論網路環境下的通訊監察法制

刊登期別
2005年02月
 

※ 論網路環境下的通訊監察法制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=792&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/27)
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CAR-T細胞治療產品Yescarta美國專利侵權訴訟逆轉勝,CAFC認定專利不符書面說明要件而無效

  Gilead Sciences之子公司Kite Pharma(以下簡稱Kite)所推出之Yescarta®(Axicabtagene Ciloleucel)為治療復發型或難治型瀰漫性大B細胞淋巴瘤(Diffuse Large B-Cell Lymphoma, DLBCL)之CAR-T細胞治療產品,其為美國FDA第二個核准上市之CAR-T產品。   上述產品於2017年獲美國FDA核准上市後,Juno therapeutics公司隨即於美國加州中區聯邦地院起訴Kite,主張Yescarta侵害Juno therapeutics之美國7,446,190號專利「編碼嵌合T細胞受體之核酸(Nucleic acids encoding chimeric T cell receptors)」(以下簡稱190專利),2019年陪審團認定Kite成立專利侵權,裁定損害賠償額為7.78億美元;於2020年法院進一步認定Kite有蓄意侵權行為,再判定需增加50%之損害賠償金,使損害賠償總額超過11億美元。   本案上訴後,美國聯邦巡迴上訴法院(US Court of Appeals for the Federal Circuit, 以下簡稱 CAFC)於2021年8月26日推翻原審判決,認定190專利不符書面說明(Written Description)要件而無效。CAFC認為190專利請求項所請求之單鏈可變區片段抗體(single-chain variable fragment, scFv)結合部涵蓋過廣,包括可結合「任何」標的之「任何」scFv,惟其說明書未能提供其中之代表性物種(species)、或界定其共通結構特徵,於說明書中僅揭露可結合兩種不同標的之兩種scFv作為實施例,但未能說明此二物種如何、或是否能夠代表其所請求的整個上位之屬(genus)。CAFC指出,若要滿足書面說明要件之要求,說明書應揭露與代表性數量之標的結合之特定scFv物種,Juno雖提出專家證詞主張此二scFv實施例已具代表性,惟CAFC仍認為該證詞過於籠統而未能解釋何種scFv將與何種標的結合。CAFC指出,書面說明要件之目的在於確保專利排他權範圍不會超出發明人記載於說明書中之貢獻範圍,190專利發明人證稱其申請發明時只使用過說明書所載之兩個scFv實施例,且說明書未提供確認何種scFv將結合至何種標的之方法與指導,但190專利卻請求可與任何標的結合之scFv,因此,190專利之揭露內容未能證明發明人擁有結合至各種選定標的之所有可能scFvs,無法滿足書面說明要件之要求。   醫藥專利以上位請求項(genus claim)尋求保護時,可能因說明書記載內容不容易滿足書面說明與可據以實施(Enablement)要件而受到挑戰。除本案外,美國近期亦有數件醫藥專利因不符書面說明要件與可據以實施要件而被宣告無效,如Amgen Inc. v. Sanofi(Fed. Cir. 2021)、Idenix Pharmaceuticals LLC v. Gilead Sciences Inc.(Fed. Cir. 2019)、Enzo v. Roche(Fed. Cir. 2019),未來醫藥專利以上位請求項尋求保護是否會變得更加困難,值得繼續觀察。

美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」,期能推動全球AI安全合作

美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」(The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals,下稱本策略願景),美國商務部(Department of Commerce)亦於2024年參與AI首爾峰會(AI Seoul Summit)期間對外揭示本策略願景,期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性,NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含:一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標;二、風險測試、評估、驗證及確效(Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV)方法不健全;三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解;四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新,NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標:(1)推動AI安全科學發展:為建立安全準則與工具進行技術合作研究,並預先部署TEVV方法,以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施;(2)推展AI安全實務作法:制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標,以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的;(3)支持AI安全合作:促進各界採用前述安全準則、工具或指標,並推動全球合作,以發展國際通用的AI安全風險應對機制。

