日本智慧財產戰略本部之「次世代智財系統檢討委員會」於2016年4月18日公布的報告書針對「AI創作物」有諸多討論,截取部份內容如述。
以現行著作權法來看,自然人創作產生的創作物,受到著作權保護並無疑問。倘若係自然人利用AI做為道具產出的創作物,若具備(1)創作意圖;(2)創作貢獻,兩種要件,亦得取得權利。然而,若該創作物僅透過人類指示,過程係由AI自主生成,此時該創作物即屬於AI創作物,目前非屬著作權法保護之範圍。惟上述三種情況在外觀辨識上極為困難。換言之,人類創作物與AI創作物之界線已愈趨模糊。
AI創作物可能具備多種態樣,包括:音樂、小說等,甚至包括新技術及服務的生成。以音樂、小說為例,由於日本著作權法係以「創作保護主義」為前提,只要該創作物完成時具有原創性,即受著作權保護,AI的特性可能會造成該當著作權保護之著作物數量遽增;若AI產生的成果屬於技術或服務,以專利審查需具備新穎性、進步性等要件而言,得獲取專利權難度相對比較高。
而日本政府在討論AI創作物是否具有「保護必要性」,主要係以智財權「激勵理論」出發,該理論核心在於保護人類的投資行為應獲得合理報酬,才有續行創作的動機。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
全國能源會議於六月二十日登場,面對京都議定書生效壓力,新舊工廠未來究竟應如何減量,備受企業高度關切,經濟部已擬出政策規劃,將自二○○七年開始推動既設工廠溫室氣體減量措施,至二○一五年減量一○%(二千年為減量基準年)。 工業部門溫室氣體排放量占全國排放總量五五%,但占全國 GDP 比例逐漸減少,工業局計畫在全國能源會議中,提出多項溫室氣體減量措施。 為建立產業減量機制,工業局規劃出短、中、長期三階段減量計畫外,並提出攸關溫室氣體查核機制的能源效率計算模式,藉由會議尋求共識後,逐步落實。 據瞭解,能源效率計算機制因各國規劃採取的措施不同而所有差異,有國家採用每人耗能量為計算基準,也有以生產產品所需耗能量計算,或是每創造單位國內生產毛額所需耗用的能源計算(即能源密集度)。 工業局認為,以能源密集度做為我國工業查核指標,可顯示能源消費與該產業的邊際效應變化趨勢,有助於落實工業部門減量策略的執行,因此建議我國未來在產業溫室氣體排放查核機制上,以能源密集度為查核指標。 至於,在溫室氣體減量機制上,工業局規劃我國自二○○七年時推動既設工廠實施溫室氣體減量措施,並至二○一五年時達到溫室氣體排放密集度降低一○%的目標,而其減量的基準年為二千年;在新設廠方面,則以全球一○%標竿能源效率製程的排放密集度擬訂排放標準加以審議。
美國FDA公告食品營養強化物添加之指導原則添加營養素到一般之食物中,對於維持或增進整體食物之營養品質來說,是一個非常有效率之方式。然而,不當添加或濫用這些外加之營養素,卻可能造成消費者過度或不足攝取某些特定之營養成分,甚至更可能造成某些食物之營養價值有誤導或詐騙消費者之嫌。 美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration,以下簡稱FDA)為了統一回應食品廠商、其他聯邦主管機關以及相關學會之問題,針對添加到食物中之必需營養補充品,在2015年11月6日公告了一份指導原則(Questions and Answers on FDA’s Fortification Policy)。本指導原則以Q&A之形式呈現,,列出FDA對於食品營養強化物(Fortification of Foods)政策之態度(並未變更其自1980年代以來對於食品營養強化物之向來立場)以及建議遵循規定。 FDA建議食品營養強化物添加之基本原則如下:校正飲食之缺陷;補充因食物於處理、流通之過程中所喪失之營養素;根據食物整體熱量計算之結果,均衡添加各種食品營養強化物等。 本指導原則僅適用於人類使用之食品,動物用食品並不在其建議範圍內;另外,其亦不適用於嬰幼兒配方或是一般之保健營養品,其僅適用於一般常規之食物,例如:牛奶、果汁、豆漿、麥片、麵包、通心粉、乳瑪琳等。但是要注意,針對一些新鮮的食物或本身即非營養的食物,例如:新鮮蔬菜、魚肉類、糖、甜點、碳水化合物等,並不建議再額外添加食品營養強化物。 另外,只有人體所必須的營養素(essential nutrients)才可額外添加到常規的食品中,亦即所有添加物都須依據膳食營養素參考攝取量(Reference Daily Intakes;RDI)所規定之種類及建議量,做適當的添加;且添加物必須合法且安全。 食品營養強化物之標示,則必須依據食品標示相關法規恰當為之,不可出現會誤導消費者的任何詞彙,也不宜做出任何可以預防營養素缺乏之陳述,因為這麼做可能使消費者誤認有添加物的食品其營養成分較原始食物高。 本指導原則對廠商並無強制力,然要是廠商有違反本指導原則之情形,FDA將會發出警告信,顯示出FDA強烈建議廠商遵守本指導原則之決心。
美國「國家製造創新網絡智慧財產指南」美國之「國家製造創新網絡智慧財產指南」(Guidance on Intellectual Property: National Network for Manufacturing Innovation) 係由先進製造國家計畫辦公室(Advanced Manufacturing National Program Office, AMNPO)於2015年3月公布。本指南係就智財策略之擬定,向製造創新之機構提供相關原則與彈性的框架,並同時釐清關鍵之智慧財產權利。此所稱之製造創新機構,係指2014年復甦美國製造與創新法(Revitalize American Manufacturing and Innovation (RAMI) Act of 2014)第34條(c)項所界定之機構,亦即為因應先進製造相關挑戰並協助製造業保持與擴展工業產品與就業機會之公私合營機構。 「國家製造創新網絡智慧財產指南」大別為9類共14項原則:(1)機構層級之智慧財產管理;(2)專案層級之智慧財產管理;(3)智慧財產所有權;(4)機構研發之智慧財產(Institute-Developed Intellectual Property, IDIP)權利;(5)非機構研發之智慧財產權利;(6)基礎智慧財產;(7)資料權利與管理;(8)出版權;(9)政府權利。以資料權利與管理為例,該類之下的第一項原則要求機構應研擬符合出口管制法規之資料計畫,並在計畫中界定與區分機構內部資料之類型,以及為維持機密性與網路安全所需之資料近用與管控。 我國於2015年9月公布「行政院生產力4.0發展方案」,發展方案於「掌握關鍵技術自主能力」之主策略下,由經濟部技術處主政推動成立「台灣生產力4.0研發夥伴聯盟(Taiwan Productivity 4.0 Partnership)」,透過政府民間之合作提升關鍵技術自主能力的同時,智慧財產權利相關配套措施自屬重要。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。