區塊鏈技術運用於智財保護
區塊鏈技術具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵，可加密記錄該系統上所有使用者之行為資訊，並使該資訊不易篡改。其最初被運用在虛擬貨幣比特幣（Bitcoin）的建構，發展至今應用已拓展至諸多領域，包括對智慧財產權的保護。美國的blockai網站即是將區塊鏈技術運用於智財保護的實例之一，美國過去由國會圖書館負責著作權之管理之作法，在程序上曠日費時且效率不彰，故blockai於2015年創立於美國舊金山，旨在提供著作人更簡單有效的選擇。其作法係由著作人於blockai註冊帳號後進行作品之註冊並取得一相應之著作權證書，並由blockai以區塊鏈技術建立公眾資料庫，透過區塊鏈不可篡改、透明開放等技術特徵來證明作品確由著作人創作，利於後續舉證維權。現階段blockai開立之證書雖未被授與法律上地位，但依區塊鏈的技術特徵，可望成為法庭攻防上著作人有力之科學證據。
揆諸我國相關法律，我國非採著作登記制，著作人為維護自身權利需先證明系爭著作為自己所創作，惟訴訟實務上著作人多半舉證不易。若參考美國作法導入區塊鏈技術落實著作權保障，或可作為科技整合法律之新標竿。
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翁竹霆
法律研究員 編譯整理
Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (last visited Oct. 3, 2016).
https://blockai.com/ (last visited Oct. 4, 2016).
隨著新冠肺炎（COVID-19）帶來的影響，以及自動駕駛車輛（Autonomous Vehicle，下稱自駕車，自動駕駛稱為自駕）應用情境發展，美國佛羅里達州（State of Florida，下稱佛州）自2021年07月01日起正式讓低速自駕貨車（Low-Speed Autonomous Delivery Vehicle）可於其境內道路上行駛。 美國佛州首先在其州法典（Florida Statutes）有關全州統一性之車輛定義中，新增低速自駕貨車之定義，即配備毋須人類駕駛之自駕系統，且非設計作為載客運輸之車輛；此外，其須符合聯邦法規法典（Code of Federal Regulation, CFR）定義中之低速車輛（Low-Speed Vehicle），且須配備頭燈、剎車燈、方向燈、尾燈、反光設備以及車輛識別號碼，但不適用於該州其他低速車輛相關限制法規。惟如相關規定有與國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，即NTHSA）另外採用之聯邦規範相衝突時，則依NTHSA採用之規範。 此外，在該州法典亦明示低速自駕貨車在其境內道路上行駛之限制與條件： 1.低速自駕貨車原則僅能在速限低於時速為35英里以下之道路或街道上行駛。（但如該道路與速限超過時速35英里者相交，亦不影響低速自駕貨車穿越該相交路口） 2.低速自駕貨車在以下特定情形，可於速限為時速45英里以下之道路或街道上行駛： (1)低速自駕貨車在該等路段不會連續行駛超過1英里，不過該等路段之管轄單位有權針對連續行駛超過1英里的部分裁量是否放寬限制。 (2)低速自駕貨車並非為了轉向目的而獨立地在右側車道上行駛。 (3)在低速自駕貨車行駛於兩線道的道路或街道上，且後方有5輛以上的車輛時，後方車輛倘若因超車而可能駛入對向車道，或可能導致其他非安全之情境下，低速自駕貨車可在有充分安全駛離之處，自該兩線道的道路或街道駛離至限為時速45英里以下之道路或街道，以利後方車輛得繼續行駛。 3.低速自駕貨車之所有人、其遙控系統（Teleoperation System）之所有人、遠端操作人員（Remote Human Operator）或前開人員之組合式，必須為低速自駕貨車投保符合州法典明文之自駕車相關保險。
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》（Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act），用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務，成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術，或其組合的軟體，用於自動化、支援或取代人類決策；這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析，並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形，《政府自動化決策監督法》有三大重點：人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時，除非是在「有意義的人工審查」下進行操作，否則不得使用自動化決策系統。同時，此法也強調，州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響，例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查，係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員，必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統，應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次；系統在進行重大更新前，也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果，機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外，亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會，並在相關機關的網站上公布；僅機關在特殊情況下（例如涉及公共安全考量），州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改，但必須說明做出此決定的原因。此外，州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告，說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用，特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定，禁止在無人類監督的情況下，使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策，並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見，顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響，值得未來持續保持關注。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告，由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局（USPTO）於2020年10月27日發布「發明AI：由美國專利觀察AI普及情形」（Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents）智財資料分析報告，本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料，發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件，成長幅度為100%，而在全體專利當中AI相關專利所占比率，也由原本的9%成長至接近16%，顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出，自1950年圖靈（Alan Turing）提出「機器能否思考？」問題以來，現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準，AI技術在發明領域的重要性益發提升，活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%，在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢；除了美國銀行（Bank of America）、波音公司（Boeing）以及奇異電子（General Electric）之外，前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域，其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM，其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google，而AI技術的應用領域也更加多元，並且與在地產業做結合，例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出，經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長，並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用，AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體，隨著AI領域發明人的顯著成長，未來將有更多AI技術在各領域的應用出現，而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
推動創新採購彈性機制－產業創新條例第27條之增修產業創新條例於106年11月3日經立法院三讀通過部分條文修正草案，以因應國際產業發展趨勢，積極推動產業轉型及創新；其中修正重點之一為第27條之增修－推動創新採購彈性機制，即透過政府採購龐大市場之購買力量，作為產業創新能量發展之拉力。所推動之創新採購彈性機制，其一為以「政策需求」訂定軟體、創新及綠色產品或服務之共通需求；其二為政府機關得以「優先採購」辦理創新及綠色產品或服務。爰本文聚焦於第27條增修重點、創新採購彈性機制之推動，以及本條配套子法即「創新產品或服務優先採購辦法」草案之訂定方向。