美國最高法院在Bilski v. Kappos案中仍然留下對於商業模式的可專利性做下模糊的判決
美國最高法院於2010年6月28日對Bilski v. Kappos案作出5比4的拉距判決。原告Bilski為一家能源產品公司，其就一種讓買家或賣家在能源產品價格波動時，可用來保護、防止損失或規避風險的方法申請商業方法專利（Business Method Patent）。但美國商標專利局審查人員以此發明只是一種解決數學問題，而為抽象而無實體呈現的想法為理由而拒絕。經該公司於專利上訴委員會上訴無效後，繼續上訴至聯邦巡迴法院與最高法院。
最高法院拒絕適用前審以美國專利法第101條（35 U.S.C. §101），創造發明是否為有用的、有形的及有體的結果作為認定方法專利的標準。而最高法院多數意見係採用「機械或轉換標準」（machine or transformation test）為專利法第101條可專利性之標準，認定如果創造發明的方法能與機械器具或配件相結合或轉換為另外一種物品或型態時，即認定此方法具可專利性。惟經法院適用此標準後，仍認定原告的商業方法不具可專利性。
一些批評認為，目前「方法」和「轉換」等關鍵字的定義還不清楚，而該判決並沒有澄清這些爭議，甚至帶來更多的疑惑。美國律師Steven J. Frank認為，雖然最高法院的意見放寬了可專利性的標準，但是並沒有提及認定可專利性的其他標準。
該判決亦未明確指出商業方法究竟要符合哪些實質要件，方具有可專利性。相當多的電子商務中所使用的「方法」都有專利，最有名的大概就是亞馬遜公司的「一鍵購買（one-click）」的網路訂購方法，還有Priceline公司「反向拍賣」（reverse auction）的方法等。許多電子商務、軟體及財務金融相關業者在這個判決之後，對於商業方法的可專利性也感到相當的困惑。如果有方法專利的存在，那麼擁有這些專利的公司就可以放心了；但是，如果方法沒有可專利性，那麼對於現在擁有方法專利的權利人不啻是一個很壞的消息。是否一些比較不抽象的方法就具有可專利性，而比較抽象的方法就專利性，判定的標準又在哪裡，對此，法院並沒有加以說明，在法院明訂出更明確的標準之前，目前仍留給美國商標專利局來判定。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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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。
科技部產學合作企業資格認定釋疑科技部產學合作企業資格認定釋疑 資策會科技法律研究所 法律研究員 林思妤 105年02月15日 壹、前言 產學合作，顧名思義，是指產業界與學界合作的模式，為的是讓產業界能有來自學界源源不絕的創新想法以及研發能量；相對地，學界人員自身的知識亦可與產業界作連結，甚至進一步於產業界獲取實務經驗。透過產學合作，雙方得以人才流通、資源共享，以創造更多雙贏局面，促進產業發展，提升國家競爭力。 日前我國產學合作有由科技部補助或是由經濟部、教育部建立產學合作資訊平台供相關單位申請利用，各有不同的運作方式。而隨著申請者增加，申請者類型也更多元，些許問題漸漸浮上檯面，尤以「科技部補助產學合作研究計劃作業要點」（以下簡稱作業要點）中合作企業的認定備受關注。 故本文將就該作業要點的合作企業認定作一討論。首先，分析合作企業組織型態的適用範圍，再由其組織形態進一步探討合作企業是否應以營利為目的；並就近期部分申請者如補習班、醫療機構、公益性社團法人等，是否符合要點中合作企業的要件一一進行說明。 貳、科技部產學合作要點合作企業認定 作業要點第二點第三項中對於「合作企業」定義如下：「係指依我國相關法律設立之獨資事業、合夥事業及公司，或以營利為目的，依照外國法律組織登記，並經中華民國政府認許，在中華民國境內營業之公司，並以全程參與本部產學合作研究計畫（以下簡稱產學合作計畫）為原則」。 一、合作企業應以營利為目的 作業要點第二點第三項規範，合作企業為獨資、合夥事業及公司，亦即：一人出資經營、獨掌主權、獨享利益、獨負虧損責任的獨資事業；兩人以上互約出資，以經營共同事業之契約（民法第667條）:共同從事商業經營、共享營利、共負虧損的合夥組織；以營利為目的，依照公司法組織、登記成立之社團法人（含無限公司、兩合公司、有限公司、股份有限公司、閉鎖性股份有限公司等）。申言之，上述各項組織型態皆以營利為目的，故本作業要點合作企業對象應以營利為必要，僅法無明示而已。 至於該點後段特明訂以營利為目的之外國公司在我國政府認許之下亦得為合作企業，便再次顯示了以營利為目的之重要性。該項之所以會在外國公司部分特別說明，應是為了避免我國與他國之間對於組織型態在是否以營利為目的的要件上有所不同而強調。 故國內補習班、診所為獨資、合夥事業或公司組織，並依相關法規進行設立登記後，應符合作業要點中合作企業之資格。另外，像是各式醫療機構、財團法人、公益性社團法人，則不符合現行合作要點合作企業的要件。 二、補習班及診所適用現行作業要點之合作企業 (一)、補習班組織形態以獨資、公司為主 根據經濟部商業司商業登記資料查詢系統[1]，目前我國補習班有獨資、公司的組織型態，像是一般的文理補習班多為獨資[2]，而以公司組織形態設立者，如沈赫哲文教事業股份有限公司等。 而在現今強調知識經濟的環境下，數位教育，知識庫的建立是不可或缺的。相關學術單位與補習班可藉由產學合作，達到師資、教材資源的共享、流通，相信多元化的學習方式對於學子必有幫助；同時，這樣的資源分享，亦可降低雙方教學成本。