解析生技製藥研發成果涉及智慧財產保護之新課題
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國猶他州州長於2025年3月26日正式簽署「應用程式商店問責法（App Store Accountability Act）」（下稱本法）並於同年5月7日生效，為全美首部強制應用程式商店實施年齡驗證及家長同意機制的州法，其核心目標為強化對未成年人的網路環境保護。 本法要求應用程式商店供應商（下稱供應商）於用戶創建帳戶時驗證用戶年齡，若確認為未成年人，其帳戶必須與經過驗證的「家長帳戶」相關聯，未成年人下載或購買應用程式前，供應商須自家長處獲得「可驗證的同意」，且為確保該同意基於充分知情，供應商須向家長提出詳細聲明揭露該應用程式之年齡分級、內容描述、個資之收集與共享情況，以及開發者保護用戶資料之措施等內容，且於前述內容發生重大變更時通知家長並重新取得同意。 應用程式開發者（下稱開發者）亦須向供應商提供準確的資訊，並於應用程式發生「重大變更」時及時通知供應商，及透過數據共享機制驗證其猶他州用戶的年齡以及未成年用戶的家長同意狀態。若開發者善意信賴供應商所提供的年齡及同意資訊行事，可豁免承擔違規責任（安全港機制），爰本法主要的問責對象為供應商。 前述核心義務將於2026年5月6日起生效，若供應商或開發者提供不實資訊，將構成欺騙性交易行為而受到追訴；且自2026年12月31日起，若未成年人因供應商或開發者違反本法規定而受到損害，其本人或家長將有權提起民事訴訟請求賠償。
德國法院針對GEMA控告YouTube判決出爐德國漢堡地方法院4月20日針對GEMA控告YouTube一案作出判決（Az. 310 O 461/10），確認影片平台業者著作權法上之義務，預料將為兩造授權金協議過程的僵局，造成一定影響。 本案原告GEMA主張被告YouTube應採取措施，阻止其享有權利之12個影音檔案，繼續透過YouTube平台在德國境內流通。而本案的爭點即在於：對於YouTube平台上由網友上傳、且涉嫌侵害著作權的影片內容，被告移除及防止侵害的責任範圍究竟多大。 本案法院認為，因被告本身並非將違法內容上傳之行為人，無法以德國電信服務法（TMG）第7條規定，課予其侵權行為人責任（Täterhaftung）。但被告因提供、經營平台，對著作權侵害有所「貢獻」，故法院依TMG第10條規定，認定被告YouTube僅在知悉特定侵權情事的情況下，才負擔移除或阻斷網路接取的義務；而當平台業者收到著作權侵害的通知後，便須立即阻斷涉嫌侵權的影片，並採取合理的措施，防止侵權行為再發生。然而，法院也強調，平台業者只負擔「合理」的檢查及管控義務，故平台業者毋須逐一檢視所有已上傳的影片。 按本案法院見解，所謂合理的措施，包括YouTube須利用其所研發的「內容識別系統Content-ID」，防止特定的侵權內容再次發生。另YouTube也負擔加裝文字過濾軟體的義務，以杜絕含有特定標題或關鍵字之影片上傳至平台。 據了解，雙方均發表聲明對此判決結果表示肯定。除原告得以主張其所享有的著作權外，YouTube也認為法院明確界定影視平台業者應作為的義務範圍。但對原告GEMA來說，重點在如何透過訴訟程序對YouTube施壓，重啟授權金的談判。兩造後續對長久來授權金計算公式的歧異將如何達成共識，值得關注。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國國際貿易委員會（USITC）發布「全球數位貿易報告，推動數位經濟新機會」