依據美國專利法第101條規定,任何人發明或發現一新的、有用的程序、機器、製造物、組合物,或做出任何新的或有用的改良,並符合專利法所定之其他條件或要求,即可以取得專利權;然而,今年(2014年06月19日)美國聯邦最高法院於Alice Corp. v. CLS Bank International一案,認定原告透過第三方中介電腦系統 促進交易雙方交換資訊,以降低交易風險之技術,只是將抽象概念(第三方中介交易之商業方法)以一般方式於電腦軟體運行,故無法取得專利。
司法實務上,各級法院開始遵循此一判決先例,宣告與此性質類似之專利無效。例如:於Buysafe, Inc. v. Google, Case No. 2012-1575 (Fed. Cir. Sept. 3, 2014)一案,法院認定原告用來擔保線上交易安全之技術,只是將擔保契約關係此抽象概念運用於網路,故無法取得專利;於Loyalty Conversion Systems v. American Airlines, Inc., Case No. 2:13-CV-655 (E.D. Tex. Sept. 2, 2014)一案,法院認定原告以獎勵點數換取消費點數之技術,只是將貨幣交換此抽象概念透過電腦進行,故亦無法取得專利。
由各級審法院判決可以觀察到,以商業方法(抽象概念)為內容的電腦軟體專利有逐漸被宣告無效的趨勢,尤其是涉及到:縱使不以電腦軟體運行,但似乎亦可完成的交易方法。由此可見,各級法院對於專利法第101條已經開始採取較嚴格的審查標準。未來無論在專利申請或專利訴訟時,都宜一併考量Alice Corp. v. CLS Bank International案所帶來的影響。
新加坡通訊與資訊部(The Ministry of Communications and Information)轄下資通訊媒體發展管理局(Infocomm Media Development Authority)於2023年6月5日公布「數位連結性藍圖」(Digital Connectivity Blueprint, DCB),指出新加坡將透過數位基礎設施的建置,實現提升網路容量、最大化運算能量、整合基礎設施集合(infrastructure stack,即將多個基礎設施作為一整體進行定義、提供與更新)、確保安全與韌性,以及永續性設計(Design for sustainability)目標,並識別五項戰略性優先事項如下: (1)在未來十年將海底電纜數量提升為現有的兩倍; (2)透過將新加坡國家寬頻網路(Nationwide Broadband Network, NBN)的頻寬提高十倍、分配頻譜予5G專網(Standalone, SA)等方法,於未來五年內建構並提供無縫、端到端且速度高達10 Gbps的國內網路; (3)與供應商合作,強化運算基礎設施的透明性與可歸責性,並與國際最佳作法保持一致; (4)為新的綠色資料中心(Green data centre)制定長期成長路線圖並使其更具能源效率; (5)推動對新加坡數位公用設施(Digital Utility, DU)集合的採用,以擴張無縫數位交易的優勢,並持續探索能從現有DU中受益的使用案例。 除戰略性優先事項外,新加坡將在更新興且前沿的領域中採取行動,具體措施包含: (1)在未來十年推動新加坡量子安全(Quantum-safe)願景; (2)為普遍的自動化系統使用奠定基礎; (3)透過測試平台與沙盒建立利害關係者生態系統,推動綠色軟體(green software)的開發、標準制定與評估; (4)透過低軌道衛星服務為關鍵產業提供創新解決方案。
日本規制改革推進會議促進農業數據利用日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立,具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會,規制改革推進會議於今(2020)年7月2日向安倍晉三首相報告,從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後,最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目,除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外,「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫,實施項目包括以下四項: 利用農林水產省補助金(見註1)導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時,應符合以下要件:根據農業領域AI數據相關契約指引,農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據,該契約條文應包含於數據契約中。 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境,透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據,未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。 農林水產省於2022年度預算開始,利用補助金導入農機廠商的農機時,須符合上述第2點OPEN API要求。 農林水產省將發出以下明確通知:因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務,以及為保護人的生命身體財產等必要之情況,農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意,可提供從農民方所取得之數據予有關當局。 日本政府為加速智慧農業落地普及,藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用,保護農民數據使用權利,且將農業數據擴散利用於公共事務,凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視,值得我國做為借鏡。 註1:補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律[昭和 30 年法律第 179 號]」(補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律[昭和 30 年法律第 179 号])的補助金,包括其他交付金、委託費。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告,責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統:世衛組織歐洲區域準備情況報告」(Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region)[1],本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧(AI for health care)調查結果,借鑒50個成員國之經驗,檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況,探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則(liability rules)之建立,為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素,因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略(national health-specific AI strategy),顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面,46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處;54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統;惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準(liability standards for AI in