日本經產省公布AI、資料利用契約指引
伴隨IoT和AI等技術發展，業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題，惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下，如何締結契約成為應首要處理的課題。
針對上述狀況，日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」（データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0），隨後又設置AI、資料契約指引檢討會（AI・データ契約ガイドライン検討会），展開後續修正檢討，在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後，公布「AI、資料利用契約指引草案」（AI・データの利用に関する契約ガイドライン（案）），於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見，並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」（「AI・データの利用に関する契約ガイドライン）。
「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型，將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型（平台型）」，說明個別契約架構及主要的法律問題，並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點，希望能達成促進資料有效運用之目的。
AI篇說明AI技術特性和基本概念，將AI開發契約依照開發流程分為（1）評估（assessment）階段；（2）概念驗證（Proof of Concept, PoC）階段；（3）開發階段；（4）進階學習階段，並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明，希望達成促進AI開發利用之目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
組長 編譯整理
1.〈「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を策定しました〉，経済産業省，http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
2.〈 AI・データの利用に関する契約ガイドライン〉，経済産業省， http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-1.pdf（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
今年十一月初，美國運動穿戴式裝置製造商Jawbone針對其競爭對手Fitbits所提起之專利侵權控告提出反訴，主張Fitbits濫用專利、涉嫌壟斷市場，違反反托拉斯法。本次Jawbone的反訴讓這場運動穿戴式裝置的智慧財產權之戰更加白熱化。 Jawbone及Fitbits為美國運動穿戴式裝置的兩大領導廠商，雙方在今年展開一連串的智慧財產權爭訟。這場智慧財產大戰開始於今年五月，當Fitbits正準備首次公開發行(IPO)時，Jawbone控告Fitbits挖角Jawbones部分員工，並藉此盜走Jawbone共約18000筆的機密資料。數週之後，Jawbone又控告Fitbits專利侵權，並緊接著向美國國際貿易委員會(United States International Commission)提起禁制令(Injunction)，禁止Fitbits進口侵權產品。Fitbits在九月反擊，控告Jawbone侵害了包含其軟體和使用者介面設計在內的專利。十月，美國法院命令Fitbits五名員工應歸還Jawbone的所有機密資料。在獲得初步的勝利後，Jawbone又以Fitbits違反反托拉斯法為由，針對Fitbits在九月提出的專利侵權訴訟提起反訴，再次對Fitbits予以回擊。 在本次反訴中，Jawbone表示：「Fitbits蓄意濫用專利，目的是為了保持其市場地位。」Jawbone同時否認所有Fitbits的專利侵權指控。Jawbone更額外聲明，Jawbones將繼續跟進之前對Fitbits提起的三項專利侵權訴訟、營業秘密侵害訴訟，以及對ITC提起的禁制令。 相較於手機等其他智慧型裝置，運動穿戴式裝置仍屬於較年輕的市場，因此仍有相當多的發展性。然而，許多大廠相繼進入這個領域，也讓智慧財產權爭議越趨激烈。
