湾区政策追踪丨纽约湾区

发布于 2022-05-18 13:21

编者按

纽约

美国专利商标局推出新版专利公共检索工具
美国版权局发布2022-2026年战略计划
美国商务部国家标准与技术研究院就网络安全架构修订事宜征集意见
美国商务部国家标准与技术研究院发布人工智能偏见报告

「湾区政策追踪|纽约湾区」

廖宝珊

北京大学粤港澳大湾区

知识产权发展研究院研究助理

美国专利商标局推出新版专利公共检索工具

2022年2月1日，美国专利商标局（the United States Patent and Trademark Office, USPTO）推出了一款新的专利公共检索工具（Patent Public Search tool），旧版检索工具则计划于2022年9月停止使用。专利公共检索工具主要向用户提供针对全美国专利和已公开专利的检索服务，而新版检索工具的功能更为强大，可以支持远程和全文检索。

新版检索工具以美国专利商标局审查员识别现有专利技术的高级专利端到端检索工具（PE2E）为技术基础，并结合了旧版检索工具的4项功能：（1）公共审查员自动检索工具（PubEAST）；（2）基于公共网络的审查员检索工具（PubWEST）；（3）专利全文和图像数据库（PatFT）；以及（4）专利申请全文和图像数据库（AppFT）。此前，用户仅能在美国专利局指定的地点（如亚历山大总部、地区办事处或专利与商标资源中心）访问旧版检索工具，而随着新版检索工具的推出，只要用户能上网就可以进行远程检索。此外，除保留了用户所熟悉的检索语言外，在界面布局、突出显示、标记、备注、全文检索等功能方面，新版检索工具均有所提升。

在推出新版检索工具的同时，美国专利商标局还推出了一个专利公共检索网页，目的是帮助用户更好地适应、过渡到新版检索工具，网页中设置有问答栏目，并提供公开培训课程。

美国版权局发布2022-2026年战略计划

2022年1月24日，美国版权局（The U.S. Copyright Office）发布《2022-2026年战略计划：培养创造力和丰富文化》（2022–2026 Strategic Plan: Fostering Creativity and Enriching Culture）。该战略计划主要规定了美国版权局未来5年的工作目标，旨在通过加强外联活动、提升数据与技术整合程度，以及持续向出版界提供专业知识等方式，使公众受益于美国版权局提供的公共服务。

据该战略计划阐明，美国版权局未来5年工作的4个总体目标分别为：（1）“人人享有版权”（Copyright for All）；（2）“持续发展”（Continuous Development）；（3）“公正的专业知识”（Impartial Expertise）；以及（4）“提升数据的使用”（Enhanced Use of Data）。这些目标与美国国会图书馆的目标密切相关，均旨在令美国版权制度更加易于访问、理解和更新。据版权登记处的Shira Perlmutter介绍，该战略计划建立在美国版权局以往工作的坚实基础上，它表明了该局正在顺应、回应公众提出的新需求和新期望，也为该局未来的改革指明了方向。

美国商务部国家标准与技术研究院就网络安全架构修订事宜征集意见

美国商务部商标与技术研究院（the National Institute of Standards and Technology, NIST）计划于2022年对网络安全架构（Cybersecurity Framework, CSF）进行修订，并于2022年2月22日就相关修订事宜，向公众征求意见、征集信息。本次修订系NIST于2014年发布CSF以来的第二次修订，第一次修订的时间系2018年。

据NIST首席网络安全顾问Kevin Stine表示，本次修订旨在顺应不断变化的网络安全环境，确保CSF的最新状态，以及确保CSF能够与NIST已制定的其他架构保持一致、协同工作。为实现这个修订目标，NIST向公众征集的意见主要分为三类：

（1）纯粹针对CSF本身的修改意见。NIST希望更好地了解现行CSF的使用情况，其有效性如何，组织机构在使用该架构时是否遇到阻碍，还有哪些内容可以改进，需要添加或修改什么内容，等等；

（2）针对CSF与其他架构之间的关系及其一致性的改进意见。NIST希望探索更好的办法，使得CSF与其他架构保持一致，这些架构包括：隐私架构（Privacy Framework）、安全软件开发架构（Secure Software Development Framework）、风险管理架构（Risk Management Framework）、网络劳工安全架构（Workforce Framework for Cybersecurity)，以及物联网网络安全系列（series on IoT cybersecurity）。NIST希望全面了解在所有情况下，CSF与这些架构是否互补，有什么途径可以帮助它们之间更有效地协同工作；

