美國專利商標局就研發成果商業化議題徵集公眾意見
美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）於2024年3月15日至5月14日間，就促進研發成果商業化之方法徵集公眾意見；本次議題包括：
（1）在研發成果商業化的過程（尤其是利用智慧財產制度以進行技術移轉時），所遇到的最大挑戰及機會各為何？以及希望USPTO提供何種協助？
（2）在進行綠色和氣候技術、關鍵和新興技術移轉時，有無遇到任何智慧財產相關的挑戰及機會，以及希望USPTO提供何種協助？
（3）請列出可促進研發成果運用、綠色和氣候技術及關鍵和新興技術移轉的政策與作法；
（4）請列出各利害關係人在界定潛在被授權人及進行技術移轉時，所面臨的智慧財產相關挑戰，以及現行制度有無需要改變，以減少這些挑戰；
（5）請就USPTO於新冠肺炎疫情期間所推動，一用於媒合新冠肺炎治療技術供需雙方之「Patent 4合作夥伴平台計畫」（The Patents 4 Partnerships platform）進行評論，包含促成合作關係之作法；
（6）請就USPTO於2022年7月參與之「世界智慧財產權組織（WIPO）綠色計畫」（WIPO GREEN）進行評論，包含USPTO可如何促進計畫的成功與擴大影響力；
（7）請列出USPTO可協助特定人士、技術、產業、公司，降低研發成果運用過程中面臨挑戰之可能作法；
（8）請列出USPTO可協助「代表性不足群體」（underrepresented group）、個體發明者、中小企業提升研發成果運用認知，及克服現行挑戰的作法；
（9）請列出USPTO可協助少數群體服務機構（Minority Serving Institutions, MSIs）、傳統黑人大學（Historically Black Colleges and Universities, HUCUs）擴大其研發成果商業化的機會；
（10）USPTO在促進研發成果商業化上，可以發揮的其他作用；
（11）其他國家可更促進研發成果商業化的作法。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
韓佳盈
副法律研究員 編譯整理
Request for Comments: Unlocking the Full Potential of Intellectual Property by Translating More Innovation to the Marketplace, 89. Fed. Reg. 18907 (Mar. 15, 2024), available at: https://www.govinfo.gov/content/pkg/FR-2024-03-15/pdf/2024-05504.pdf (last visited Apr. 1, 2024).
陳怡廷，〈韓國中小企業暨新創事業部發布「韓國新創政策」，力求成為全球前三大「新創企業之國」〉，資策會科技法律研究所，2023年11月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9085（最後瀏覽日：2024/04/15）。
韓佳盈，〈歐洲創新委員會發布2024年工作計畫，將對策略性科技公司及新創公司提供超過12億歐元的資金〉，資策會科技法律研究所，2024年4月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9144（最後瀏覽日：2024/04/15）。
2023年9月27日，韓國個人資訊保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）就《個人資料保護法》（Personal Information Protection Act, PIPA）執行命令之指引修正（Enforcement Decree Amendment Guide）草案展開諮詢，諮詢將持續至2023年11月30日為止。韓國於2023年3月修正個人資料保護法，該修正於2023年9月15日生效，而指引修正之目的即是協助各界能夠遵循新修法後的義務，因此該指引草案詳細說明了修法後有關資料蒐集、獲得當事人同意之條件、使用和提供存取要求等內容。最終版的指引預計將於2023年12月發布。 韓國個人資料保護法於2023年的修訂範圍廣泛，特別是關於跨領域和行業個人資料處理標準等，使得公私部門中的資料處理人員和資料隱私人員必須深入瞭解此些變化，以確保能遵守最新的法律規定。 修訂後的韓國個人資料保護法強調實際保障資料主體的權利，並調整網路和實體業務之間不一致的資料處理標準，藉以迎接全面的數位轉型。此次韓國個人資料保護法修正重點如下： 1.強調確保資料主體的權利，即使在緊急情況下蒐集或處理個人資料時仍須提供足夠的保護措施。 2.釐清並調整網路和實體業務的不明確或不一致的法規，例如資料外洩的報告和通知時限、蒐集和利用14歲以下兒童個人資料需要獲得法定監護人同意的要求，以及對違規行為實施行政處罰的標準等。 3.要求處理大量個人資料的公共機構需強化保護措施，包括應分析和檢查存取記錄、指定負責每個系統的管理員，以及通知使用公共系統未經授權存取個人資料的事件等。 4.跨境資料傳輸條件調整為可傳輸至保護程度與韓國相當的國家或地區；並調整處罰金額，防止處罰金額過高超出責任範圍。。 韓國PIPC主委表示，此次對韓國個人資料保護法的修訂，反映了對資料主體權利更強大保護的需求。同時，考慮到此次修法的變動較大，建議各領域從業人員皆須仔細確認相關法遵內容，PIPC將針對不同領域需求來量身定制說明活動，積極提高大眾對修訂後的《PIPA》內容的理解程度，以確保韓國個人資料保護法修正後的實施。
美國發布網路事件協調準則隨著網路技術的進步，資安事件亦日益加增，為了因應日趨頻繁的網路攻擊，美國總統歐巴馬於2016年7月26日發布了對於美國資安事件發生時聯邦部門間協調之指令（PRESIDENTIAL POLICY DIRECTIVE/PPD-41），該指令不僅提出聯邦政府對於資安事件回應的處理原則，並建立了聯邦政府各部門間對於發生重大資安事件時之協調指引。 指令中就資安事件及重大資安事件進行了定義：資安事件包含資訊系統漏洞、系統安全程序、內部控制、利用電腦漏洞的執行；而重大資安事件則指可能對國家安全利益、外交關係、美國經濟、人民信心、民眾自由或大眾健康與安全發生明顯危害的有關攻擊。 此外，就遭遇資安事件時，列舉出下列幾點作為聯邦政府因應資安事件時之原則：（A）責任分擔；（B）基於風險的回應；（C）尊重受影響者；（D）政府力量之聯合；（E）促進重建及恢復。 聯邦政府機關於因應資安事件時，需同時在威脅、資產及情報支援三方面上做相關之因應。其中司法部透過轄下聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)、國家網路調查聯合行動小組(National Cyber Investigative Joint Task Force, NCIJTF)負責威脅之回應；國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)則透過轄下的國家網路安全與通訊整合中心(National Cybersecurity and Communications Integration Center, NCCIC)負責保護資產之部分，而情報支援部分，則由國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence)下之網路威脅情報整合中心(Cyber Threat Intelligence Integration Center)負責相關事宜。如係政府機關本身遭受影響，則機關應處理該資安事件對其業務運作、客戶及員工之影響。另在遭遇重大資安事件時，為使聯邦政府能有效率因應，指令指出聯邦政府應就國家政策、全國業務及機關間為協調。此外，指令中亦指示國土安全部及司法部應建立當個人或組織遭遇資安事件時得以聯繫相關聯邦機關之管道。 該指令加強了現有政策的執行，並就美國機構組織上於資安事件與現行政策之互動做了進一步之解釋。
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。