歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效
歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。
在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。
其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵：
（一）可能具技術性
- 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。
- 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。
（二）可能不具技術性
- 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09）
- 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。
在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。
近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。
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黃思穎
專案經理 編譯整理
European Patent Office Issues New Guidelines On Artificial Intelligence And Machine Learning , Nov 07, 2018 https://www.natlawreview.com/article/european-patent-office-issues-new-guidelines-artificial-intelligence-and-machine （Last visited Dec.06, 2018）
Assessing the EPO’s new guidelines on AI , Dec. 03, 2018 https://www.ipstars.com/articles/assessing-the-epos-new-guidelines-on-ai/arjvptju （Last visited Dec. 06, 2018）
Guidelines for Examination, 3.3.1Artificial intelligence and machine learning , Nov 01, 2018 https://www.epo.org/law-practice/legal-texts/html/guidelines2018/e/g_ii_3_3_1.htm （Last visited Dec. 6, 2018）
T 1358/09 （Classification/BDGB ENTERPRISE SOFTWARE） , Nov. 21, 2014 https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t091358eu1.html
T 1784/06 （Classification method/COMPTEL）, Sep. 21, 2012 https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/t061784eu1.html
中國大陸之國家互聯網信息辦公室於2025年9月11日發布《國家網絡安全事件報告管理辦法（下稱網安事件管理辦法）》，並將於2025年11月1日施行。網安事件管理辦法規定中國大陸之境內建設、營運網路或透過網路提供服務的網路營運者，於發生網路安全事件時的報告程序。 網安事件管理辦法值得注意或供我國參考有二者：一、與委外廠商之契約以其協力報告義務：該辦法第5條要求網路營運者應當以契約等形式，要求網路安全、系統維運服務提供商（含個人）向網路營運者報告監測發現，並協助網路營運者依辦法報告網路安全事件。簡言之，其透過法律監管網路營運商與委外廠商之間的契約或類似契約，以及報告之協力義務。二、個人資料與網路安全的關聯性：網安事件管理辦法透過《網絡安全事件分級指南》將網路安全事件分為1.特別重大網路安全事件、2.重大網路安全事件、3.較大網路安全事件、4.一般網路安全事件，四種分級。除關鍵基礎設施的中斷運行以外，前三個事件分級將100萬人、1000萬人、1億人以上公民個人資料丢失或被竊取、篡改、假冒，認定為較大網路安全事件以上等級，使大型網路安全事件與個人資料進行連接。換言之，網路安全事件不再僅是資安面的影響，公民個人資料完整性等法律概念逐漸進入資安領域，法律專業的投入將可能是網路安全發展中需審酌的範疇。
歐盟發布《歐洲資料治理規則》草案歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」（Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act)）草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」（European data strategy）所提出之立法規劃，針對該戰略所揭示的資料治理政策願景，於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後，首次提出的具體性措施。其制定的主要目的，在於透過強化資料中介機構（data intermediaries）的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制，來提升資料的可取得性（availability）。 