因應國際立法趨勢 專利法相關制度擬大幅度鬆綁

智慧局現正積極研修專利法,其中最為重要者包括:
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配合國際公共衛生議題,放寬強制授權條件;
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修正研究實驗免責相關規定;
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配合司法院智慧財產專業法院之成立,研擬設置爭議審議組;
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新型專利整體制度改革,考量原則開放「同一人」對於同一技術可「同時」申請,以利企業作專利佈局;
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大幅修正新式樣專利制度,開放多種新式樣保護標的,擴大新式樣專利保護範圍,以期帶動台灣文化創意及工業設計產業發展。


  由於專利法這次修正為通盤修正,故智慧局刻正召開多場公聽會,參考各界意見及參酌國際立法趨勢為整體思考,以期建立更完善之專利制度。其中,針對新型專利制度之整體政策、專利年費逾越繳納期限產生失權後之救濟制度、以及以外文本提出申請取得申請日等三項議題,智財局已於
7 18 召開公聽會,聽取各界意見,尋求共識。


  在新型專利整體制度改革部分,智慧局擬考量原則開放「同一人」對於同一技術可「同時」申請,以提供更多權益保障,以利企業作專利佈局。因此,企業一方面可取新型形式審查之便利領證,一方面也可取發明專利實體審查權利較穩定,而且二者前後接續。



  有關專利權人逾越年費繳納期限產生專利權消滅後之救濟制度,依現行
專利法第82條 規定,發明專利第二年以後之年費,未於應繳納專利年費之期間內繳費者,得於期滿六個月內補繳之,但其年費應按規定之年費加倍繳納。根據前開規定,專利權人超過年費繳納期限,得於到期後六個月內加倍補繳年費,但專利權人超過一日與超過五個月,同樣都須加倍補繳,二者顯然有所失衡,因此,這次修法預備採取比率加繳制度,也就是說,依照超過的期限多寡,比率補繳,並非一率加倍補繳。


  另外,超過六個月補繳期後,依照現行
專利法第66條第3款 規定,專利權當然消滅,只有在專利權人超過期限未繳年費是因具有不可抗力事由時,才能依 專利法第17條第2項 申請回復原狀,但是,一些專利權人超過繳費期限,並非因為具有不可抗力事由,而是具有正當理由,若因此而喪失專利權,顯非專利法保護專利權人之意旨,故此次修正亦放寬申請回復原狀之事由,以保障專利權人之權益。


