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」
美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2019年8月1 日公布「安全物聯網設備之核心網路安全特徵基準(Core Cybersecurity Feature Baseline for Securable IoT Devices)」指南草案,提出供製造商參考之物聯網設備網路安全基本要素,該指南草案中提出幾項重要核心要素如下: 設備辨識:物聯網設備必須有可供辨識之相關途徑,例如產品序號或是當連接網路時有具獨特性之網路位址。 設備配置:獲得授權之使用者應可改變設備的軟體以及韌體(firmware)之配置,例如許多物聯網設備具有可改變其功能或是管理安全特性之途徑。 資料保護:物聯網設備如何保障其所儲存以及傳送之資料不被未經授權者使用,應清楚可被知悉,例如有些設備利用加密來隱蔽其儲存之資料。 合理近用之介面:設備應限制近用途徑,例如物聯網設備以及其支持之軟體應蒐集並認證嘗試近用其設備的使用者資訊,例如透過使用者名稱與密碼等。 軟體與韌體更新:設備之軟體應可透過安全且可被調整之機制進行更新,例如有些物聯網設備可自動的自其製造商取得更新資訊,並且幾乎不需要使用者特別之動作。 網路安全事件紀錄:物聯網設備應可記錄網路安全事件並且應使這些紀錄讓所有人或製造商可取得,這些紀錄可幫助使用者與開發者辨識設備之弱點以近一步修復。
經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較 歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》2019年4月9日,歐盟議會發布《可信賴人工智慧倫理準則》(Ethics Guidelines for Trustworthy AI)。此次內容大致延續歐盟人工智慧高階專家小組(High-level Expert Group on Artificial Intelligence)於2018年12月18日發布的《可信賴人工智慧倫理準則草案》(Draft Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence)之內容,要求人工智慧須遵守行善(do good)、不作惡(do no harm)、保護人類(preserve human Agency)、公平(be fair)與公開透明(operate transparency)等倫理原則;並在4月9日發布的正式內容中更加具體描述可信賴的人工智慧的具體要件,共計七面向概述如下: 人類自主性和監控(Human agency and oversight):AI係為強化人類能力而存在,使人類使用者能夠做出更明智的決策並培養自身的基礎能力。同時,AI應有相關監控機制以確保AI系統不會侵害人類自主性或是引發其他負面效果。本準則建議,監控機制應可透過人機混合(一種整合人工智慧與人類協作的系統,例如human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command)的操作方法來實現。 技術穩健性和安全性(Technical Robustness and safety):為防止損害擴張與確保損害最小化,AI系統除需具備準確性、可靠性和可重複性等技術特質,同時也需在出現問題前訂定完善的備援計劃。 隱私和資料治理(Privacy and data governance):除了確保充分尊重隱私和資料保護之外,還必須確保適當的資料治理機制,同時考慮到資料的品質和完整性,並確保合法近用資料為可行。 透明度(Transparency):資料、系統和AI的商業模型應該是透明的。可追溯性機制(Traceability mechanisms)有助於實現這一目標。此外,應以利害關係人能夠理解的方式解釋AI系統的邏輯及運作模式。人類參與者和使用者需要意識到他們正在與AI系統進行互動,並且必須了解AI系統的功能和限制。 保持多樣性、不歧視和公平(Diversity, non-discrimination and fairness):AI不公平的偏見可能會加劇對弱勢群體的偏見和歧視,導致邊緣化現象更為嚴重。為避免此種情況,AI系統應該設計為所有人皆可以近用,達成使用者多樣性的目標。 社會和環境福祉(Societal and environmental well-being):AI應該使包含我們的後代在內的所有人類受益。因此AI必須兼顧永續發展、環境友善,並能提供正向的社會影響。 問責制(Accountability):應建立機制以妥當處理AI所導致的結果的責任歸屬,演算法的可審計性(Auditability)為關鍵。此外,應確保補救措施為無障礙設計。
加拿大針對奈米科技提出評估與建議報告在奈米產品開創新生活態樣的同時,也因為奈米材料相異之運用途徑,產生了管理上的困難。儘管如此,新興科技仍應就風險而設計因應之道,並著眼於鑑別奈米材料潛在之危險性、瞭解人體暴露於奈米微粒環境之程度,以及確認適當之評估策略。 加拿大學術議會(Council of Canadian Academies)於2008年7月公佈奈米研究報告「微小即不同:由科學觀點看奈米法制之挑戰(Small is Different: A Science Perspective on the Regulatory Challenges of the Nanoscale)」;目的係針對奈米科技之學術研究、風險評估與管理監控等三部份奠定法制基礎。該報告由加拿大健康部擔任召集人,並成立奈米專家小組,共歷時八個月完成;內容分為三項:彙整該小組對於奈米議題所累積之科學成果、擷取網路使用大眾對於奈米材料相關法規之諮詢與對話,以及奈米專家針對該新興科技所提出之建議與發展方針。 然而,就法規面而言,該研究小組認為,根據現下奈米材料之特性,尚無制定新法之必要,僅需延伸現有法規機制即可,並提供建議如下: (1) 設定專門用語和分級以便於奈米材料之EHS研究。 (2) 建立標準安全控制程序或技術。 (3) 重新思考以工作場域、消費者及環境為主軸之監督方式。 (4) 使用得宜之生命週期途徑以分析奈米材料之相關風險。 該報告指出,現有的科技法規與風險處理機制,著實因侷限於奈米材料諸多之未知而遭受挑戰,並引發各界對於相應管理策略之大規模研究,故無論中央或地方政府,應更加關注國內各部會於奈米議題下之協調、科學環境之變化,及他國法制之更替。