2016年10月27日,FCC依據傳播法案(Communication Act)第222條通過《寬頻用戶隱私保護規則》(Rules to Protect Broadband Consumer Privacy, 下稱2016 Privacy Order)。2016 Privacy Order主要包含以下三點:
2016 Privacy Order通過後受到ISP業者大力抨擊,尤其是網站瀏覽與應用程式使用紀錄亦須取得消費者事先同意之部分,其認為如此可能扼殺電子商務發展,消費者亦可能被不必要的警示轟炸。由於2016 Privacy Order引起諸多不平,因此通過後半年,美國參議院與眾議院分別於2017年3月投票廢止,總統並於4月3日正式簽署此份國會審查法案(Congressional Review Act)。
廢止《寬頻用戶隱私保護規則》之原因為,消費者之個人資料雖可受到保護,但該規則僅適用於寬頻服務提供者與其他電信供應商,並不包含網站與前端服務(edge services)。是以僅ISP業者受到較嚴厲之管制,其餘網路服務則由FTC管轄,而FTC對隱私權之規範較為寬鬆,因此可能發生提供不同服務的兩家業者使用同一份客戶資料,受到的管制程度卻不同之情形。
贊成2016 Privacy Order之議員與消費者自助組織(consumer-advocacy groups)表示ISP業者應受到較嚴厲之規範,因消費者能輕易在網站間轉換,卻不能輕易更換ISP,且ISP得以取得消費者在所有網站上之瀏覽資料,但如Google與Facebook等大廠雖非ISP業者,卻亦能取得不限於自身網站的客戶瀏覽資料。
由於《寬頻用戶隱私保護規則》已正式廢止,FCC將不得再通過其他相同或實質上相同之規範,對ISP業者之管制回歸《傳播法案》第222條,亦即,對於網站瀏覽與應用程式使用紀錄之使用或分享,不須取得客戶之事先同意。
日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency,下稱IPA)於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告(下稱安全性報告),並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來,以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展,但另一方面,針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險,即AI應用所帶來的網路風險,發布安全性報告,期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出,有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI,且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務,因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中,即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外,在雲端AI中輸入企業之營業秘密,除了該營業秘密可能會被作為學習資料,用於訓練AI以外,其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密,潛在高度洩密風險。準此,安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料,並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式,強化內部營業秘密保護管理措施,以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(資策會科法所創智中心)發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》,建立營業秘密管理措施或相關機制,避免在使用AI提升業務效率的同時,導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 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)
可專利性(Patentability)與專利適格(Patent-Eligibility)有何不同?可專利性(Patentability)與專利適格(Patent-Eligibility)常被混用,但實際上兩者並不可以畫上等號。 具專利適格不等於可專利一事,在指標判例In re Bilski可窺知端倪:「新穎性(Novelty)、進步性(Non-obviousness,或稱非顯而易見性)的分析,和35 U.S.C. §101(專利適格的法源)無關,而是分別以35 U.S.C. §102、35 U.S.C. §103作為法源。」顯示專利適格、實用性(Utility,或稱「產業利用性」)、新穎性、進步性,互不隸屬。梳理美國專利法教課書(Casebook)和判決內容,可知:「專利適格」是取得專利的基礎門檻、資格,具專利適格,並不必然可專利,還須符合實用性、新穎性、可進步性,才是一個「可專利」的發明。另應強調,「專利適格」除了需要滿足§101法條文字外,還需要滿足美國專利與商標局(USPTO)的兩階段標準(Two-Step Test)審查。 綜上,可整理出這個公式: 可專利性=專利適格(§101+兩階段標準)+實用性(§101)+新穎性(§102)+進步性(§103) 觀察美國專利法教科書的編排方式,亦可了解思考脈絡:先介紹專利適格,再依序介紹實用性、新穎性、進步性。另,「實用性」在作為名詞時是採“Utility”一字,而非“Usefulness”,這兩個詞微妙的差異是前者具「有價值的(Beneficial)」之意涵,也呼應Justice Story在 Bedford v. Hunt對「實用」(Useful)經常被援引的解釋:「要能在社會中做出有價值的(Beneficial)應用,不可以是對道德、健康、社會秩序有害(Injurious)的發明,也不可以是瑣碎(Frivolous)或不重要的(Insignificant)。」
德國聯邦專利法院認定人工智慧不具專利發明人資格 但特別點出人工智慧在發明之貢獻德國聯邦專利法院在2021年11月中旬對美國發明人Stephen Thaler(後稱Dr. Thaler)所開發之AI系統(DABUS)是否能成為專利發明人作出判決,儘管AI在研發過程中協助發現問題並解決問題,法院仍認為專利發明人必須為自然人,但特別補充說明這項發明確實有得到AI的幫助。 Dr. Thaler及其法律團隊將該發明在各國進行專利申請。盤點各國智財局或法院之考量:美國專利商標局(USPTO)強調發明人應以自然人為由排除這類案件;儘管英國智財局(UKIPO)認同DABUS富有創新,卻否認其為合法發明人,不過認為有必要檢視AI技術帶給現存專利制度的挑戰,並已啟動針對AI發明之法律改革計畫;至於歐洲專利局(EPO)以不符合自然人或實體等資格而核駁這類案件,然而上訴結果將於12月下旬作出判決。 惟澳洲聯邦法院在7月底逆轉做出法律並未禁止以AI為發明人而提出專利申請之判決,這也是繼南非允許AI作為發明人而取得專利權之後的第二個案例。 根據各國智財局、世界智慧財產權組織(WIPO)與法院多將智慧財產係來自於心智創作,卻未定義該心智創作是來自於人類或AI,可預見非人類主體將可被視為發明人並授予智慧財產權。此外,現行智財法律也有重新檢視與定義之必要性,包括釐清AI演算法與AI開發者之角色以重新定義發明人資格或所有權人等議題。
美國加州通過《基因資訊隱私法》針對基因資訊建立個資保護機制美國加州州長於2021年10月6日正式簽署《基因資訊隱私法》(Genetic Information Privacy Act, GIPA), 將於2022 年 1 月 1 日生效。GIPA在聯邦法和州隱私法的框架下,補充建立基因資訊保護機制,規範無醫護人員參與的「直接面對消費者基因檢測公司」(Direct-to-consumer genetic testing company,下稱DTC公司)之個資保護義務,並要求DTC公司執行下列消費者基因資料(去識別化資料除外)之蒐集、利用、揭露,須獲消費者明示同意: 利用DTC公司產品或服務所蒐集之基因資料,應取得同意。其同意書須載明近用對象、共享方式,以及具體利用目的。 初步測試完成後儲存生物樣本,應取得同意。 目的外利用該基因資料或樣本,應取得同意。 向服務提供商外之第三方傳輸或揭露該基因資訊或樣本,應取得同意。其同意書須載明該第三方之名稱。 分析行銷或第三方依消費紀錄所進行之促銷,應取得同意。 上開同意之取得,不可使用黑暗模式(dark patterns)誤導消費者,並必須針對資料或樣本採取合理安全維護措施。 GIPA也新增消費者權利,保障消費者近用權和刪除權,DTC公司須制定政策,使消費者易於近用基因資料、刪除帳戶與基因資料、銷毀生物樣本等,並須於消費者依法撤回同意後30日內銷毀之,不得因行使權利而有差別待遇。DTC公司若GIPA違反規定,消費者擁有私人訴訟權。