2011年7月29日美國聯邦巡迴上訴法院針對Myriad Genetics公司之單離去氧核糖核酸(isolated DNA)專利無效上訴案作出判決,認定人體基因具有可專利性。
本案緣起於Myriad Genetics公司利用單離DNA BRCA1及BRCA2兩項基因,發展出一套乳癌風險檢測技術,並成功取得7項專利。未料2009年時,美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union,ACLU)及美國公共專利基金會(Public Patent Foundation,PUBPAT)以「授予單離DNA專利權係違反專利法第101條規定」為由,向紐約南區聯邦地方法院提起確認專利無效之訴,並獲致勝訴判決後,全案便上訴至聯邦巡迴法院。
美國專利法第101條(35 U.S.C §101)雖規定:「任何人發明或發現新而有用的方法、設備、製品或物之組合,或新而有用的改良,皆可依本法所定條件取得專利。」但標的若屬自然產物(product of nature)者,則不應授予專利。因此,本案關鍵問題在於:單離DNA是否屬於自然產物?
針對此一問題,巡迴法院以1887年聯邦最高法院於Hartranft v. Wiegmann案中所闡明的「人為介入(human intervention)是否已賦予發明物與自然產物明顯不同的特質」原則為判斷標準,認定單離DNA雖取自於原生DNA(native DNA),但其經化學處理後可釋放出特定分子,已與人體內之原生DNA有顯著不同,故具有可專利性。此外,法院更指出,美國專利局(The US Patent and Trademark Office,USPTO)自80年代迄今已釋出40,000件以上與DNA分子相關之專利,其中有20%為人類基因,此種長年行政慣例即便有誤,亦應由國會加以變更,而非法院。
本案受矚目之處,在於Myriad公司上訴時,美國司法部即透過法庭之友建議書(friend of the court briefs),向巡迴法院表明其否認人類基因具有可專利性的立場,因此本案判決結果等同於對司法部見解之否決。美國生技業者則認為單離基因專利(isolated gene patent)是生技產業的基石,此判決結果符合專利局一貫的專利政策,而此政策正是過去催生美國生技產業的推手;惟外界預料本案極可能再上訴至聯邦最高法院,屆時將對美國生技產業造成何種影響,值得持續觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
墨西哥的聯邦資料保護法在二0一0年四月經墨西哥國會通過後,已於同年七月六日生效。這個新法旨在保護個人的隱私權並強化個人對自身資訊的掌控。與我國新近通過的個人資料保護法相同,墨西哥的這個新法所規範的範圍也包括了私部門對個人資料的蒐集、處理與利用。 在新法通過之後,原本的聯邦公共資訊近用機構(Federal Institute for Access to Public Information),亦擴張執掌並更名為聯邦公共資料近用及資料保護機構(Federal Institute of Access to Information and Data Protection)。在新制下,該機構將在原有負責事務外,另肩負起監督私部門就個人資料保護的相關事務。 此外,該法設計了一個雙重的監督機制:當資料的蒐集、處理或利用人,也就是所謂的資料控制者(Data Controller)出現可能違反聯邦資料保護法的狀況,將先由各相關部門的主管機關,例如主管經濟事務的機關或主管交通事務的機關來介入處理,而非由聯邦公共資料近用及資料保護機構立刻介入。
落實完善數位資料管理機制,有助於降低AI歧視及資料外洩風險落實完善數位資料管理機制, 有助於降低AI歧視及資料外洩風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年07月07日 近年來,科技快速發展,AI(人工智慧)等技術日新月異,在公私部門的應用日益廣泛,而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出,隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功,更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1],與此同時,AI歧視及資料外洩等問題,亦成為社會各界的重大關切議題。 壹、事件摘要 目前AI科技發展已牽動全球經濟發展,根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力:下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出,預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中,45%受訪者認為ChatGPT問世,增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險,僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料,將可能複製人類偏見,造成AI歧視問題,而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時,亦會造成資料外洩問題。 貳、重點說明 首先,關於AI歧視問題,以金融領域為例,近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時,如決定是否能取得貸款,應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4],同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料,本身存有偏見問題,則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款,在無形之中加劇,甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。 其次,關於資料外洩問題,資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下,ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄,若帳戶被盜,則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間,在亞太地區有近41000個帳戶被盜,而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜,甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時,ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外,甚至發生個人資料外洩問題,即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件,付款地址,信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。 參、事件評析 對於AI歧視及資料外洩等問題,應透過落實完善數位資料治理與管理機制,以降低問題發生的風險。首先,在收集訓練資料時,為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料,應建立資料評估或審查機制,減少或避免使用有潛在歧視問題的資料,以確保分析結果之精確性。 其次,不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等,均應落實嚴謹的資料保密措施,避免資料外洩,如必須對於資料進行標示或分類,並依照不同標示或分類,評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換,以無法直接開啟的檔案格式進行留存,縱使未來可能不慎發生資料外洩,任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時,亦應採取適當加密傳送機制,避免遭他人竊取,盜取帳戶或個人資料。 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境完善,於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範(Essential Data Governance and Management System,簡稱EDGS)」,完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護,以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制,故對於不同公私部門的AI相關資料,均可參考EDGS,建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023). [2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023). [3]Gartner, supra note 1. [4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023). [5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023). [6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023). [7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).
