2015年7月30日美國專利商標局大幅更新其於2014年12月所公布的專利標的適格性(patent subject matter eligibility)暫行準則。這次的更新主要是將各界對於2014年12月版暫行準則的意見納入,並包括了幾項新的適格性與不具適格性申請專利範圍的舉例。儘管有評論指出,美國專利商標局也正研議針對生物技術舉例,但此次所舉之例主要針對抽象概念而非生物技術發明。
這些舉例係對各種技術提供其他適格的申請專利範圍,以及適用最高法院與聯邦巡迴法院判斷具有其他元件的申請專利範圍是否與法定不予專利標的顯著不同的示例分析。這些例子與在審查人員的教育訓練資料中所載的判例法之判決先例,都將用於協助審查人員在評估申請專利範圍元件(claim element)的專利適格性上能夠彼此一致。
在更新的暫行準則的第三部份中,美國專利商標局為認定抽象概念提供了進一步資訊,其係有關最高法院及聯邦巡迴上訴法院對於抽象概念適格性判定的司法見解,包括人類活動的特定方法、基本經濟行為、概念本身及數學關係式/公式。
在更新的暫行準則的第五部分中,美國專利商標局解釋說,適格性的初步證據要求審查人員明確清楚地解釋為什麼無法對所提出的專利申請專利範圍授予專利(unpatentable),以便專利申請人獲得足夠的通知並可以有效地作出回應。
對於專利適格性,審查人有義務清楚地闡明所提出的專利申請不具有適格性的理由或原因,例如藉由提供判定申請專利範圍中所敘述的法定不予專利(judicial exception)與為什麼它被認定為例外的理由,以及在申請專利範圍中識別其他元件(additional element)的理由(若有的話),及解釋為何未與法定不予專利標的顯著不同。這裡由可以依據在該技術領域之人一般可得之知識、判例法之先例、申請人所揭露之資訊或證據。
美國專利商標辦公室表示,本次暫行準則歡迎各界給予意見,並至2015年10月28日止。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
美國 FCC 利用電信普及服務推動偏遠地區醫療照護體系 因應2020年社會實現自動駕駛,日本訂定自動駕駛制度整備大綱日本IT綜合戰略本部及官民資料活用推進本部於4月17日公佈「自動駕駛制度整備大綱」。大綱設定2020年至2025年間,日本社會實現自動駕駛下,所需檢討修正之關連法制度。 本大綱中,係以2020年實現自動駕駛至等級4為前提(限定場所、速度、時間等一定條件下為前提,系統獨自自動駕駛之情形),以在高速公路及部分地區之道路實現為條件設定。社會實現自動駕駛有以下課題需克服: 道路交通環境的整備:以自駕系統為行駛,一般道路因為環境複雜,常有無法預期狀況發生,導致自駕車的電腦系統無法對應。 確保整體的安全性:依據技術程度,設定一般車也能適用之行駛環境、設定車輛、自動駕駛之行駛環境條件以及人之互相配合,以達成與一般車相同之安全程度為方針下,由關係省廳間為合作,擬定客觀之指標。此一指標,並非全國一致,應就地方之特性,設定符合安全基準及自動駕駛行駛環境條件,建構整體確保安全之體制。 防止過度信賴自駕系統:訂定安全基準,使日本事件最先端自動車技術擴及於世界,訂定包含自駕系統安全性、網路安全等自動駕駛安全性要件指針。 事故發生時之法律責任:自動駕駛其相關人為駕駛人、系統製造商、道路管理者等多方面,其法律責任相對複雜化。現在係以被害人救濟觀點,至等級4為止之自動駕駛,適用自動車損害賠償責任險(強制責任險)方式,但是民法、刑法及行政法等法律全體之對應,仍為今後之課題,必須為早期快速處理。為了強化民事責任求償權行使、明確刑事責任之因果關係、並實現車輛安全性確保、避免所有人過度負擔等,車輛行駛紀錄器之裝置義務化、事故原因究明機制等,關係機關應合作為制度檢討。 本大綱最後並提出,在自動駕駛技術快速發展下,就其發展實際狀況應為持續半年1次召開會議檢討檢討。
美國衛生及公共服務部提出雲端服務適用健康保險可攜與責任法之相關指引美國醫療產業使用境內或境外雲端服務(Cloud Services)急速成長,導致「健康保險可攜與責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act,以下簡稱HIPAA)規範下之「適用機構」(Covered Entities)與其「商業夥伴」(Business Associate),對於雲端服務業者如何適用HIPAA感到疑惑。因此,衛生及公共服務部民權辦公室(Department of Health and Human Services, Office for Civil Rights)於10月7日公布相關業者如何適用HIPAA之指引,以釐清爭議。 於該指引中,該部指出,雲端服務業者若替適用機構或是商業夥伴創造、接收、維護、傳送被HIPAA所保護之「資療資訊」(Protected Health Information),則該雲端業者就被視為HIPAA下規範之商業夥伴,原因在於該服務具有儲存與維護醫療資訊功能,非屬該法排除適用之「網路服務業者」(Internet Service Providers)資料傳輸服務類型。 該指引有幾大重點:首先,雲端服務業者如將該醫療資訊提供加密儲存服務,仍應盡到HIPAA中規範商業夥伴之責任。原因在於加密資料不足以保護HIPAA有關資訊安全章節所要求醫療資訊之「機密性、完整性和可用性」之相關規範。再者,雲端業者皆須與委託方簽署商業夥伴協議(Business Associate Agreements)。此外,使用雲端服務儲存資療資訊時,委託方皆能使用行動設備進入雲端儲存之醫療資料,但應建立合乎HIPPA所要求相關之安全措施。最後,HIPAA並未禁止將醫療資訊儲存至伺服器為於美國境外之雲端業者,但使用前應自行評估該資訊遭駭客攻擊之可能性。