但學校教師是否會因此有被認為是在補習班兼任，以及產學合作產出之教學產品是否需要在行銷方面作限制，以免有學校教師利用產學合作圖利等疑慮皆是隱憂，必須注意。 (二)、診所組織形態以獨資為主 診所組織型態則多為獨資，尤以一般常見診所為主[3]。一般而言，各式醫療機構與學界的合作，不外乎是讓醫學體系學生能有機會實習，與實務界共同研究醫療議題，期待醫療技術之進步。然而，在業界的醫護人員，不管是醫院或是診所，都有由醫師公會與學校一起合辦的強制進修課程[4]，課程時數多寡類別，則依醫護人員所持有之專業執照有所不同。姑且不論醫護人員進修效果如何，但診所成為合作企業對象之實益可能有限。 (三)、有限合夥應納入作業要點合作企業範圍 2015年6月24日增訂公告有限合夥法所規定之有限合夥組織[5]，亦屬以營利為目的之事業，科技部應可將其納入作業要點合作企業對象範圍。有限合夥組織的增訂是為了提供單純投資者與積極經營者共同從事商業活動的新選擇樣態，賦予投資者與經營者不同權責，期能促進我國產業發展，提升國際競爭力。 三、其他合作企業組織型態認定疑義 (一)、社團法人醫療機構有解釋空間 就醫療機構的部分，根據醫療法第十二條，醫療機構設有病房收治病人者為醫院，僅門診者為診所；非以直接診治病人為目的而辦理醫療業務之機構為其他醫療機構。除診所以外，目前醫療機構有由政府機關、公營事業機構或公立學校所設立之公立醫療機構（醫療法第三條）；由醫師或依有關法律規定辦理醫療業務之公益法人及事業單位所設立之私立醫療機構（醫療法第四條）；由捐助人捐助一定財產，以從事醫療業務為目的，經許可設立為財團法人之醫療機構（醫療法第五條），以從事醫療事業辦理醫療機構為目的，經中央主管機關許可登記之社團法人醫療機構（醫療法第五條）[6]。 當中，就是否為營利事業的角度來看，社團法人醫療機構結餘可按出資比例分配予社員，具有營利性質，屬所得稅法第11條第2項所稱之其他組織方式成立之營利事業，卻非作業要點稱之獨資、合夥或公司之組織型態，故有其解釋空間，建議可修正作業要點納入之。 (二)、財團法人及公益性社團法人非現行作業要點合作企業 財團法人如基金會、協會，以及公益性社團法人等，非公司法及商業登記法所規範之獨資、合夥或公司等，且非以營利為目的之組織，不適用商業法令之相關規定，其是否得經營營利組織（事業）須依各主管法令規定辦理。又依商業登記法第9條第1項第6款及第7款之立法意旨，係指自然人始得經營商業，則政府機關、人民團體及財團法人均不得為獨資、合夥事業之負責人或合夥人，自無商業登記法之適用。老人安養院，依據老人福利法第37條，老人福利機構不得兼營營利行為，可能不符合本作業要點精神。 (三)、專門職業人員組織非作業要點合作企業組織 根據經濟部函釋[7]，依法令規定應由專門職業人員辦理之業務，尚非公司或商業得登記經營之營業項目，自不得以組織公司或獨資、合夥之事業經營。故不符合作業要點合作企業資格。 1.查建築師係建築師法規定之專門職業人員。是以「○○○聯合建築師事務所」之名稱自無涉及商業登記法之適用[8]。 2.物理治療師、技師、護理師[9]亦同。 參、建議與結論 綜上所述，現行作業要點之合作企業組織型態唯獨資、合夥，以及公司，且由該組織型態觀之，合作企業對象應以營利為目的。補習班與診所的組織型態因多在規定之合作企業組織型態範圍內，其資格當無疑義。然就醫療機構、財團法人，以及公益性社團法人等組織型態並非現行作業要點合作企業組織型態範圍內，又非皆以營利為目的，是否得申請科技部產學合作相關補助，具有疑義。 儘管如此，若由產學合作的目的性為考量依據，放寬科技部產學合作企葉對象，似無不可。當中，建議科技部可隨現行組織型態的增加納入有限合夥，亦可補充非商業登記法範圍內之組織型態，甚至是否有可能於作業要點中納入「不以營利為必要條件」的相關字語，放寬合作企業的認定。如此放寬合作企業對象，必能使產學合作更加多元，促進產業提升。惟放寬資格之際，為了同時把守產學合作素質及效益，或可進行實質必要性檢視，如：合作企業資本額、內部人員持有專業證照類型及比例等，達到產學合作最高效益。 [1]經濟部商業司-商業登記資料查詢。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do?method=first&agencyCode=allbf&showGcisLocation=true&showBusi=true&showFact=false (最後流覽日:2015/2/22) [2]以補習班為關鍵字輸入經濟部商業司商業資料查詢系統，點入之後，可看見多數診所為獨資。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do [3]以診所為關鍵字輸入經濟部商業司商業資料查詢系統，點入之後，可看見多數診所為獨資。 http://gcis.nat.gov.tw/moeadsBF/bms/bmsInfoListAction.do (最後流覽日:2015/2/22) [4]中華民國醫師公會全國聯合會醫師繼續教育課程一覽表。 http://www.tma.tw/credit/credit_4.asp(最後流覽日:2015/2/22) [5]有限合夥法是有鑒於先前我國營利事業組織型態，大致上可分為具有法人格的公司，以及不具有法人格的獨資及合夥。在實務運作上，因合夥不具法人格，不僅對合夥的經營造成困擾，亦間接降低合夥的競爭力。此外，合夥人對於事業須負連帶無限清償責任，未實際參與合夥事業經營的合夥人承受過大的經營風險，也降低投資者選擇以合夥型態經營商業的誘因。 [6]醫療法人經中央主管機關及目的事業主管機關之許可，得附設下列機構：護理機構、精神復健機構、關於醫學研究之機構、以及老人福利法等社會福利法規規定之相關福利機構。 [7] 經濟部96.11.15經商字第09602149510號函。 [8] 同註3。 [9] 經濟部100.9.16經商字第10002120700號函。
