美國專利訴訟趨勢與科技專案研發成果運用之法制研析
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部（Department of Labor）於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉：開發人員與雇主的原則暨最佳實務」（Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers）參考文件（下稱本文件）。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》（Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence）中對勞工的承諾，作為行政命令中承諾的一部分，本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖，同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益，並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎，提出最佳實踐作法，其重點如下。 1. 賦予勞工參與權（empowering workers）：開發人員和雇主履行各項原則時，應該秉持「賦予勞工參與權」的精神，並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統：開發人員應為AI系統建立標準，以利進行AI系統影響評估與稽核，保護勞工安全及權益，確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督：組織應有明確的治理計畫，包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明：雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利：雇主使用AI系統時，除應保障其健康與安全外，不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能（Enable Workers）：雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險，再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工：雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓，必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資：開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
歐洲推動人體生物資料庫再利用沙盒非營利組織EIT Health於2020年2月展開公共人體生物資料庫（Public biobank）再利用之「數位沙盒」（Digital Sandbox）計畫的第二次公開徵求。參與的中小企業於提案後，可於2020年7月底前獲得通過與否的通知，並最快於2020年9月開始參與計畫。 EIT Health成立於2015年，是歐洲創新技術研究所（European Institute of Innovation and Technology）下的「知識與創新社群」（knowledge and innovation community）之一，主要資金來自歐盟「展望2020」（Horizon 2020）。有鑑於數位革命創造了大量極具研究價值的醫學生物資料，EIT Health於2019下半年提出公共人體生物資料庫再利用之「數位沙盒」計畫構想，該計劃主要目的在支持中小企業利用該生物資料實施創新服務或開發產品。 而依據歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第89條規定，如果生物資料庫之利用係基於科學研究或公共利益之必要，可以在符合「適當的技術和組織措施」（Technical And Organisational Measures）之前提下得到豁免（exemptions）。依此條文，EIT Health之「數位沙盒」計畫參與者得不遵守GDPR第15條（資料主體之接近使用權）、第16條（更正權）、第18條（限制處理權）、第19條（關於更正或刪除個人資料或限制處理之通知義務）、第20條（資料可攜性權利）以及第21條（拒絕權）之規定。透過此計畫，有望幫助中小企業獲得公共人體生物資料庫、研究參與者（Sample holder）和登記冊的近用權限。此外，計畫亦提供最高35,000歐元的資金，以幫助中小型企業在開發創新產品時利用資料。
加拿大政府就生成式人工智慧對著作權的影響進行公眾諮詢加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」（consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright）進行公眾諮詢，以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化，進而修訂《著作權法》（Copyright Act），本次諮詢文件中討論重點整理如下： 1.文字和資料探勘（Text and Data Mining, TDM）：是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法，包含著作權法中合理使用行為（29條）和暫時性重製行為（30.71條）等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解，認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權；然創意產業則多持否定見解，認為不應該為TDM創設例外，否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬：因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞，因此加拿大政府希望可以對此加以澄清，並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議，加拿大政府提出了三種可能的規範模式： (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品； (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人，凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力，即可被視為該作品的作者； (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任：人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品，過程中可能出現侵害他人著作權之情形，而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人（著作人）必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權，且就該他人著作加以重製，但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程，因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見，以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益，卻也可能侵害他人著作權，因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。
聯邦巡迴上訴法院確認同為蘋果供應商的玉晶光並未侵害大立光的專利權2013年6月4日大立光在北加州聯邦地方法院起訴玉晶光，主張玉晶光生產的八款透鏡侵害其五件美國專利。就部分的產品玉晶光請求法院裁判無引誘侵權，北加州聯邦地方法院部分准許了玉晶光的請求，之後大立光就無引誘侵權部分上訴聯邦巡迴法院敗訴。 大立光未能主張直接侵權，因為玉晶光絕大部分的透鏡是銷售給蘋果在亞洲的供應鏈中的鏡頭模組廠，鏡頭模組廠再販售給亞洲的系統組裝廠，最後由系統組裝廠整機出售給蘋果，再由蘋果販賣給美國的消費者。這個過程中玉晶光並非唯一的透鏡供應商，大立光也是供應商之一甚至供應量大於玉晶光。 法院贊同並認為引誘侵權是行為人(本案中為蘋果)被引誘而有直接侵權的證據，但大立光在本案中無法證明玉晶光有引誘侵權責任，因玉晶光沒有在美國有直接製造、使用、銷售、許諾銷售或進口的行為，故不構成直接侵權，而玉晶光在本案中並不爭執侵害大立光的專利權，但主張並非是引誘侵權人。 大立光另提出的主張是蘋果的供應鏈是「隨機選擇」大立光或玉晶光的透鏡，因此推論蘋果在美國的產品採用玉晶光的比例，等於蘋果在全世界的產品採用玉晶光的比例，進而認定蘋果在美國有直接侵權。唯聯邦巡迴上訴法院認為大立光關於「隨機選擇」這個主張，沒有提出來自供應鏈的相關證據，所以沒辦法證明蘋果在美國的產品有使用玉晶光的透鏡。大立光可再上訴美國最高法院。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）