加州立法機關提出社群媒體青少年成癮法草案,促進兒童身心福祉社群媒體是溝通資訊之重要工具。但部分社群媒體向用戶投放易使人成癮的資訊,對兒童和青少年福祉形成重大風險。據此緣由,美國加州立法機關於2024年1月29日提出社群媒體青少年成癮法草案(Social Media Youth Addiction Law),規定社群媒體除非能合理確定用戶非未成年人,或取得未成年用戶家長同意,否則不得向用戶提供易使人成癮的資訊。 該草案將網路或應用程式中,依用戶特徵或習慣,優先顯示的多片段資訊,定義為易使人成癮的資訊(addictive feed)。除非該資訊符合以下例外條件: (1) 用戶用以搜尋資訊的關鍵字不會被使用的設備記憶,且該資訊與用戶過去的社群媒體使用行為無關。 (2) 是因用戶隱私設定、設備規格、未成年人限制而呈現的資訊。 (3) 是因用戶明確要求而提供,且不易使人成癮的資訊。 (4) 是用戶間直接且非公開之通訊組成的資訊。 (5) 是同一資訊來源,且在音檔或影片形式下,不會自動連續播放的資訊。 該草案亦規定投放易使人成癮資訊的社群媒體,不得在深夜至凌晨時段、上學至放學時段,以及開學期間的週一到週五,向未成年用戶發送通知,除非已取得未成年用戶家長同意。 最後,該草案規定投放易使人成癮資訊的社群媒體每年向公眾揭露未成年用戶總數量、家長同意接收易成癮資訊的未成年用戶數量等資訊。該規定有利大眾監督社群媒體對法規之遵循情況,並促進社會對兒童、青少年身心健康的關心。
美國FDA計畫舉辦3D列印技術於醫療運用下之法制探討會議隨著3D印表機的價格日趨親民、3D列印設計檔案於網際網路交流越趨頻繁,以及預期3D列印技術在未來的應用會更加精進與複雜化,3D列印技術於醫療器材製造面所帶來的影響,已經逐漸引起美國食品藥物管理局(FDA)的關注。 在近期FDA Voice Blog posting中,FDA注意到使用3D列印所製造出的醫療器材已經使用於FDA所批准的臨床干預行為(FDA-cleared clinical interventions),並預料未來將會有更多3D列印醫療器材投入;同時,FDA科學及工程實驗辦公室(FDA’s Office of Science and Engineering Laboratories)也對於3D列印技術就醫療器材製造所帶來的影響進行調查,且CDRH功能表現與器材使用實驗室(CDRH’s Functional Performance and Device Use Laboratory)也正開發與採用電腦模組化方法來評估小規模設計變更於醫療器材使用安全性所帶來的影響。此外,固體力學實驗室(Laboratory of Solid Mechanics)也正著手研究3D列印素材於列印過程中對於醫療器材耐久性與堅固性所帶來的影響。 對於3D列印就醫療器材製造所帶來的法制面挑戰,在Focus noted in August 2013中,其論及的問題包含:藉由3D列印所製造的醫療器材,由於其未經由品質檢證是否不應將其視為是醫療器材?3D列印醫療器材是否需於FDA註冊登記?於網路分享的3D列印設計檔案,由於未事先做出醫療器材風險與效益分析,FDA是否應將其視為是未授權推廣等問題。 針對3D列印於醫療器材製造所帶來的影響,CDRH預計近期推出相關的管理指引,然FDA認為在該管理指引推出前,必須先行召開公聽會來援引公眾意見作為該管理指引的建議參考。而就該公聽會所討論的議題,主要依列印前、列印中與列印後區分三階段不同議題。列印前議題討論包含但不限於材料化學、物理特性、可回收性、部分重製性與過程有效性等;列印中議題討論包含但不限於列印過程特性、軟體使用、後製程序與額外加工等;列印後議題討論則包含但不限於清潔/多餘材料去除、消毒與生物相容性複雜度影響、最終裝置力學測定與檢證等議題。