能力亦是本指令所重視者。 據新指令之規定,歐盟會員國有兩年時間將新指令落實為國內法,預期於2009年底在歐洲全面適用。