  針對外文本提出申請取得申請日部分,現行
專利法第25條第4項 規定,專利申請案允許申請人先以外文說明書提出申請,嗣後再補中文說明書,而專利法對於外文說明書之語文種類並無任何限制,以致外文本種類繁多,是否與中文譯本相符,認定上有困難。智慧局這次修正,研擬作適當限制,但是與會人員有不同意見,智慧局將再通盤考量。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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type/modality:勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance:勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained):取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述,包括用於註釋資料的方法及資源,以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料,如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露,應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points:說明訓練、測試及驗證資料的大小(資料點數量),連同資料點單位的定義(例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀)。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics):指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述,如領域(例如醫療保健、科學、法律等)、地理(例如全球、限於特定區域等)、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies):指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述,如清理(例如過濾不相關內容如廣告)、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability):在資料獲取或處理中實施的任何方法描述(如有),以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源,包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII),以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases):描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time):所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training):說明訓練使用的測量或估計計算量,以運算表示並記錄至其數量級(例如 10^24 浮點運算)。 3.測量方法論(Measurement methodology):描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法:說明訓練使用的測量或估計能源量,以百萬瓦時表示(例如 1.0x10^2 百萬瓦時)。若模型能源消耗未知,可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量,提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法:以浮點運算表示方式(例如 5.1x10^17 浮點運算)說明推論運算的基準計算量,並提供計算任務描述(例如生成100000個代幣Token)及用於測量或估計的硬體(例如 64個Nvidia A100)。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時,應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式,公開揭露聯絡資訊,供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊,以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時,GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊,在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,對使其充分了解GPAI模型的能力及限制,並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供,除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式,作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制,並保留控制證據以供證明遵循AIA法案,且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時,宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格,做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具,從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料,到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計,甚至運算與能源消秏等,構面完整且均有欄位說明,而且部分欄位直接提供選項供勾選,對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊,以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的,同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責,特別是高風險AI的評估。