美國白宮為避免由聯邦補助的生物科技研究案,因研究涉及具危險性生物,而不經意製造出生化武器,繼此於2014年9月24日由國家衛生研究院(National Institutes of Health,NIH)和白宮科技政策辦公室(White House Office of Science and Technology)共同提出新規範,即「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的機構監督政策」(United States Government Policy for Institutional Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),旨在加強由聯邦預算補助的生物雙重用途研究(Dual Use of Research)安全性。
前述生物科技研究中的生物雙重用途研究,意指以增進公共衛生、國家安全、農業、環境等為主旨的生命科學研究之外,尚有其他具殺傷力或致命性的合法研究,例如合成病毒、除草劑等。早於2013年,美國白宮即已開始實施「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的監督政策」(United States Government Policy for Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),惟本次另以機構為主要規範對象。而作成新規範之重點分述為三如下:
1.原先以補助單位(通常為國家衛生研究院),為具危險性生物研究案為監督、責成單位,現將該監督責任歸屬移轉至取得相關補助的科學家、大學或研究機構。
2.從事相關具危險性生物研究之科學家,必須通報其所屬機構,並且須召開審查委員會評估相關風險,亦須通知聯邦層級的補助單位。此外,該科學家與其機構必須提交一份風險防範之計畫書,例如建立生物安全等級(biosafety rating)較高的實驗室等。
3.違反相關規範之受補助對象,將面臨中止、限制或終止補助之處分,甚至失去申請未來聯邦補助單位所補助一切與生命科學相關研究補助的機會。
WTO爭端小組於2018年6月28日裁決澳洲「素面菸品包裝案」(Australia—Tobacco Plain Packaging)由澳洲勝訴,本案歷時長達5年,係由古巴、宏都拉斯、多明尼加共和國及印尼4個WTO成員針對澳洲2011年實施「素面菸品包裝法案」(Plain Packaging Act)向WTO爭端解決機構提出控訴。 澳洲系爭法案要求菸盒外觀應採統一規格之外觀,禁止使用具識別性鮮明的顏色,不得出現任何具有宣傳效果之商標或印記,僅能以單調的橄欖色為主色,品牌名稱需以小型標準字體印刷,健康警示圖片需占菸盒面積正面75%,背面90%,以達降低國內吸菸人口、保護國民健康之目的。 原告方認為法案侵害菸商使用商標權利,能否有效達到減緩菸害之目的仍有疑義,主張該法制造成不必要之貿易障礙。爭端小組檢視原被告主張與證據,認定澳洲法律係透過減少菸品使用、改善公眾健康目的,手段與目的之間具合理關聯性,駁回原告主張其他替代措施具同等效果的訴求、侵犯商標違反智慧財產權的論點。 此案被視為全球公共健康衛生政策與貿易衝突之指標性案件,目前法國、匈牙利、愛爾蘭、紐西蘭、挪威、斯洛維尼亞、英國均已通過此類包裝規定,而比利時、加拿大、哥倫比亞、印度、巴拿馬、土耳其、新加坡與馬來西亞等國亦有意比照辦理。惟國際菸草產業質疑此項裁定,將使其他欲實施嚴格管制菸品、酒類與垃圾食品的國家開先例,不利於商標權保護與發展。
日本公布「資料與競爭政策檢討會報告書」並探討資料收集利用違反《獨占禁止法》行為近年來,受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響,大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為,以利業者透過資料收集、累積和分析等方式,創造出新的產業價值,日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」,自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會,並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章,內容為第1章檢討背景,第2章回顧資料環境變化與利用現狀,第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》,第4章資料收集、利用相關行為,以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。 報告書指出,業者不當收集資料和不當佔據資料等行為,均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者,利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為,如原本只需要性別和年齡資訊,卻額外要求對方提供住所、電話等訊息;後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫,排除其他競爭者等行為,如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
歐洲專利局闡明CRISPR專利優先權認定的裁決理由歐洲專利局(European Patent Office,下簡稱EPO)於2020年11月發布了裁定撤銷歐洲專利EP2771468的書面理由。EP2771468是the Broad Institute of Massachusetts Institute of Technology(以下簡稱Broad Institute)持有的一項關於CRISPR(clustered, regularly interspaced, short palindromic repeats)技術的專利。2020年1月,EPO的上訴委員會(Board of Appeal,下簡稱BoA)裁定在該專利的優先權要求被駁回後,專利應予以撤銷。 CRISPR是相對簡單但功能強大的基因編輯工具,使科學家能夠更改DNA序列並修飾基因功能。它具有改變醫學、診斷、治療和預防多種疾病的潛力,已被用於開發診斷試劑盒,可用於檢測傳染病,例如Covid-19。該技術預估在未來五年的價值將超過50億美元。 一般而言,專利申請日是評估專利有效性的日期,但有的專利可能會要求已揭露該發明之較早專利申請的申請日作為優先權日。在本案裡,專利的優先權日期尤為重要,因為還有許多其他機構和研究人員聲稱在Broad Institute之前就已經發現CRISPR技術。 在2018年,EPO的異議庭(Opposition Division)認為EP2771468專利無權享有部分專利的優先權。因為其主張優先權的美國專利臨時案共有四名申請人,但在EPO提交專利時,有一位申請人未包含其中。因此,異議庭認為,該專利不能主張美國專利的優先權,導致EP2771468因為在申請日前有其他公開文獻而喪失新穎性。 Broad Institute提出上訴,但BoA駁回了上訴,並指出需要所有申請人在初始申請和後續申請中都列出才能享有優先權。 由於優先權制度是在申請專利保護時常會運用的布局手段,後續在運用優先權時,應特別注意申請人的一致性,避免因優先權無法主張而影響專利的有效性。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。