藥品專利聯盟與藥廠達成首件授權協議

  國際藥品採購機制(UNITAID)為協助開發中國家取得價格可負擔的人類免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus,HIV)及愛滋病(Acquired Immuno-deficiency Syndrome,AIDS)用藥,2009年12月時即宣布成立「藥品專利聯盟基金會」(Medicines Patent Pool Foundation,MPPF),提供5年約442萬美元作為促進各大藥廠投入專利於所組之藥品專利聯盟(Medicines Patent Pool,MPP)之經費。去(2010)年7月,MPPF在瑞士登記成立後,立即展開與藥廠協議將其專利授權給MPP,以及同意MPP再授權給其他藥廠生產製造相關藥品之行動。

  經過近1年努力,今(2011)年7月,MPPF終於與第一家美國藥廠Gilead Sciences達成授權協議,將旗下的Tenofovir(此為B型肝炎治療用藥)、Emtricitabine、Cobicistat、Elvitegravir及前述藥品固定劑量之單一藥丸產品Quad,授權給MPP再利用。接下來,MPP預計還要繼續向Abbott Laboratories、Boehringer-Ingelheim、Bristol-Myers Squibb、Merck & Co、Roche、Tibotec / Johnson & Johnson及Viiv Healthcare等藥廠爭取授權。

  根據Gilead藥廠授權協議,MPP得以無償、非專屬、不可轉讓方式製造、使用、邀約販賣及販賣前述藥品,並將之再授權給印度學名藥廠;合法的被再授權人(Sublicensee)得出口及販賣其藥品,並支付3-5%權利金,但被再授權人若是為12歲以下兒童病患開發液體狀、可分散之兒科醫學劑型配方時,則可例外無須支付權利金。雖然Gilead藥廠之授權協議在內容上仍有諸多值得檢討之處,例如只限授權給印度學名藥廠、提供臨床試驗階段之Cobicistat、Elvitegravir及 the Quad藥品,雖確實可使開發中國家最快速度享受到最新的有效藥,但不免會引起是否涉及開發中國家新藥人體試驗之揣測。但無論如何,MPP成功獲得Gilead藥廠之授權,除打破外界先前對於MPP能否實際說服商業藥廠為公益目的加入之質疑,藉由雙方所訂之對象、範圍、權利金與例外等授權條件,更能明確看出MPP日後實際運作將採之方式。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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澳洲法院認為新聞標題不受著作權法保護

FairFax媒體出版公司是澳洲財經評論(Australian Financial Review,以下簡稱AFR)報紙的出版商,控告Lexis Nexis資料庫所提供的ABIX服務,提供不同的來源的每日新聞標題和摘要,包括AFR的新聞),是侵害FairFax新聞標題的著作權,同時,FairFax要求Lexis Nexis停止使用這些文字。 澳洲聯邦法院認為:1.著作權法不保護新聞標題,因為新聞標題太過簡短;2.證據顯示新聞標題並不能做為共同著作的一部分;3.新聞標題非整篇新聞最實質的部份。4.因為LexisNexis所使用的新聞標題可以構成合理使用。澳洲著作權法中,依據使用的性質與目的若使用新聞報導內容,是可以作為合理使用的主張。也就是說即使新聞標題受到著作權法保護,但LexisNexis仍可以主張合理使用,不會有侵害著作權的疑慮。 法官Annabelle Bennet表示:「新聞標題普遍來說就如同書名,太簡單且太短是不能受到著作權法中的語文著作保護。新聞標題的功能像是一篇文章的篇名,也像針對主題用濃縮的方式簡短的敘述,就如同像是一本書的書名長度。普遍來說,新聞標題太過簡短以致於不能被認為是語文著作,就像是標識(LOGO)在著作權法的評價上不夠重要以致於不能作為美術著作,即使這些是花費技能和勞力所創造的。

用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限

用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).