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歐盟發布透明度實務準則與義務指引:協助透明度義務規範之落實與執行 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月24日 今(2026)年6月10日,歐盟執行委員會(European Commission,下稱歐盟執委會)通過《AI 生成內容透明度之實務準則》(Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content,下稱準則)[1],並於7月20日發布「AI透明度義務指引」(Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689,下稱指引) [2],準則與指引旨在協助引導AI提供者和部署者能有效履行《歐盟人工智慧法》(EU AI Act,下稱AIA)第50條的透明度義務規範。 壹、事件摘要 AIA於2024年6月13日制定通過,並於2024年8月1日正式生效。其中,AIA第50條之透明度規定則定於2026年8月2日實施[3]。此一規範主要針對與人互動的AI生成內容,應滿足透明度義務的規範要求。另根據AIA第96條第1項第d款規定,歐盟執委會具有制定實施指引的法定義務,以協助落實AIA第50條之透明度義務規定。因此,歐盟執委會分別通過準則及發佈指引,協助開發AI系統之提供者與部署者能理解AIA第50條之規範要求。準則係由人工智慧辦公室(AI Office)居中協調,並由獨立專家聯合各方利益相關人共同起草而成,主要針對AIA第50條第2項(數位浮水印標記義務)、第4項(深偽技術揭露義務)的義務履行要求制定實務準則[4];指引則是蒐集各會員國的回饋意見,乃制定指引作為準則的補充內容,以銜接8月2日透明度義務規範的實施[5]。 附帶說明的是,歐洲議會(European Parliament)於今年6月16日通過的「第七號數位綜合法案」(Omnibus VII)[6],對AIA第50條透明度規定有進行義務時程的調整修訂,針對8月前已上市的AI系統要求於今年12月2日前補足透明度的標記義務,但僅限於第50條第2項機器可讀的數位浮水印或技術標籤的標示義務,未及於其他項次的透明度義務要求[7],因此其餘項次的透明度義務規定均須於今年8月2日起嚴格遵循。 貳、重點說明 以下透過準則和指引的整體觀察,有助於釐清AIA第50條的規範內容,並就第50條的項次規定分別進行說明: 一、AI系統與自然人直接互動之通知義務(第50條第1項) (一)明確界定直接互動之定義 第50條第1項規定,與自然人直接互動之AI系統,應使相關自然人知悉其正與AI互動。指引將「直接互動」界定為具備「即時或近乎即時」且具有「雙向資訊交換」特徵之互動;若內容經人工審核後始發出,則不屬於本項所稱之直接互動[8]。 (二)通知義務的履行方式 指引規定,提供者得自行選擇通知方式,只要符合「清晰可區別」原則即可,例如文字、語音或視覺標示。僅於服務條款揭露或使用模糊稱呼(如僅稱「助手」)均不足以履行通知義務;對老人、兒童等弱勢群體,建議增設定期提醒功能[9]。 (三)顯而易見之解釋 第50條第1項但書規定,若AI互動屬一般人依使用情境即可明顯辨識者,則免除通知義務。指引援引歐盟消費者保護法之「平均消費者」(average consumer)標準,並綜合考量AI系統之應用情境及透明度義務之立法目的進行判斷[10]。 (四)豁免適用要件 第50條第1項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統,但提供予公眾通報犯罪之系統仍應履行通知義務,指引並以「警政報案機器人」作為示範案例[11]。 二、AI生成內容之機器可讀數位浮水印(第50條第2項) (一)生成與竄改合成內容之界定 第50條第2項要求,專用於生成或竄改音訊、圖片、影片或文字內容之AI系統,其輸出應以機器可讀格式標記,使其可被辨識為AI生成或改造(manipulated)內容。指引將「生成」解釋為創造全新內容,「改造」則指對既有內容作出顯著變更,並排除單純資料渲染、工業感測資料、無意義的短輸出、原始程式碼及機對機通訊等內容[12]。 (二)標記與偵測義務之履行方式 指引要求提供者同時履行「機器可讀標記」及「可被偵測」兩項技術解決方案義務[13];準則則進一步建議採取多層次標記方式,例如結合數位簽章防偽標籤與浮水印,以提升辨識效果,至於指紋辨識或日誌紀錄僅屬輔助措施,不能單獨作為合規方式[14]。 (三)技術解決方案之品質要求 第50條第2項要求技術解決方案具備有效性、可靠性、強韌性及互通性。