Type of Credit: Partially Required
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Number of Students
本課程授課目的, 在瞭解我國面對全球化與數位化發展主流趨勢下, 以及數位科技應用大量進入生活與工作, 社會在政治經濟與科技專業發展上, 所面對的數位轉型(Digital Transformation)之社會影響, 與法律調適的衝擊. 並以智財權的角度觀察我國因應數位發展, 進行政府組織設計. 在公民權與智慧財產權上的因應. (例如成立數位發展部與修訂各項數位法律).
另外產業面, 於面對數位轉型與數位經濟發展, 因於製造業, 金融業, 電子商務產業, 服務業, 媒體傳播業, 與各類因應新興技術興起所帶來的新創事業. 如何因應數位環境改變, 可能引起的智慧財產權風險之探討. 目前國際間對於數位社會發展已因為人工智慧的技術高度成長, 以及破壞性創新的影響, 人工智慧的發展, 風險, 與對人類社會的衝擊, 修習課程之同學如何透過理解數位發展下人工智慧的基礎, 應用領域, 風險以及全球法制與人工智慧治理之發展. 透過授課與討論, 探討人工智慧對智權風險的影響與因應之道. 課程內容將涵蓋現今生成式AI (Generative AI)對著作權與營業秘密保護的多方探索. 藉以建立同學對數位發展, 人工智慧演進對社會科學與科技法律的影響與進展.
能力項目說明
期待同學能透過本課程, 習得進入職場之後, 對於現代化產業與政府, 因數位發展帶來的工作場域與專業發展的現況與未來掌握, 並能因此理解現代科技發展對社會影響的面向, 特別是數位應用帶來的社會風貌變遷與產業需求變動. 特別在於智慧財產權風險相關領域, 包然數位著作權, 數位科技與智慧財產權, 數位影像與商標權. 人工智慧著作權, 人工智慧專利等領域之法律發展趨勢, 科技與產業發展脈絡. 以及藉由實務領域如何以適當的風險管理方法來因應此一挑戰. 期能激發同學對於科技社會, 數位轉型大浪之下, 對於科技社會與法律交融的理解與興趣.
| 教學週次Course Week | 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week | 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type |
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週次 Week |
課程主題 Topic |
課程內容與指定閱讀 Content and Reading Assignment |
教學活動與作業 Teaching Activities and Homework |
學習投入時間 Student workload expectation |
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課堂講授 In-class Hours |
課程前後 Outside-of-class Hours |
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課程說明 |
教學大綱說明, 課程進行方式, 分組, |
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授課 |
數位經濟發展, 與數位轉型國際趨勢介紹 -數據經濟與數位法律之融合 |
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授課 |
我國數位轉型與數位社會發展-政策與產業現況 (I) |
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授課 |
我國數位轉型與數位社會發展-政策與產業現況 (II) |
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授課 |
數位科技應用在產業現況 – 高科技, 金融與服務業 |
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授課 |
智權風險與法律 - 著作權法與挑戰 |
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授課 |
智權風險與法律 - 專利與商標及其影響 |
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授課 |
智權風險與法律 - 營業秘密, 資料保護與安全 |
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授課 |
議題討論與期中作業討論 - 學術倫理與智權風險 |
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授課 |
數位轉型風險與市場 - 經濟法與社會 |
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授課 |
數位轉型風險與市場 - 科技發展脈絡, AI, 大數據, 雲生態與元宇宙. |
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授課 |
人工智慧主導的數位潮流與本質 |
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授課 |
人工智慧風險與法治 - 人工智慧治理與信賴及監理科技 |
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授課 |
人工智慧治理國際趨勢與挑戰, 我國人工智慧法治之趨勢與發展 |
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授課 |
人工智慧的智權法律風險 - 著作權法, 專利法 |
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報告與討論 |
分組專題報告討論 - 第一組, 第二組 |
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報告與討論 |
專題報告與討論 - 第三組, 第四組 |
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報告與討論 |
專題報告與討論 - 第五組與總評 |
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課堂參與及討論 25%
期中報告 30%
期末分組報告或個人報告 40%
課堂發言與討論 5%
1. 數位時代的智慧財產權指南, Stephen Johnson 著, 張玉臻/高昌華 譯, 新樂園出版社. 2021年二版
2. 人工智慧競爭與法制, 李崇僖著, 翰蘆出版社, 2020年初版
3. 打開演算法黑箱,Hannah Fry 著, 林志懋 譯, 臉譜出版社 2019年初版
4. 人文社會的跨領域AI探索, 李建良|林文源 著, 國立清華大學出版社, 20232年初版.
5. AI and Humanity, illah Reza Nourbakhsh and Jennifer Keating, The MIT Press, 2020
6. Understand, Manage and Prevent Algorithm Bias - A guide for business user and data scientist, Tobias Baer, Apress Inc. 2022
7. 科學革命的結構, Thomas S. Kuhn 著, 程樹德|傅大為|王道還 譯, 遠流出版社
1. OECD (經濟合作理事會) AI Policy Observatory 人工智慧政策實驗室 網站, https://oecd.ai/en/ 2. 中研院人工智慧行動網, https://ai.iias.sinica.edu..tw/ 3. Code ver 2.0, Dr. Lawrence Lessig 著作網站, https://lessig.org/product/codev2 4. 中華民國DIGI+ 數位國家創新經濟計畫網站, https://www.ey.gov.tw/Page/5A8A0CB5B41DA11E/f4d3319a-e2d7-4a8b-8b55-26c936804b5b