依草案條文內容，其主要立法面向如下： （1）界定本法的立法目的，在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件，確立資料共享服務的通報與監督框架，並針對基於利他（altruistic）目的蒐集處理資料之實體（entities），建構自願註冊的制度；另一方面則進行本法的名詞定義。 （2）公部門資料再利用機制：整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提，確立該些資料再利用的標準作法（如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用）。有意再利用上述資料的公部門，應於技術面保護其隱私與機密性。 （3）針對資料共享服務供應商的通報機制：要求提供資料共享服務的供應商，於正式對外提供其服務前，應先向各成員國的權責機關通報其業務，藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度，同時降低資料共享的交易成本。同時，資料共享服務供應商於資料交換應保持中立，不能為其他目的使用資料；其共享服務應以開放及協作的方式進行，並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境，藉以強化個資自主權。 （4）資料利他主義（data altruism）的明文化：定義非營利、具普遍性共同目標之組織，得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度，增加組織公信力，以推動個人或公司出於公共利益，自願提供資料。同時，授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書（European data altruism consent form），減少個別收集資料使用同意書之成本。 （5）成員國資料共享權責機關之職責：其應公正、透明、一致、及時履行其職責，監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如，其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息，以確保其作為是否符合本法要求。同時，權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 （6）歐洲資料創新委員會（European Data Innovation Board）：此為一專家小組之設置要求，負責協助成員國權責機關之作法，遵循資料治理法所訂標準。
人工智慧專利加速審查計畫人工智慧專利加速審查計畫（Accelerated Initiative for Artificial Intelligence，又稱AI2）是新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2019年4月宣布之計畫，目的在於加快與人工智慧相關的專利申請程序。該計畫自2019年4月26日開始實施兩年，每年有50位名額。專利申請權人申請適用該計畫並申請專利者，最快可在6個月內審核通過並授證。 適用AI2計畫之技術主體需與AI發明領域密切有關，該申請案之AI功能包含自然語言學習（Natural Language Processing）、影像辨識、聲音辨識、自動化系統（Autonomous Systems）、機器人、預測分析（Predictive Analytics）等；並須應用在生命科學、醫學、農業、資通訊、交通等領域。 AI2與新加坡智財局2018年實施的「金融科技專利優速計畫」（FinTech Fast Track Initiative, FTFT）類似，FTFT旨在加速金融科技領域之專利申請及審查時效。除了技術主體不同，兩者在申請和審查程序上大致類似：不需支付額外的申請與審查費用、該項專利之首件申請案需於新加坡智財局提出、專利請求項（claims）最多為20項、該項專利之「請求專利核准」與「請求專利檢索審查」文件需於同一日提交、專利申請權人收到實質審查意見書需兩個月內回覆等。 人工智慧是新加坡轉型為數位經濟國家的關鍵，隨著全球AI專利申請活躍，新加坡智財局支持將AI產品更快地推向市場，並期望有利新加坡爭取更多新創企業及投資。
醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年05月31日 過去，醫療科技公司僅專注於開發針對醫療問題的硬體解決方案，近年這些企業則致力於轉型開發收集及利用大量病人、資料提供者資料之產品，而轉變成資料平台公司，而更可以全面了解病人及客戶生活習慣及健康狀況。 其中許多解決方案均利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及機器學習(Machine Learning, ML)，相較傳統上研發成果多為硬體設備，現今則轉變成出現大量軟體解決方案，保護研發成果之方式將發生改變，如何選擇合適的智慧財產權保護研發成果成為企業重要課題，此亦影響企業如何做智慧財產布局及擬定公司相關經營策略，因此建議企業——尤其是開發醫療資訊平台之醫療科技公司，特別是致力於開發醫療器材軟體(Software as a Medical Device, SaMD)、醫療設備嵌入式軟體(Software In a Medical Device, SiMD)及應用於醫療技術中的人工智慧等新興領域時可以參考以下提供之思考方向選擇對於企業發展最適切之智慧財產權保護態樣。