health),更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知,成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用,而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下,可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決,或者相反地過度依賴AI,從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面(health data governance for trustworthy AI),66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略,76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架,66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心(health data hub),30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引(the secondary use of health data),30%成員國已制定規則,促進以研究為目的之跨境共享醫療資料(cross-border sharing of health data for research purposes)。依此,許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展,惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯,這些資料問題仍需解決,以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙,有高達86%之成員國認為,最主要之障礙為法律之不確定性(legal uncertainty),其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性(financial affordability);依此,雖AI之採用具有前景,惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制;而財務上之資金障礙,包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及,特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,有高達92%之成員國認為是責任規則(liability rules),其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此,幾乎所有成員國皆認為,明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素,且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引,也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素,為促進AI應用,本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任,並建立相應機制,以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任,此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務,責任透明,並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益;以及可利用監管沙盒,使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作,從而於監管監督下,於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題,同時促進創新。 此外,WHO歐洲區域官員指出,此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始,惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進,因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]: 1.應有目的性地管理AI:使AI安全、合乎倫理與符合人權; 2.應投資人才:因科技無法治癒病人,人才是治癒病人之根本; 3.需建構可信賴之資料生態系:若大眾對資料缺乏信任,創新就會失敗; 4.需進行跨國合作:AI無國界,合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展,就歐洲之調查可知,目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立,據以推動與監管AI醫療科技之發展,惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全,因此絕大多數國家皆同意,真正影響AI於醫療領域利用之因素,為責任規則之建立,然而,調查結果顯示,實際上已建立醫療領域AI之責任標準者,卻僅有8%之成員國(50個國家中僅有4個國家已建立標準),意味著其為重要之真空地帶,亟待責任法制上之發展與填補,以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉,亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是,當有明確之責任歸屬規則,各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會,新興AI醫療科技才能真正被信任與利用,而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值,此項結論應不僅得適用於歐洲,對於世界各國亦應同樣適用,未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展,對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).
美國上訴法院營業秘密判決關於軟體功能之合理保密措施認定2022年3月9日美國聯邦第二巡迴上訴法院(下稱上訴法院)於Turret Labs USA, Inc. (下稱Turret) v. CargoSprint, LLC(下稱CargoSprint)案,維持紐約東區聯邦地區(下稱原審法院)的結論,駁回Turret的請求。依照上訴法院判決的結論,確認在原告主張軟體功能被盜用時,必須證明其與軟體供應商及使用者均簽訂保密協議,始符合保護營業秘密法(Defend Trade Secrets Act,DTSA)所定之營業秘密。 2021年2月Turret指控CargoSprint及其CEO,以詐欺的方式,進入其授權Lufthansa Cargo Americas(下稱Lufthansa)使用的Dock EnRoll軟體,並對於軟體的技術資訊及演算法,進行逆向工程,盜用其營業秘密。CargoSprint則抗辯Turret所主張者,不成立營業秘密。 對於軟體功能的合理保密措施認定標準,不論是原審法院及上訴法院均指出,應在於「誰被允許接觸」及「保密協議」。首先,對於「誰被允許接觸」之認定,原審法院指出Turret完全把軟體控制權委由Lufthansa,而Lufthansa使其顧客了解Dock EnRoll軟體功能。上訴法院則指出雖然Lufthansa已限制僅得貨運代理相關的使用者,能夠接觸軟體,但Turret並不能證明其與Lufthansa達成協議,由Lufthansa作出前述的軟體使用者限制。其次,對於「保密協議」之認定,不論原審法院及上訴法院均指出Turret未能證明其與Lufthansa及其他軟體使用者已簽訂保密協議。綜上所述,兩審級法院均認為Turret未採取合理保密措施。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)