Amazon無法阻擋家居家飾用品零售商Williams-Sonoma對其提出之智財侵害訴訟，此訴訟案將持續進行…美國高端家居家飾用品零售商Williams-Sonoma於美國加州北區聯邦地方法院指控電商巨頭Amazon企圖誤導消費者，使消費者認為Amazon是Williams-Sonoma授權的經銷商。 2018年12月14日Williams-Sonoma向法院提起了智財侵權等訴，主張Amazon犯有下列行為，並請求損害賠償及禁制令： 侵害了Williams-Sonoma旗下West Elm品牌的Orb椅子設計專利，專利號為D815,452。 在Amazon網站上及行銷廣告中使用Williams-Sonoma的商標而有商標侵害及仿冒之行為。 在Amazon網站上及行銷廣告中使用Williams-Sonoma的商標而有商標淡化之侵害行為。 不公平競爭行為。 Williams-Sonoma指出就商標部分，Amazon未經授權，在其網站設立一Williams-Sonoma銷售網頁，並在廣告及該網頁中使用未經授權的Williams-Sonoma商標，且未標示清楚網頁中的商品並非直接由Williams-Sonoma提供；甚至於Amazon的搜尋引擎廣告及電子郵件廣告中誤導消費者，使消費者認為可以在Amazon網站上買到Williams-Sonoma授權的商品。 Amazon於今（2019）年2月提出動議主張該案與商標相關之部分應予駁回，辯稱其僅是提供一個平台，使在其他地方購買的Williams-Sonoma產品可以轉售給消費者，適用第一次銷售原則。但該地院法官表示：「就整體而言Amazon不僅是轉售Williams-Sonoma的產品，而是塑造錯誤的印象讓人誤以為在Amazon網站的這些銷售是經過授權，使一個合理謹慎的消費者（reasonably prudent consumer）會產生誤認混淆。」，因此裁定駁回被告Amazon提出的動議，本案將會進入法院審判。 Williams-Sonoma提出的訴訟案其實也是Amazon發展自有品牌衍生的抄襲問題以及與其他大型品牌商緊張關係的展現。Amazon扮演著既是合作夥伴也是競爭者的角色，使得一些大型品牌商陷入困境，若不在Amazon網站銷售，產品很有可能會銷售不佳，但若在Amazon網站銷售，則Amazon會蒐集銷售產品的資料並且製造類似但較便宜的自有品牌產品銷售。Amazon此種飽受爭議的營運模式所牽扯的智財爭議仍有待後續追蹤 。 圖片來源：COURT DOCUMENTS 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
芬蘭Skene計畫聚焦電玩遊戲產業依據統計，2011年全球電玩遊戲產值約516億歐元，是娛樂產業中成長最快速的領域，行動遊戲（mobile gaming）也因智慧型手機普及率之提升，在其中扮演舉足輕重的角色。有鑒於此，芬蘭政府於今（2012）年啟動Skene－遊戲補給計畫（Skene－Game Refueled，以下簡稱Skene計畫）促進其遊戲產業的研發創新。 Skene計畫預計從今（2012）年起實施至2015年，將投入7000萬歐元資金補助，其中3000萬歐元由芬蘭的創新補助機關－國家技術創新局（teknologian ja innovaatioiden kehittämiskeskus，Tekes）提供。該計畫致力於創造國際級遊戲及娛樂聚落的形成，期能使芬蘭企業成為國際遊戲產業生態中的重要成員。芬蘭政府欲藉由此一計畫，突破芬蘭Rovio公司過往開發「憤怒鳥」（angry bird）遊戲之偶發性的成功模式，讓芬蘭遊戲產業獲得長期永續的商業效益。Tekes於本計畫中特別強調知識分享的重要，認為此計畫的核心目的在於促進相關知識或經驗，得以在研究機構的專家、遊戲公司乃至其他產業間有系統的傳遞。 事實上芬蘭推動Skene計畫之動機，除了著眼於遊戲產業本身所帶來的龐大商業效益外，也看到遊戲開發過程中產出工具在其他產業之模型、模擬實驗、使用者介面設計及傳統軟體開發方面之助益（例如在醫療照護產業、運算服務之運用或協助教育環境建構或運動訓練等）。由此觀之，芬蘭政府透過Skene計畫推動遊戲產業研發創新之考量，尚包括帶動其他產業之提升的深遠思考。 近年來我國遊戲產業在商業上的表現逐漸受到各界重視，在此背景下，芬蘭Skene計畫無論在具體作為及其背後的思維模式上，皆有我國可以參考借鏡之處。
OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告經濟合作發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development，下稱OECD）於2023年11月公布「促進AI風險管理互通性的通用指引」（Common Guideposts To Promote Interoperability In AI Risk Management）研究報告（下稱「報告」），為2023年2月「高階AI風險管理互通框架」（High-Level AI Risk Management Interoperability Framework，下稱「互通框架」）之延伸研究。 報告中主要說明「互通框架」的四個主要步驟，並與國際主要AI風險管理框架和標準的風險管理流程進行比較分析。首先，「互通框架」的四個步驟分別為： 1. 「定義」AI風險管理範圍、環境脈絡與標準； 2. 「評估」風險的可能性與危害程度； 3. 「處理」風險，以停止、減輕或預防傷害； 4.「治理」風險管理流程，包括透過持續的監督、審查、記錄、溝通與諮詢、各參與者的角色和責任分配、建立問責制等作法，打造組織內部的風險管理文化。 其次，本報告指出，目前國際主要AI風險管理框架大致上與OECD「互通框架」的四個主要步驟一致，然因涵蓋範圍有別，框架間難免存在差異，最大差異在於「治理」功能融入框架結構的設計、其細項功能、以及術語等方面，惟此些差異並不影響各框架與OECD「互通框架」的一致性。 未來OECD也將基於上述研究，建立AI風險管理的線上互動工具，用以協助各界比較各種AI風險管理框架，並瀏覽多種風險管理的落實方法、工具和實踐方式。OECD的努力或許能促進全球AI治理的一致性，進而減輕企業的合規負擔，其後續發展值得持續追蹤觀察。