優質網路社會基本法之推動芻議
顧振豪
副所長 編譯整理
大多數國家是認為動植物為法定不得授予專利之標的，歐盟以往因為歐洲專利公約實施細則(Implementing Regulations to the Convention on the Grant of European Patents，下簡稱實施細則)跟擴大上訴委員會(the Enlarged Board of Appeal，簡稱EBA)決定不一致而造成爭議，EBA於2020年5月做出的新決定，對於動植物是否為可授予專利之標的做出一致性解釋。 在歐洲專利公約(European Patent Convention，簡稱EPC)第53條第2款規定用以生產動植物的基本生物學方法不可授予專利，並於2017年生效的實施細則第28條第2項將其進一步擴張解釋成，僅運用基本生物學方法所產生的動植物不可授予專利，這與EBA在2015年所做出的決定(G 2/12、G 2/13)並不一致，在2015年的決定中提到，運用基本生物學方法來界定動植物的請求項仍可以被接受，因此實施細則第28條第2項與2015年的決定產生衝突。 於2019年，技術上訴委員會(Technical Board of Appeal)在案例T 1063/18中發現了這個問題，並提到EBA討論，EBA表示，考慮到法條涵義可能因時間產生變化，需要對EPC第53條第2款進行動態解釋(dynamic interpretation)，實施細則第28條第2項與EPC第53條第2款並未矛盾，而是進一步擴展為，僅通過基本生物學過程，或是由基本生物學方法界定動植物之情況，皆屬於不可授予專利之情況，而推翻之前的決定。而為維持法律安定性，本決定(G 3/19)對於2017/07/01前生效或申請的案件並不具效力。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
美國專利商標局啟動軟體專利檢視計畫美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）最近宣布將運用同儕檢視的概念，啟動名為”Peer Review Pilot”的軟體專利檢視先導計畫（以下簡稱PRP），該計畫並將與紐約大學進行中的專利共同檢視計畫（Community Patent Review Project (CPRP)）合作，以確保軟體專利的品質。 CPRP乃是由紐約大學法學院設置及管理的網站，該網站允許技術專家進一步予以檢視並提供相關資訊的機會，希望專利申請案在經過同儕檢視後，才進一步送交官方審查，藉此縮減審查程序的時間；而UPSTO的PRP也有類似的運作概念，PRP計畫在USPTO開始進行官方的專利審查工作之前，提供ICT領域的技術專家一個針對專利申請書專的權利主張，提出技術之參考註解（annotated technical references）的機會。 USPTO指出，專利審查官員唯有在資訊充分的前提下，才能做出正確的決定，考量專利審查官員必須在有限的時間內找出正確的訊息以對個別案件做出決定，而軟體相關技術的來源碼又不容易取得，也沒有完整的紀錄可供查詢，因此USPTO大膽採用同儕檢視的方法，期能藉此改善軟體專利的審查時間與品質。
英國資訊委員辦公室表示個人資料之處理應遵循GDPR，公務機關也不例外自西元2017年1月以來，英國稅務海關總署（Her Majesty's Revenue and Customs, HMRC）開始要求英國民眾使用線上語音方式進行身分認證，而民眾的聲音檔案亦被儲存至英國稅務海關總署的語音資料庫內。英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）深入調查後發現英國稅務海關總署的語音身分認證系統存在下列兩種違法情形： 未能向民眾充分揭露、告知民眾其語音、聲紋等生物識別資料如何被處理等資訊。 蒐集民眾的生物識別資料時，未能給予民眾自由行使同意或拒絕權利的機會。 英國資訊委員辦公室認為英國稅務海關總署前開情形已經違反了歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR），根據歐盟一般資料保護規則，英國稅務海關總署在蒐集、處理或利用民眾個人資料時，必須合法、公正及透明，並應取得民眾的明確同意。英國資訊委員辦公室後續將要求英國稅務海關總署應刪除違法蒐集的生物識別資料。 本次英國資訊委員辦公室的執法行動是基於2018年5月25日生效的歐盟一般資料保護規則與英國2018年資料保護法（The Data Protection Act 2018），英國資訊委員辦公室強調創新的數位服務雖有助於民眾的生活更輕鬆，但絕不能以犧牲民眾的隱私為代價，同時也隱約透露著：「沒有一個組織（包含政府機關）能夠凌駕於法律之上。」。