今(2018)年2月,一家成立於2013年、位於美國維吉尼亞州的雲端策略服務公司REAN Cloud Llc.以其他交易(Other Transaction, OT)模式獲得了美國國防部(Department of Defense)5年合計9.5億美金的合約,讓OT自2016年10 U.S. Code §2371b正式生效進一步確認美國國防部針對原型(Prototype)及其後續之產品開發適用OT以來[1],再次引起討論。
OT源於冷戰時期的美國,主要用於讓聯邦政府部門取得尖端國防技術的研究與發展(Research and Development, R & D)成果和原型。OT並非傳統之契約(contract)、授權書(grant)或合作協議(cooperative agreement),且法並無明確定義OT究竟實質內容為何。OT不受聯邦併購規則(Federal Acquisition Regulation, FAR)所規範,更接近一般私人商業契約,因此具備極大的合作彈性,可大幅度縮短私部門與政府合作常碰到的冗長時程。由於OT快速、彈性的這兩項特質,近年來應用於國防以外之新創或尖端科技之公私合作亦逐漸普遍。
然OT雖然簡化了政府採購的時程與限制,但同時也減少了問責可能性和透明度,因此目前只限具備美國國會授予其他交易授權(Other Transaction Authority, OTA)的聯邦政府機構得以使用OT。在美國計有太空總署(NASA)、美國國防部、美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration)、美國運輸部(Department of Transportation)、國土安全部(Department of Homeland Security)、運輸安全管理局(Transportation Security Administration)、衛生與公共服務部(Department of Health and Human Services)、美國能源部(Department of Energy)獲得國會授予OTA,其餘未獲OTA之政府部門僅得以在聯邦預算管理局(Office of Management and Budget)主任授權下有條件地使用OT。
尖端技術的R&D在不同領域皆有其特殊性,難以一體適用FAR,是以OT在實務運作上為兼顧持有尖端技術的公司重視速度和營業秘密之特質與採購之公平性,其運作模式通常為:聯邦政府成立某種技術領域的OT聯盟(consortium),私部門的潛在締約者可以申請加入,繳交會費並同意該聯盟的約定條款。聯盟之約定條款通常較政府採購契約來的有彈性,例如智慧財產權的歸屬是以個案個別約定。擁有OTA之政府機關嗣後可向聯盟成員徵求產品或服務白皮書,之後再從中挑選優秀者進一步繳交更詳細的產品或服務計畫書,最終經由聯盟管理機構(consortium management organization)挑選出最適者。
OT與OT聯盟的運作模式,為公私合作提供極大的法律彈性,且非常迅速。平均而言,從政府徵求白皮書到成功找到最適者,不過兩個月時間。時間與彈性乃是新創企業或尖端技術持有者與政府合作時最有疑慮之處,OT可以解決此一問題。然需注意OT在適用上仍存在諸多挑戰,例如成效難以評估、較不透明導致監督困難、智慧財產權歸屬爭議等,有待克服。
[1] 美國國防部在此前乃是遵循Section 845 of the National Defense Authorization Act(NDAA) for Fiscal Year(FY) 1994, Public Law 103-160適用OT。
德國專利商標局(DPMA)於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路(Global Patent Prosecution Highway,簡稱GPPH),基於此,德國在現有的PPH合作基礎上拓展12個其他的合作專利局。 PPH的目的是經由雙方交流和跨國界專利檢索與審查結果的使用以加速專利登記的處理,一方面維持專利審查的品質,同時形成有效率的專利審查程序。 從2015年7月6日起,一個加速審查的申請不只在德國專利商標局之前合作的9大PPH專利局,即:中國國家知識產權局、日本專利局、英國知識產權局、美國專利商標局、韓國知識產權局、加拿大知識產權局、芬蘭國家專利注冊委員會、新加坡知識產權局、奧地利專利局,還可以在下述12個國家或地區試行,即:澳大利亞知識產權局、丹麥專利商標局、俄羅斯聯邦知識產權局、匈牙利知識產權局、西班牙專利商標局、瑞典專利注冊局、葡萄牙工業產權局、愛沙尼亞專利局、以色列專利局、挪威知識產權局、冰島專利局、北歐專利局(包括丹麥專利商標局、挪威知識產權局、冰島專利局)。 對申請人來說這個制度的優點是,未來若申請人的專利申請案的請求項在參與GPPH的任一國家或地區的專利機構已經被認為具有可專利性,那麼申請人可以要求作為後續申請受理局的德國專利商標局進入簡易程序,以獲得加速審查。
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 )」
加州公佈影音遊戲法案臨危憲爭議加州州長阿諾‧史瓦辛格於 2005 年 10 月 7 日簽署禁止販售暴力影音遊戲 (Violate Video Game) 與未成年人之影音遊戲法案,影音遊戲業者對於此法案之通過表示強烈抗議,主張該法案違反美國憲法修正條文第一條言論自由之保護。 該法案禁止販賣或出租具強烈暴力色彩之影音遊戲與未滿 18 歲之未成年人,同時要求此類遊戲必須於包裝正面依據規定標誌標示明顯之「 18 」字樣,違者將處以 1000 美元以下之罰金。州長史瓦辛格先生指出,這些遊戲多半是為成人所設計,是否讓青少年接觸此類遊戲,應由其家長決定之,故此法案並未限制該未成年人之家長購買或租用該類遊戲提供未成年人使用。 美國「影音軟體業者協會」 (Video Software Dealer Association) 以及「娛樂軟體協會」 (Entertainment Software Association) 等業者代表計畫以訴訟方式爭議此法之合憲性並予以推翻,而美國聯邦法院曾對於華盛頓州之類似法案作出不利之判決,使得此法案之未來仍為一個未知數。值得一提的是,美國其他州亦有類似法案通過,其中包括伊利諾州以及密西根州,目前「娛樂軟體協會」針對此兩州之法案已於聯邦法院提起訴訟。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現