歐盟擬大幅調降文字簡訊傳輸費用歐盟執委會電信委員Viviane Reding提出一項擴大手機漫遊簡訊計畫（cross-border text messages plans），主要內容系將目前平均一通49美分的漫遊文字簡訊傳輸調降70%以下。在確定這項政策可以獲得歐盟民意的支持後，新的正式立法計畫將在2008年秋天完成，經過歐盟政府與歐盟議會同意後，預計於2009年的夏天實施這項新政策。 雖然丹麥建議以4.2美分作為零售文字漫遊簡訊的價格上限，但是在徵詢各方意見後，電信委員會最後仍然決定以12美分做為文字漫遊簡訊的價格上限。除此之外，依據電信委員會的消息指出，文字漫遊簡訊的批發價上限也將可能調降在4到8美分之間。 有業者表示，歐盟電信委員會增加對於電信費率的價格管制，將會降低業者研發新服務的意願。但是，歐盟電信委員會認為業者的主張，並不能構成文字簡訊費率上限政策施行的阻礙。 由於文字簡訊的市場已經成熟，業者在此項服務的獲利上已相當穩定，因此透過合理的價格上限，可以讓消費者有更符成本的漫遊文字簡訊服務，同時業者也能持續在此項服務上獲利。但是反觀資料傳輸尚處於萌芽階段，因此電信管制者與系統業者皆認為目前就漫遊的資料傳輸進行價格上限管制尚不適宜。 另外，Reding於2007年曾提議對於歐洲漫遊語音通話的價格進行上限管制，此項電信費率政策受到習慣於暑假進行跨國旅遊的歐盟居民的歡迎，Reding表示此項於2009年到期的政策極可能再延長三年至2012年。
2025年美國法院以「後設資料」作為審理AI深偽數位證據案件之重點2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案（下稱Mendones案），面對生成式AI與深偽（deepfakes）對數位證據真實性的威脅，美國法院特別提到針對後設資料（metadata）的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據，其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符，整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵，法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此，法院要求原告須提出該影片的後設資料，包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示，原告提交的後設資料不可信，因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊（非典型的資訊），例如：著作權聲明。且法院進一步指出，許多非典型的資訊被放在不相關的欄位，例如：Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」（musical genre）欄位內。因此法院懷疑，前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張，其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出，直到iOS 18版本作業系統，iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術，且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型，因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為，本案生成式AI影片已超越提交虛假引文（Fictitious Citations，即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況）的範疇。在訴訟中使用深偽證據，嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任，並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此，法院採取嚴厲的永久駁回訴訟（dismissed with prejudice），以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節，如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰，我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」，以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制，以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳，如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序，將有助於強化數位信任。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）