指引就條文內容進行解釋,補充上述指標指涉之意義[15];準則則將指標量化為可供操作的技術測試流程,包括透過使用者理解評估、錯誤率及壓力等測試,以驗證技術解決方案是否符合上述指標要求[16]。 (四)豁免適用要件 第50條第2項排除適用於標準編輯輔助功能、未實質改變輸入資料語義之處理,以及依法授權用於刑事犯罪偵查等情形。準則指出在適用範圍上應考量法律義務的範疇及相關的法律豁免[17];指引進一步舉出實例,包括拼字檢查、語法修正、逐字稿轉錄、隱私遮罩及醫療影像重建等,均屬豁免適用之範圍[18]。 三、情緒辨識與生物辨識分類系統之通知義務(第50條第3項) (一)情緒辨識與生物辨識分類之界定 第50條第3項規定,部署者使用情緒辨識或生物辨識分類系統時,應通知受影響之自然人。指引就兩類系統提供詳細定義,情緒辨識係依自然人之生物辨識資料識別或推斷其情緒或意圖;生物辨識分類系統則是依生物辨識資料將自然人歸類至特定類別。此項義務不因系統採即時或事後分析而有所不同。惟若生物辨識分類功能僅屬其他服務之附屬功能,且基於客觀技術原因屬必要者,則不在本項規範之內[19]。 (二)標記與偵測義務之履行方式 指引要求部署者確保受影響之自然人知悉系統正在運作,並符合「清晰可區別」及「無障礙近用」原則。通知方式得依使用情境採行書面、口頭、圖示或其他適當方式,並應於自然人首次接觸或暴露於系統時提供,亦得採預先通知方式履行[20]。 (三)場域情境與受眾之具體要求 指引指出,通知方式應依部署場域及受眾特性調整,例如於遊戲啟動畫面提示情緒辨識功能,或於展覽入口設置生物辨識分類告示;對兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群,亦應採取更易理解之通知方式。此外,本項通知義務僅要求告知系統正在運作,並不要求說明其運作目的[21]。 (四)豁免適用要件 第50條第3項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明,符合上述法定用途且已採取適當保障第三人權利與自由措施者,得免除通知義務;惟此項豁免不影響部署者依資料保護法規所應履行之相關義務[22]。 四、深偽技術之揭露義務(第50條第4項) (一)深偽影像與公共利益文字之界定 第50條第4項規範深偽影像與涉及公共利益之AI生成文字。指引將深偽影像界定為由AI生成或竄改,且足以使人誤認為真實之影音內容,若內容明顯違反自然常理或僅屬輕微技術調整而無誤導可能者,則不屬之。至於大眾利益文字,則指涉及政治、公共管理、公共安全、公共衛生、環境保護等公共事務之AI生成文字內容[23]。 (二)標記義務之履行方式 指引要求部署者確保標記符合「清晰可區別」原則,並於自然人首次接觸內容時提供[24]。準則則建議採用統一圖示或文字標示,區分「AI生成」與「AI改造」,並依內容型態採取適當之標記方式;對於影音內容,亦建議搭配互動式資訊揭露,以提供AI修改內容之相關說明[25]。 (三)特定場域情境與受眾之具體要求 指引指出,標記方式應依部署場域及受眾特性調整,並兼顧兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群之可近用性[26]。準則額外建議,對於藝術、創作、諷刺或虛構作品,得採較具彈性的揭露方式,以兼顧透明度與作品呈現效果[27]。 (四)豁免適用要件 第50條第4項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明,就大眾利益文字而言,若內容已經人工實質審核並由自然人或法人負編輯責任,得免除標記義務[28];準則則進一步指出,媒體服務提供者已依相關法規及專業編輯程序處理者,亦得適用豁免[29]。此外,指引並指出,受雇者於雇主授權範圍內執行職務,以及自然人基於個人、非專業目的使用AI系統,均屬排除適用情形[30]。 參、事件評析 整體而言,準則與指引是歐盟執委會用來說明AIA第50條的透明度義務規範應如何解釋與遵守的行政指導文件,並不具有法律拘束力。準則是鼓勵AI系統的提供者與部署者簽署,其簽署效力並不該當法遵要求的決定性證據(conclusive evidence),但該準則已通過人工智慧委員會(AI Board)的適當性評估報告(Adequacy Assessment code),企業可藉由遵守實務準則以確保符合AIA透明度的法遵規範[31];指引的發布義務雖係由AIA規範,但不等同歐盟執委會依法律授權制定的「授權法規」(delegated acts),因此指引內容並非對AIA透明度義務的權威性解釋,亦無法律上的解釋效力,最多作為法院解釋的參考依據[32]。即使如此,準則與指引仍對透明度義務提供充份的解釋框架,讓AI系統的提供者和部署者能明確知悉透明度義務規範的適用範圍、履行方式與豁免條件。 