因此,表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者,例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料,無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件,並要求於網站等適當地,公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下,提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時,為確保資訊的品質及完整性獲得控制,該準則亦明示不僅應落實且應保留證據,以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案,草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節,已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制,即可推動GPAI模型資訊的揭露,對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 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不僅國民的AI使用率低,日本總務省亦針對企業將AI運用於其業務進行調查,如下圖所示,目前有在使用AI之企業僅有46.8%(包含已取得具體成效及尚未取得成效),其餘53.2%之企業則正在測試階段、正在商議導入或至今仍未討論導入。對比中國的95.1%、德國的80.6%及美國的78.7%,雖不如國民使用率落後,但仍有不少進步空間。[8] 圖三、各國企業業務中AI運用情形調查 資料來源:総務省,令和6年版情報通信白書 二、多數國民對於AI仍感到不安 科技事務局引用KPMG於2023年所發布的《全球AI信任研究報告》(Trust in AI: A Global Study 2023),僅有13%的日本國民認為現行法規已足以確保AI可被安全使用,亦低於中國的74%、德國的39%及美國的30%。此調查結果亦如實反映出有77%的日本國民迫切希望國內能針對AI訂定相關規範。[9] 除上述兩項主要理由外,考量日本有需要進一步促進創新發展、積極應對AI產生之風險,因此科技事務局決定訂立新的AI法規。 貳、立法重點 《人工智慧技術研究開發及應用促進法》總計28條,共分為四個章節,包含第一章總則(第1條至第10條)、第二章基本政策實施(第11條至第17條)、第三章人工智慧基本計畫(第18條)及第四章人工智慧戰略本部(第19條至第28條)。考量依法規條文及章節順序不易說明,以下將以科技事務局所提供之立法概要之脈絡進行說明。 一、目的 第1條即說明本法旨在全面且有計畫地制定AI相關政策,推動AI技術之研發與應用,以改善國民生活並為國民經濟發展做出貢獻。 二、基本理念 第3條亦規定AI技術之研發與應用應以提升AI產業之國際競爭力為目標,希冀藉由AI技術創造高效率新業務,並得以應用於國民日常生活與經濟活動之各階段,另考量AI技術若經不當使用,將有助漲犯罪行為或洩漏個資等風險發生之可能性,故應確保AI技術之正確使用。最後,同條亦規定日本應在AI技術之研發與應用上進行國際合作,並努力在國際合作中取得主導地位。 三、AI戰略本部 本法第四章皆為設立AI戰略本部相關之條文,第19條、第20條及第25條第2項規定AI戰略本部應由內閣所設立,其職責有以下兩項: (一)研擬AI基本計畫草案,並推動相關事宜。 (二)促進AI相關技術研發及應用相關重要政策之規劃、提案及統籌協調等事宜。 (三)除本法規定的事項外,總部相關必要事項由政令規定。 為使AI戰略本部可順利履行上述職責,第25條賦予AI戰略本部認為有必要時,得向行政機關、地方公共團體、獨立行政機構、地方獨立行政機構的首長以及公共機關的代表,要求提供資料、發表意見、進行說明及提供其他必要協助。 第21條至第28條則為與本部組成相關之規定,其規定AI戰略本部組成成員包含以下三個職位: (一)部長:由總理擔任,掌管總部事務,並領導監督總部工作人員。 (二)次長:由官房長官及AI戰略大臣(由總理任命)擔任,負責協助部長履行職責。 (三)由除部長、次長以外的所有國務大臣組成。 四、AI基本計畫 如上所述,AI戰略本部重要職責之一,即研擬AI基本計畫草案。依第18條規定,總理應將AI戰略本部所研擬之AI基本計畫草案,提請內閣決定是否同意草案內容,待內閣作成決定後,總理應立即公布AI基本計畫。 同條亦明定AI戰略本部應以前述第二節的基本理念及以下第五節的基本政策實施之相關規定為基礎,研擬AI基本計畫草案,其應涵蓋之事項包含: (一)AI技術研發及應用政策實施的基本方針。 (二)為促進AI技術研發及應用,政府應全面性且有計畫地實施政策。 (三)政府為能全面性且有計畫地實施政策所採取的必要措施。 五、基本政策實施 第二章所涵蓋之第11條至第17條則規定政府應執行之基本政策實施事項,包含: (一)促進AI技術研發 依第11條規定,國家應採取措施促進AI技術研發,使AI技術可順利從基礎研究階段進展至實際應用階段,並在研發機構間建立研發成果得以互相流通之制度,同時提供研發成果資訊。 (二)提升基礎設施建置與使用 依第12條規定,國家應採取措施建置AI基礎設施,包含AI技術研發及應用所需之大規模資料處理、資通訊、電磁紀錄儲存等設備及為特定目的所收集之資料集等,並使AI基礎設施得以廣泛供研發機構或企業所使用。 (三)確保符合國際規範 依第13條規定,國家應根據國際規範制定基本方針並採取其他必要措施,以確保AI技術之研發及應用得以適當之方式進行。 (四)確保人力資源 依第14條規定,國家應與地方政府、研發機構和企業緊密合作,並採取必要措施,以確保、培訓和提升各領域人才的專業素質,使其具備AI技術從基礎研究至實際應用於民眾生活或經濟活動之各階段所需之專業知識,並提升其專業知識之廣度及深度。 (五)提升教育 依第15條規定,國家應提升與AI技術相關之教育與學習、辦理推廣活動或採取其他必要措施,以增進大眾對AI技術之認知與興趣。 (六)研究調查 依第16條規定,國家應掌握國內外AI技術研發及應用之最新趨勢,並進行有助於AI技術研發及應用發展之研究與調查,包含分析因不正當目的或不適當方法研發應用所導致國民受侵害之案例,及針對不正當使用之因應對策。 同時,國家亦應根據此類研究調查成果,向研發機構、企業和其他人員提供指導、建議和最新資訊,並採取其他必要措施。 (七)國際合作 依第17條規定,國家應進行AI技術研發及應用之國際合作,積極參與國際規範之制定過程。 六、職責 第4條至第8條分別規定國家、地方政府、研發機構、企業與國民應各司其職,其職責分述如下: (一)國家 依第4條規定,國家應依前述第二節的基本理念,制定並實施促進AI技術研發及應用之基本政策實施相關之計畫。此外,國家應在行政機關間積極應用AI技術,以提升行政效率。 (二)地方政府 依第5條規定,地方政府應依前述第二節的基本理念,在與國家進行適當分工後,結合各地方特色,制定並實施自主政策,以促進AI技術之研發及應用。 (三)研發機構 依第6條規定,大學及研發機構應依前述第二節的基本理念,積極進行AI技術之研發,推廣其成果,培育具有專業性和廣泛知識之人才,並協助國家與地方政府之政策實施,而國家與地方政府則應促進大學研究活動,尊重研究人員自主權及將各大學之特色納入考量。 