標準必要專利與反托拉斯之成果運用法制－以高通案為例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
許祐寧
專案經理 編譯整理
美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。
歐盟認可紐西蘭已提供相當於歐盟保護層級之個人資料保護在2012年12月19日，歐盟執委會宣布一項決議，該決議認可紐西蘭為已提供相當於歐盟保護層級之個人資料保護的國家；根據1995年歐盟個人資料保護指令（EU Data Protection Directive of 1995），此決議將使位於歐盟會員國（目前為27國）的事業，可以不必採取額外的防護措施，即可將個人資料自歐盟會員國傳輸到紐西蘭。 根據歐盟個人資料保護指令，個人資料不許被傳輸至歐盟會員國以外的國家，除非這些國家被歐盟執委會認可為，已提供相當於歐盟保護層級的個人資料保護；或此些國家對上述傳輸已採取額外的防護措施，例如已取得當事人之同意，或已於相關契約內附有經歐盟認可之個人資料保護相關契約條款。歐洲經濟區（EuropeanEconomic Area；簡稱EEA）內的另三個國家，亦即挪威、冰島、列支敦士登，亦因EEA條約（Agreement on the European Economic Area）之約束，而須遵行個人資料保護指令。 由於上述認可的過程相當嚴格而繁複，目前已取得歐盟執委會上述認可的非歐洲國家，除了紐西蘭之外，僅有例如，加拿大、阿根廷、以色列、澳洲等少數國家；至於歐洲國家亦僅有例如瑞士、安道爾等數國。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合（Connected Industries）為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟，以建立創新附加價值的產業社會為目標，以實現產業整合並促進創新與競爭環境，於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」，進行日本競爭政策檢討，並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式，分別為：單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外，亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集，運用到其他的領域（例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算）。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質，或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力，包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性，因其他競爭者也可能取得相同資料，故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異（與競爭者能區別）。第三是資料運用可能性，應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。
德國汽車製造商擁有德國境內大部分的自駕車專利根據德國專利商標局（Deutsches Patent- und Markenamt）2017年度報告，德國該年境內發明專利申請量達67,707件，僅較2016年下降0.3％（2016年專利申請量達歷年新高），主要領域在交通；而新型專利和設計專利申請量卻持續下降。歷年申請量如下表： （件數） 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 發明 專利 67,706 67,907 66,898 65,963 63,177 61,361 59,612 新型 專利 13,299 14,030 14,271 14,741 15,470 15,531 16,038 設計 專利 44,297 57,057 58,017 60,837 56,944 55,250 53,197 資料來源：德國專利商標局 其中，德國汽車公司投資在電動汽車、輔助系統和自動駕駛等領域數十億元的成果在發明專利中被充分反映出來。根據德國專利商標局2017年度報告，該年自動駕駛專利申請數量有2,633件，較2016年增加14％，是2013年的兩倍。 在德國4,810件自動駕駛專利中，德國汽車公司就擁有超過2,006件，占42％，日本為28％，美國為11％。僅2017一年，德國汽車公司就取得325件自動駕駛專利，較日本公司259件、美國公司112件和法國公司的41件還多。其中絕大多數被Audi、Toyota和Volkswagen所擁有。 此外，德國境內電動汽車專利申請也增加10％，總數達到3,410件，超過三分之一是用於蓄電池和燃料電池，德國汽車公司高居專利申請量榜首，其中以Bosch和Schaeffler為最。 事實上，除了在德國境內，全球自動駕駛專利幾乎一半亦為德國汽車公司所擁有，截止至2017年底，占了48.8％，其中Bosch排名第一，共擁有1,101件專利。前十名專利擁有者如下圖： 單位：件 資料來源：德國經濟研究所（Institut der deutschen Wirtschaft） 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」