本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國司法部曾在2006年1月要求Google公司交出100萬張網頁資料,並提供一週內用戶搜尋關鍵字的紀錄,以協助布希政府舉證說明現行網頁過濾技術的漏洞,為捍衛兒童線上保護法(1998 Child Online Protection Act)提供辯護。但Google公司於2月17日,以大型企業商業機密外洩和用戶隱私權遭到侵犯為由,向加州法院提出措辭強硬的法律摘要報告,並拒絕美國司法部的要求。 針對Google所提出的摘要報告,美國司法部於2月24日提出回應。美國司法部公開表示,Google公司所宣稱:「提供用戶搜尋資訊將侵犯用戶的隱私權」,只不過是一個藉口。司法部進一步指出,美國線上、雅虎以及微軟等其他搜尋引擎業者都已按照要求提供了搜尋資訊。最後,司法部表示,政府為案件所需,擁有向一切機構徵求資訊的正當權利,因此Google公司仍必須將要求的資料提出。
何謂「標準必要專利」?標準必要專利(standards-essential patents,SEPs)是國際標準組織所採行的一種專利運用模式,主要係為了使標準共通技術普及之同時平衡專利權人之利益,將技術發展中重要的標準共通技術結合專利保護,同時均要求專利權人須簽署FRAND(Fair,Reasonable and Non-discriminatory)條款,以公平、合理、無歧視之原則收取合理數額之專利授權費供標準化組織成員有償使用。然而,因專利本身即是一種合法壟斷,是以標準必要專利之授權模式可實現利益最大化;但涉及到具高度共通性又難以迴避的技術時,應當避免少數專利權人濫用專利權和市場壟斷。因此,專利權人和被授權人之間,對於收取合理專利授權費之議題,在一直無法取得共識之下,往往訴諸法律解決。從美國聯邦法院涉及標準必要專利侵權之訴訟案例,可看出美國針對標準必要專利目前主要有下列幾種趨勢:(1)合理之專利授權費以該技術佔產品元件之比率計算;(2)標準必要專利之授權費金額逐步降低;(3)專利權人必須先進行授權流程(4)不能直接申請禁制令。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。