此外,研發機構應進行跨領域或綜合性研發,同時為有效推動AI技術研發,應綜合考量人文科學及自然科學等領域之專業知識。 (四)企業 依第7條規定,任何企業有意開發或提供使用AI技術之產品或服務,或任何其他有意在其業務活動中使用AI技術,應依前述第二節的基本理念,提升其業務之效率和品質。 此外,上述企業應透過積極使用AI技術創造新興產業,並須配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 (五)國民 國民應依前述第二節的基本理念,加深對AI技術之認知與興趣,並盡可能配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 七、附帶決議 本次立法過程除條文本身外,5月27日內閣委員會亦通過20點附帶決議,針對政府實施本法時應採取之適當措施進行補充說明,以下摘錄重點說明 :[10] (一)政府應以「以人為本之AI社會原則」為基礎,進行AI技術研發及應用。 (二)政府制定AI基本計畫和基本方針,或執行政策措施時,應將風險降至最低,並考量推廣AI之益處。 (三)企業和國民應充分了解AI應用之注意事項及規避風險之措施,並透過教育使國民了解AI合理使用方法及其風險。 (四)政府針對AI應用導致之失業或貧富差距擴大採取必要措施。 (五)政府應透過法規打擊AI技術之濫用,特別是利用兒童圖像產生之深偽色情內容,並加強對網站管理員刪除違法內容之監管,保護受害者。 (六)政府和民間機構將合作開發以日語為基礎之大型語言模型。 (七)政府應消除新創企業等新進者之壁壘,創造公平開放之市場環境。 (八)政府應將AI定位為國家戰略重要領域。 (九)政府應考慮電力供需,策略性地建設資料中心。 (十)政府應以跨學科之觀點強化對AI人才之培養,並確保足夠有投資。 (十一)政府應積極營造有利於國家、地方政府、企業應用AI之環境,並避免因營運效率提升而出現裁員情形。 (十二)政府應執行降低AI風險之措施,並進行公私合作以確保安全。 (十三)政府於進行調查和指導時,應避免施加過重之負擔或要求過多資訊揭露,同時考慮保護企業之商業機密等智慧財產權。 (十四)政府於國民權益受害之個案進行調查和指導時,應即時自企業或服務使用者和人工取得資訊,以便迅速發現個案並因應。 (十五)針對依《廣島人工智慧進程國際行為準則》負有報告義務之企業,政府應最大限度地減少其與現行國內法規之報告義務之重複。 (十六)政府應不斷修訂本法及其他相關計畫與方針,以確保AI應用能促進國民生活改善和國民經濟發展,並及時應對新風險。 (十七)AI戰略總部之組織架構,應消除各部會、機構垂直分工造成之弊端,並積極自民間招募人才。 (十八)政府應儘早成立由AI倫理、法律和社會議題等領域專家組成的智庫機構。 (十九)如出現現行法規難以因應之新風險,政府應考慮導入風險導向之概念,依風險等級而採取不同監管措施。 (二十)因應AI應用產生之智慧財產權相關侵權行為,政府應參考其他國家之情形,探討因應措施。 參、總結 日本緊接著韓國之後,成為亞洲第二個在法律層級通過AI法規的國家,惟相較歐盟或韓國通過的AI法,日本在法律條文的訂定上,主要是針對政府與各界之職責進行規範,而缺乏對於AI技術開發或應用風險之監管。儘管附帶決議中較多具體內容,仍須待AI基本計畫訂定後,日本對於AI技術開發或應用之監管模式才會有較清晰之雛形。 考量到日本尚有通過20點附帶決議,日後仍可關注AI戰略本部如何依據AI法及附帶決議擬定AI基本計畫,未來或可成為我國人工智慧法制政策規劃之參考依據。 [1]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案(第217回閣法第29号)。 [2]〈議案情報:人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案〉,参議院,https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/217/meisai/m217080217029.htm(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [3]参議院,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉,https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [4]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律法律(令和7年法律第53号)。 [5]內閣府,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案(AI法案)概要〉,https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217gaiyou_2.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [6]STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024), https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai-index-report-2024-smaller2.pdf (last visited June 11, 2025) [7]総務省,〈令和6年版情報通信白書〉,https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [8]総務省,〈令和6年版情報通信白書〉,https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。 [9]KPMG, Trust Inartificial Intelligence: Country Insights on Shifting Public Perceptions of AI (2023), https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2023/09/trust-in-ai-country-insight.pdf.coredownload.inline.pdf (last visited June 11, 2025). [10]参議院,〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉,https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf(最後瀏覽日:2025年6月11日)。

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