澳洲於去(2012)年通過「智慧財產權法修正案」 (Intellectual Property Laws Amendment Act 2012),主要修正條文已於今(2013)年4月15日起正式施行。此次的修法大幅度提高了可專利性的審查標準,為澳洲專利制度帶來重大變革。新法適用於2013年4月15日以後提出實體審查申請之專利申請案,在新法施行後專利申請案將受到更嚴格的審查。
重要修正如下:
‧新法去除了舊專利法關於先前技術的地理區域範圍的限制。將其他各國的先前技術也一併納入考量,規範較舊法更為國際化。
‧新法只要求所屬技術領域具有通常知識者「可能了解」且「技術相關」即可,放寬了用來判斷進步性根據之先前技術標準,使得符合進步性的要求較舊法為提高。
‧新專利法要求專利說明書需揭露系爭發明特定的(specific)、主要的(substantial)、可信的(credible)用途,以滿足實用性的要件。此外,專利說明書上之描述必須清楚且完整,使所屬技術領域中具有通常知識者得以了解文件內容並可據以實施,
‧新法對於可專利性的認定改採「概然性權衡」(balance of probabilities)標準,亦即若專利審查員認為,未來在進行專利有效性審理,法院有超過50%的機率認定系爭發明不具可專利性時,審查委員即得駁回該申請案。
‧增加了修正專利說明書時禁止加入新事項的限制規定,對於專利的申請益趨嚴格。
此次修法是澳洲專利制度近20年以來的最大變革,經過此次修正可預見未來申請取得澳洲專利的難度將大幅提升。更值得注意的是,由此次修正,可發現澳洲專利制度已向大多數國家的規範靠攏,使得澳洲專利法與國際間其他國家如美國、歐盟等國家的規定更為協調一致。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本內閣府於2018年年初提出著作權法部分條文修正案,本次修正集中在合理使用之相關規定,並於5月17日經參議院審議通過。文部科學省在修正概要說明中,提及本次修法放寬合理使用範圍,包括下列幾種情事: 為促進大數據所提供之加值服務或技術創新開發等目的,且不致影響著作之市場價值(如圖書檢索加上部分書籍資訊、論文比對檢索顯示部分原始論文內容)。 老師以教學或提供學生預、複習為目的,利用他人著作所製作之教材,以網路傳輸之方式,上傳後供學生下載使用。 為提供視障者閱讀或因肢體殘障而無法翻閱書籍之人,而將書籍文字以錄音方式呈現。 將美術館或博物館之展出品,製作成可使用於平板電腦之數位檔案,並用於展館導覽上。 上述情形均無須得著作權人之同意。日本政府期待透過本次修法, 在教育推動、便利身障人士及美術館之數位典藏利用等相關數據資訊產業發展上,有效緩解可能產生侵害著作權之問題,故此次條文修正案及後續相關立法動態值得密切注意。
國際唱片協會發布標準,規範AI作品於音樂排行榜中之資格2026年7月,國際唱片協會(International Federation of the Phonographic Industry, IFPI)發布新聞稿,採納由各大唱片公司共同提出之生成式AI音樂進入官方榜單資格之全球標準。該標準明確劃分人類引導創作以及純AI生成或未授權AI工具作品,以此防範機器人之流量操作。 依據該標準,音樂作品若欲進入音樂排行榜,必須同時符合以下條件: 1. 合法授權:所使用之生成式AI工具必須取得授權且合法,禁止使用未獲授權之侵權訓練模型。 2. 人類實質創作:音樂必須是人類創作為主,得有AI輔助但不得為純AI生成之作品。 3. 無操縱疑慮:作品流量須為真實,且榜單資料應無人為或機器操縱。 此外,作品亦須遵守著作權及肖像權相關法規,符合AI服務條款,並配合串流平台之AI標示,使消費者能明確了解作品是否為純AI生成或經AI輔助之作品。 IFPI首先將此標準套用於其在中南美洲、中東、非洲及東南亞直接管理之官方音樂榜單,並同時與全球之國家級音樂/唱片協會合作,將該標準擴展至20多個官方榜單系統。此標準反應音樂產業界對音樂著作權保護及資料真實性之重視,並於全球範圍內劃定明確界線。 目前,IFPI之規範已逐步落實於部分官方音樂榜單實務中,如澳洲唱片業協會(Australian Recording Industry Association)即已跟進,要求所提交之音樂若有使用AI須標示使用比例,並禁止純AI製作音樂作品進入其榜單。韓國音樂著作權協會(Korea Music Copyright Association, KOMCA)亦於8月初提出禁止純AI生成音樂申請著作權登記,並曾一度頒布人類實質參與之AI輔助音樂登記,隨後因國會及主管機關認為該措施仍缺乏社會共識且牽涉著作權法效力故提出修正建議,KOMCA即於8月下旬決議撤銷該新措施,暫緩相關受理。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。
淺談歐洲法院1/09意見後之歐洲共同體專利制度發展近況