何謂「AI創作物」？
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」
何亦婕
法律研究員 編譯整理
歐盟國家期望未來能夠發現對抗流行性致命疾病的新方法，降低醫療成本，並提高行政體系的效率，成為開創奈米醫學的先驅。 位於法國南部格勒諾布爾（ Grenoble ）的電子科技與資訊實驗室（ the Electronics Technology Information Laboratory ） Patrick Boisseau 說明，奈米分子可以穿透人類身體內的各器官與細胞，克服傳統醫學不能檢測、治療與給藥的地方 ， 因而開啟新興醫療技術的無限可能 ， 未來病人可以接受因其特殊需要而作的治療，降低醫生治療的風險。 歐盟贊助的眼角膜工程研究計劃（ Cornea Engineering Project ）是重新排列組合人類蛋白質，創造與人類眼角膜相似的物質，這比人造眼角膜的治療更有效，且較不會受到排斥。此項計劃每年已幫助歐盟 28,000 人。在編列總預算 437 萬歐元（ 541 萬美元）中，針對該項計劃，歐盟已經花費 256 萬歐元（ 317 萬美元）。而每年編列 6 億美元（ 4 億 8 仟 4 佰萬歐元）用於奈米科技方面。同樣的，人工關節之再造也幫助歐盟各國 4,000 人。 奈米科學過去僅著重於電子科學領域的應用，而未來將朝向整合物理學、化學、機械學、生物學與電子學各領域之路邁進。
歐盟議會要求禁止將複製動物作為食品伴隨著歐洲食品安全局公開一項經高度謹慎評估關於複製動物在食品安全、動物健康和環境等方面關聯性之科學意見後；歐洲議會隨即於2008年9月3日邀集委員會召開討論會議，並於該會議中遞交出有關於禁止將複製動物作為食品之建議案。透過表決，在622票贊成、25票棄權與32票反對之壓倒性決議下，議會通過了該項建議案。 該項禁令建議案要求歐盟境內各會員國應禁止：(1)以複製動物作為食物之來源、(2)為糧食供應目的而進行畜養之複製動物或其繁殖之子代、(3)於市場上販售經由複製動物或其經繁殖之子代所衍生之食用肉品與乳製品；以及(4)禁止以食用為目的自境外進口複製動物與其經繁殖之子代(包括精子或卵子細胞)等行為。 而EFSA也發現：「不太可能達成全面性食品安全之評估工作」，故對於缺乏可靠數據資料而需進行評估之主體而言，在進行風險評估時，其仍將會不斷地被不確定性問題所困擾；同時，EFSA在該報告中還強調：透過比對複製動物與經傳統育種繁衍之動物後，其也將面臨「於動物健康及福利方面等重要爭議問題」。另外，歐洲議會成員指出：將透過歐盟農場動物保護指令中，有關禁止任何可能引起痛苦或傷害之自然或人為育種繁殖過程之規定，作為該項禁令之法律授權依據。 截至目前為止，尚未有任何由複製動物所衍生之產品在歐洲或者世界其它地方被銷售；不過，由於美國食品藥物管理局(FDA)早在2008(今)年1月份時即做出結論，認為：由複製牛、豬、山羊與其子代所產生之肉品與牛奶，其安全性與食用從傳統育種動物所衍生之食品並無二致。因此，專家們咸信，此類產品將會於2010年時正式進入市場販售；而在歐洲方面則更進一步認為，日後在處理複製動物食用之問題上，應要兼顧到動物福利之保護與獲得廣大消費者之信賴。
綠色商標之挑戰—歐盟智慧財產權局發布綠色歐盟商標報告2023年7月歐洲創新理事會和中小企業執行機構（European Innovation Council and SMEs Executive Agency , EISMEA）撰文重申綠色商標的重要性與挑戰。隨著環境議題於國際上的重要性日益增加，綠色商標（Green trademarks）成為一個新興議題。許多敏銳的品牌於意識到多數消費者在消費選擇上更注重環保要素時，即開始開發環保相關商品或服務，並透過「綠色」相關之文字、圖像（Images）或標語（Slogans）等進行「綠色商標」布局，向消費者傳達品牌在環保、永續的投入，例如：商品為有機、對地球有益的，或可促進回收利用的等資訊。根據歐盟智慧財產權局（EUIPO）於2023年2月發布最新版之綠色歐盟商標報告（Green EU trade marks–2022 update）的統計資料顯示，綠色商標占總體商標申請的比例穩定上升中，從1996年的4%提升到2021年的12%，可以看出品牌對於綠色商標愈來愈重視。 該報告將綠色產品的商標分別九大類別。其中，能源生產和節能，合計占綠色商標申請的48%以上，污染控制占18%，交通占11%。品牌企業應確保於正確商品或服務類別進行綠色商標布局。除商品或服務註冊類別外，企業於商標註冊前之綠色品牌命名階段，應避免品牌名稱不具商標法要求的識別性，導致被智慧財產局駁回或撤銷商標註冊之風險，例如：以誤導性或純粹描述性（misleading or purely descriptive）的方式使用「生態（Eco）」或「綠色（Green）」等用語（terms）。建議綠色品牌命名應確保避免單純放入該些描述環保特性的用語，而必須考量商標法要求的識別性，能夠使相關消費者能識別綠色商品或服務來源，並得與他人的商品或服務相區別。 綜上所述，隨著近年企業推出綠色品牌、商品或服務，採用環保相關文字或標語作為綠色品牌名稱的情況逐漸增加，這也為商標申請人帶來挑戰。環保意識提升的消費者，對於這些環保相關用語的理解變得更加成熟，品牌商標更容易被認定為單純描述性的用詞（可能符合中華民國商標法第29條第一項不得註冊事由），商標申請人對於品牌商標獨特性的證明上將更加困難。因此，建議品牌擁有者應在商標註冊前之品牌命名階段，更發揮創意、注重商標法「具識別性」之註冊要件，避免品牌命名僅單純向消費者描述環保特色資訊，導致無法取得註冊商標，難以彰顯綠色品牌特色之後果。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）