有助于改善供应链网络安全的意见。由于NIST近期启动了一项与私营组织的合作项目——“改善供应链领域网络安全的国家倡议”（National Initiative for Improving Cybersecurity in Supply Chains, NIICS），旨在解决供应链领域的网络安全风险，因而NIST向公众征求任何有助于识别与供应链领域相关的网络安全需求的信息，以确保NIICS计划与CSF保持一致。例如NIST希望了解，组织机构目前使用哪些标准和准则来管理其供应链网络安全风险，是否有必要创建一个专门架构来处理相关风险，是否可以在CSF下更好地解决相关问题，等等。

美国商务部国家标准与技术研究院发布人工智能偏见报告

为进一步提升识别和管理人工智能偏见（AI Bias）产生的不利影响风险，NIST于2022年3月发布报告《迈向识别和管理人工智能偏见的标准》（Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artificial Intelligence），为其目前正在创建的AI风险管理架构（Al Risk Management Framework）提供了相关指导建议。

该报告的草案系去年夏天发布，正式报告吸纳了相关公众意见。例如，正式报告增添了有关AI偏见不仅来自于算法与数据偏差，还来自于使用AI的社会环境等内容。据NIST研究人员和报告主要作者Reva Schwartz表示，使用AI的社会环境不容忽视（Context is everything），因为AI不是孤立运行的。尽管现在普遍认为AI偏差来自于运行的算法和投喂的数据，但除计算和数据源带来AI偏差（computational and statistical sources of bias）外，人为和系统带来的AI偏差（human and systemic biases）也应该重视。系统偏见（Systemic biases）是由组织机构对某些社会群体的偏见运作造成的，例如基于种族歧视；而人为偏见（Human biases）则可能与人们如何使用数据来填补缺失信息有关，例如某人的居住社区信息将会影响当局认定此人为犯罪嫌疑人的可能性。报告强调，当人为和系统偏差与计算和数据偏差相结合时，它们将产生一种有害的混合物，特别是在缺乏针对降低AI偏差风险明确指导的情况下。因此，如果要开发出值得人们信赖的AI系统，就需要考虑所有可能削弱公众对AI信任感的因素，而且其中有许多超出技术本身但影响技术的因素。

鉴于前述AI偏差来源的特点，研究人员提议，可以考虑采用一种“社会技术”（socio-technical）方法以减少AI偏差。这种方法将更多社会因素纳入AI运行中，而不是纯粹基于技术努力解决AI偏见问题。Schwartz表示，这种方法在AI行业还是一个新兴领域，因而需要广泛的学科和利益相关者参与确定相关标准，例如引入各个领域专家，听取其他组织和社区有关AI偏差造成的影响等意见。此外，NIST计划在未来几个月内举办一系列公开研讨会，旨在起草一份解决AI偏见问题的技术报告，并期望将该技术报告与AI风险管理架构联系起来。

为方便已省去原文脚注

编辑：秦瑞翰

校对：闫文光

审核：张宇枢

2018年9月，北京大学法学院应广州开发区的引进邀请在该区成立了北京大学粤港澳大湾区知识产权发展研究院。

研究院依托北京大学法学院的资源，以国际化、前瞻性视野致力于粤港澳大湾区的知识产权战略研究、政策咨询、国际合作、高端培训，为粤港澳大湾区政府及企业提供前沿科技创新、新型产业发展、海外知识产权维权等法律与政策咨询，旨在成为大湾区科技创新与知识产权战略应用的智库型机构。

研究院以北京大学法学院、知识产权学院的教授、博士后、博士生、硕士生为基础，广泛吸纳粤港澳大湾区高端知识产权人才，目前已形成一定规模的稳定研究团队。同时，聘任多名国内外具有影响力的知识产权学者、实务工作者为专家委员，为研究院的学术研究、学术活动提供专业支持。研究院不仅为法学院“知行合一”的办学宗旨提供了实践平台，也为社会和产业发展提供了理论支持。

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