就臺灣而言,我國亦有透明度義務規範,規範於《人工智慧基本法》第5條第2項規定「高風險應用者,應明確標示注意事項或警語」,以遵循第4條的「透明與可解釋」原則,即「人工智慧之產出應做適當資訊揭露或標記,以利評估可能風險,並瞭解對相關權益之影響,進而提升人工智慧可信任度」。目前臺灣人工智慧的相關法制和配套措施正規劃當中,今年6月行政院核定的《人工智慧風險分類框架》[33],將形塑各目的事業主管機關的管理規範和產業指引,歐盟執委會發布的準則與指引可作為主管機關的參考內容,以思索透明度義務規範要如何有效落實與執行。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content#1720699867912-1(last visited July 23, 2026). [2] European Commission, Commission publishes guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1653(last visited July 23, 2026). [3] AIA第96條第1項。 [4] 同前註1。 [5] 同前註2。 [6] European Council, Artificial Intelligence: Council gives final green light to simplify and streamline rules, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/06/29/artificial-intelligence-council-gives-final-green-light-to-simplify-and-streamline-rules/(last visited July 23, 2026). [7] AIA第111條第4項。 [8] European Commission, Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689, 2026, p. 11-13. [9] id. at 14-15. [10] id. at 16. [11] id. at 18-19. [12] id. at 21-23. [13] id. at 24. [14] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, 2026, p. 8-10. [15] European Commission, supra note 8, at 26. [16] European Commission, supra note 14, at 17-21. [17] id. at 7. [18] European Commission, supra note 8. at 28-29. [19] id. at 30-31. [20] id. at 32. [21] id. at 31-32. [22] id. at 32. [23] id. at 33-34, 42. [24] id. at 46. [25] European Commission, supra note 14, at 26-30. [26] European Commission, supra note 8, at 46-47. [27] European Commission, supra note 14, at 35-36. [28] European Commission, supra note 8, at 43. [29] European Commission, supra note 14, at 35. [30] European Commission, supra note 8, at 6-8. [31] European Commission, Commission Opinion on the assessment of the Code of Practice on Transparency of AI-generated content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content(last visited July 23, 2026). [32] European Commission, supra note 8, at 3. [33] 數位發展部,AI風險分類框架,https://moda.gov.tw/major-policies/ai/governance/19244(最後瀏覽日:2026/07/24)。

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