德國「促進智慧財產權保障落實法Gesetz zur Verbesserung der Durchsetzung von Rechten des geistigen Eigentums,Durchsetzungsgesetz」將於今年8月1日開始生效施行

  歐盟「Enforcement-Ricgtlinie 2004/48/EG指令」於德國國內法,而採取所謂「條款立法Artikelgesetz」之綜合立法方式*,包括「專利法」、「商標法」、「實用新型專利法」、「半導體保護法」、「外觀設計專利法」、「品種保護法」、「非訟事件費用法」以及「著作權法」等相關條文之修正。   其中涉及「著作權法」相關重要修正條文包括「他人資訊提供請求權」,主要是賦予著作權人在主張權利侵害時,得向ISP業者要求提供可以辨明侵權者之身分資料(§101 UrhG),惟須符合特定條件,例如,侵權者須有營業行為(in geweblichem Ausmaß)。然而,就何謂「營業行為」在立法過程中爭議迭起,最後達成協議,決定認定「營業行為」之判斷標準包括:上傳、下載或公開傳輸檔案的數量、電影影片是否為全片供下載、錄音專輯是否整張專輯均提供下載等。簡言之,判斷標準將交由司法單位自被下載檔案的「量」與「質」加以衡量。   不同於歐盟Enforcement-Ricgtlinie指令,新修正之著作權法規定在侵害利益輕微案件中,權利人得向侵權人主張存證信函相關費用之上限為100歐元(§97a UrhG),此規定目的在預防權利人相關費用的主張權利遭致濫用。惟於立法過程中遭權利人及律師代表極力反對,認為如權利人堅持捍衛其權利,則超過100歐元之費用部分需由權利人自行吸收,顯不公平。   在著作權保障意識高漲的現代,有關著作權侵害判斷標準以及賠償方式爭議不斷,德國著作權法亦在相關壓力下持續修正著作權法相關條文,擴大對著作權人之保護。這一波修正條文於8月1日正式施行後成效如何,值得後續觀察。 * 主要是將原本散落在不同法律規範中之條文,以組成「條款」的方式將修正的條文。立法過程完成後,該法的 「架構」是由各個「條款」所組成,而每個條款是代表一個(遭到修正之)法律條文。

英國推動農場資料認證計畫,首重資料生成、保護與維護管理

英國Farm Data Principles組織(下稱FDP,前身為英國農場資料委員會(The British Farm Data Council)),在2024年2月26日英國農業科學技術跨黨派小組(All Party Parliamentary Group for Science & Technology in Agriculture)於西敏寺辦理的會議,正式宣告農場資料認證計畫,FDP強調因目前欠缺資料治理原則,導致缺乏信任等資料使用障礙,並指出若未事先約定資料如何使用等,將致無法明確保護資料。截至目前為止,已經有7個組織取得完全(Full)或臨時(Provisional)認證。 農場資料認證計畫包含四大核心要求,分別為: 1.「您的資料是您的資料(YOUR DATA IS YOUR DATA)」:如強調應由資料生成者擁有及管控資料,且未經其許可,不得接觸、儲存、共享或銷售資料,以及應明確說明參與資料處理的對象等。 2.「通過認證的組織清楚資料共享的價值和好處(CERTIFIED ORGANISATIONS ARE CLEAR ABOUT THE VALUE AND BENEFIT OF DATA SHARING)」:如應針對資料使用範圍及方式,提供明確說明,以及必須解釋如何整合資料及其衍生的價值等。 3.「通過認證的組織須確保資料安全(CERTIFIED ORGANISATIONS KEEP YOUR DATA SAFE)」:如為維護資料安全,應採取適當的資料安全標準及規劃資料外洩處理流程等。 4.「通過認證的組織須努力使資料變得簡單(CERTIFIED ORGANISATIONS STRIVE TO MAKE DATA EASY)」:如提供資料相關教育訓練,以及確保組織能夠回應請求或投訴等。 為因應農業資料於研發過程中的資料應用風險,資策會科法所創意智財中心協助農業部研擬「智慧農業科技研發資料源頭查檢說明手冊」,並於2024年3月14日正式發布,相關手冊所附之資料管理查檢表,可協助智農科技研發者針對資料取得、使用及管理,事先進行整體性規劃,並與不同的資料提供者及合作對象就資料權利義務約定清楚。其中針對資料管理,更依照資料生成、保護及維護的標準化作業流程,設計各階段相應的管控要項,確保農業資料持續處於有效管理的狀態,以降低資料潛在風險,促進資料流通應用。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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