「專利蟑螂」( Patent Troll)由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權,並藉由專利權排他性特徵,以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。
「專利蟑螂」主要特徵有三;(1)主要係藉由專利取得的方式,向潛在或可能的專利侵權者收取費用;(2)此類NPE並不進行任何研發活動,其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術;(30此類NPE投機性地等待商品製造者在投入不可回復之鉅額投資後,始對該商品製造者行使專利侵權主張。
然而,一般對於NPE對專利制度以及專利市場之影響,會以Patent Troll之行為模式作為觀察起點,例如,有論者認為專利蟑螂所從事購買與再行出售專利的行為,可以增進專利交易市場的效率化。同時,該行為不僅讓弱勢的專利創作者享有因其創作所產生的財務收益外,其亦發揮了同於仲介者(dealers)或是市場創造者(market-makers)功能的專利金融性市場 。亦有論者認為,專利蟑螂的行為已經帶來經濟上的危害(economic harm),因其慣於同時向不同公司索取適度的(moderate)專利授權費用。而為了避免陷入風險極高且耗費甚鉅的專利侵權訴訟,被索取專利授權費用之公司皆傾向給付專利蟑螂一定額度的專利授權金,以免除陷入不確定專利訴訟的泥皁。同時,專利蟑螂亦傾向選擇目標公司(target companies)最脆弱的時點,例如:新產品的發表、宣傳費用的投入等,再對其提出專利侵權訴訟,使其被迫必須遵循專利蟑螂的要求來擺脫可能陷入專利侵權訴訟的羈絆。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
三菱電機informationsystems公司所研發用於圖書館的系統封包MELIL/CS造成引進系統的圖書館發生個人資訊外洩與Web館藏檢索系統當機的系統障礙。從2010年7月到9月因系統障礙,總共有3間圖書館,共2971人的姓名、出生日期、住址、電話及圖書名稱等個人資料外洩。 有關個人資料外洩的經過,是因為三菱電機informationsystems公司在研發MELIL/CS系統時,先在引進系統的圖書館進行系統測試,於測試之後再將系統程式帶回公司修改,此時就不知情的將存有個人資料的程式帶回公司,也把這些資料登錄到產品的原始碼上。因此將進行測試的2間圖書館使用人約210人的個人資料登錄於該產品的原始碼上。 但發生個資外洩的直接原因更在於負責三菱電機informationsystems公司產品運作、維修的銷售伙伴千代田興產公司,該公司所設置的伺服器完全沒有設定權限區分,甚至不需密碼就可以連接該公司伺服器存取資料。因此發生第三人進入該公司伺服器,下載3個引進該系統圖書館約3000人的個人資料。 另外對於Web館藏檢索系統當機的發生,是因為圖書館使用人為了獲取圖書館新增加館藏圖書的資訊,以自動蒐集資訊程式直接存取館藏資料庫所發生。三菱電機informationsystems公司當初在設定網路連接圖書館系統,是以一次存取可以連接10分鐘的方式,所以只要以連接頻率高的機械性存取,只要超過資料庫的同時連接數的設定數值,就會發生存取障礙。 對於三菱電機informationsystems公司系統設計失當及千代田興產公司未設定伺服器存取權限所造成個人資料外洩事件,因為這兩家公司都是屬於財團法人日本情報處理開發協會(JIPDEC)的取得隱私標章企業,所以由JIPDEC依據隱私標章營運要領中的「有關賦予隱私標章規約」第14條規定,各處以由2011年1月起3個月的隱私標章停權處分。
用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
日本政府內閣於今年3月提出個人資料保護法修正草案為因應2016年正式上路實施之社會保障與納稅人識別號碼制度(社会保障・税番号制度)對於個人資料保護所產生之影響,日本政府內閣於2015年3月10日於國會提出個人情報保護法之修正案。 此次修正案主要分有六大重點,包含個資定義擴充與明確化、確保個資文件內容之正確性、強化個資保護規範內容、設立個人情報保護委員會、個資情報處理全球化,以及其他修正事項如未得當事人同意之第三人使用個資條件嚴格化等。 其中主要有兩項係與社會保障與納稅人識別號碼制度相關。首先是強化個資保護規範內容部分,由於社會保障與納稅人識別號碼制度將遇有個資資料庫使用情況,故新增個資資料庫之相關規範與罰則,行為人於未經授權或不當使用個資資料庫時,將可處1年以下拘役併科日幣50萬元以下之罰金,亦即當行為人違反個資法有關個資資料庫規定時,不但須支付罰金也須負刑事責任。 其次,擬設立直屬內閣總理大臣所轄之個人情報保護委員會,其委員組成人選須經參眾兩議院同意後,由內閣總理大臣任命之。委員會主要任務在於專責監督與監測政府各機關以及民間個資處理事業對於個資的傳遞、處理,並適時提出指導意見或建言。
歐盟對於不可申請專利的基本生物學方法做出新解釋大多數國家是認為動植物為法定不得授予專利之標的,歐盟以往因為歐洲專利公約實施細則(Implementing Regulations to the Convention on the Grant of European Patents,下簡稱實施細則)跟擴大上訴委員會(the Enlarged Board of Appeal,簡稱EBA)決定不一致而造成爭議,EBA於2020年5月做出的新決定,對於動植物是否為可授予專利之標的做出一致性解釋。 在歐洲專利公約(European Patent Convention,簡稱EPC)第53條第2款規定用以生產動植物的基本生物學方法不可授予專利,並於2017年生效的實施細則第28條第2項將其進一步擴張解釋成,僅運用基本生物學方法所產生的動植物不可授予專利,這與EBA在2015年所做出的決定(G 2/12、G 2/13)並不一致,在2015年的決定中提到,運用基本生物學方法來界定動植物的請求項仍可以被接受,因此實施細則第28條第2項與2015年的決定產生衝突。 於2019年,技術上訴委員會(Technical Board of Appeal)在案例T 1063/18中發現了這個問題,並提到EBA討論,EBA表示,考慮到法條涵義可能因時間產生變化,需要對EPC第53條第2款進行動態解釋(dynamic interpretation),實施細則第28條第2項與EPC第53條第2款並未矛盾,而是進一步擴展為,僅通過基本生物學過程,或是由基本生物學方法界定動植物之情況,皆屬於不可授予專利之情況,而推翻之前的決定。而為維持法律安定性,本決定(G 3/19)對於2017/07/01前生效或申請的案件並不具效力。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」