[1] 研發成果如欲獲得專利保護，該發明必須係獨一無二且可以傳授的——即人們不能將自然發生或不可再現的事物申請專利，因為發明需透過專利以清楚的方式概述，並明確定義專利內容，並向公眾揭露，以便於申請人取得專利、並於專利期限屆滿後(專利保護期限因各國法規、專利類型而將有所不同，建議企業應了解欲布局之國家相關法規規定，如台灣之發明專利[20年]、新型專利[10年]、設計專利[15年])，使大眾得藉以實施該技術內容。[2] 在美國，專利係由美國專利商標局賦予所有權人於一定期間內壟斷其發明之權利，即美國聯邦法律更使專利所有權人在專利權效期內得以禁止他人於該期間內於美國製造、使用、銷售或進口至美國這項已獲得專利保護之發明，此給予專利權人一個得以建立一個阻止他人進入市場的巨大障礙，可防止競爭及保護專利權人可以自由實施該權利。[3] 因專利有上述特性，文章作者建議，如裝置(device)、該裝置使用之軟體，對於從事新藥開發之藥廠，於保護新穎成分(New Chemical Entities)、相關之治療方法及人工智慧相關發明較適合以專利保護。[4] 營業秘密係指資訊擁有者已盡合理努力保密，且不為公眾所周知或非可被公眾輕易探知而具有獨立經濟價值的，任何形式及類型之資訊。合理努力可能包括(但不限於)，要求員工簽署保密協議、定期提醒員工其負有保密義務(如：針對職務不同/所從事不同工作之員工，保密義務內容、程度、時間是否有所不同?)、踐行必要而知悉(need to know) 原則(如：執行不同工作之人員是否可互相存取各自的資料? 抑或僅能存取自己工作所需之資料?)、佈署IT安全措施或辦公室安全措施之狀況(如：是否有門禁?資料如有異常存取狀況時是否有示警機制?)並須即時調查及採取行動打擊涉及盜用營業秘密之行為(如：是否有相關通報不當使用營業秘密之管道及監控機制?)[5] 在美國，傳統上營業秘密之保護是結合各州法律而成，除了紐約州及北卡羅萊納州以外，所有州都頒布了其特有版本的《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act, UTSA)——係一項1979年頒布的統一法案。於2016年，國會又頒布了《保護營業秘密法Defend Trade Secrets Act, DTSA》，該法案保障當事人於聯邦法院提起營業秘密訴訟之權利，且只要促進犯罪行為之行為發生於美國，當事人即可於國外進行訴訟，此外，《統一營業秘密法》中規定營業秘密包含公式、模式、彙編、程式、設備、方法、技術或過程。而依《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act, DTSA），營業秘密可為任何形式，無論係以物理、電子、圖形、攝影或書面形式儲存、編輯或紀錄之財務、商業、科學、科技、經濟或工程資訊均為營業秘密之範疇，因此，營業秘密之適用範圍較廣，於美國甚至抽象之想法均可受營業秘密保護。[6] 與僅提供有限保護期限之專利有別，如欲獲得營業秘密之保護，僅需資訊持續保密並存在並持續存有價值，該資訊即會持續受到營業秘密保護並擁有無限的有效期限，亦即，只要該資訊仍為秘密，即受到營業秘密之保護。如：可口可樂已將其配方作為營業秘密保護了130多年之久。惟與專利不同的是營業秘密一但被公眾周知或得以透過適當方式獨立開發(如競爭對手自己獨立開發而產出之資訊)，就將失去營業秘密之保護。[7] 因為營業秘密之特性，諸如蛋白質結構、客戶清單、機器學習演算法、原始碼、化學製程參數(如：會產生化學反應之溫度或壓力)、甚至是醫療科技公司近年致力經營的人工智慧領域所產出的人工智慧、新的模型訓練方法、優化模型參數、消極專有技術(如：不該做什麼)。[8] 惟選擇專利抑或營業秘密之方式保護其研發成果將視企業的業務為何決定，如缺乏透明度之產業可能較適合以營業秘密方式保護，而非專利。例如：網路安全公司可能傾向於營業秘密保護，因為申請專利揭露其機密安全演算法可使競爭對手開發競爭產品或使駭客進行量身訂製之攻擊。相較之下，製造容易檢測、針對消費者之電子產品之企業更依賴專利保護，製造具有行業標準化品質之產品之企業亦是如此。[9] 總體而言，是否容易被逆向工程將會是決定以專利或營業秘密保護之關鍵性調查方式。因申請專利必須揭露細節事項，將對廣泛保護資料為基礎之軟體(且有使用人工智慧或機器學習)較具挑戰性，故專利較適合保護裝置(device)及會相互作用之實體產品和軟體。而營業秘密則要求資料所有人無限期地維持秘密性，亦須注意自己的想法獲得他人關注時遭仿效之風險，故較適合造價高或難以仿效的軟體、製造方法或產品。[10] 而對於生技醫療公司而言，其應考量使用混和策略以保護人工智慧相關之創新，如：專有之原始和訓練資料、模型之優化參數、將專有技術用於訓練模型及其他難以進行逆向工程之人工智慧相關的此類機密資訊，可能較適合用營業秘密保護，同時該技術的其他方面，如人工智慧系統或使用其開發之藥物則可透過專利保護。[11]惟不論企業決定要將該資訊做為營業秘密保護或申請專利保護，企業對於研究人員發表相關資訊的行為均應審慎評估，避免因揭露而喪失專利之新穎性或營業秘密之秘密性的情形。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Kristin Havaranek, Martin Gomez, Matt Wetzel, Steven TJoe & Stephanie Philbin, Top 5 IP Considerations for Medtech Companies Transitioning To Data-enabled Product Solutions (2023), https://medcitynews.com/2023/01/top-5-ip-considerations-for-medtech-companies-transitioning-to-data-enabled-product-solutions/ (last visited June 1,2023). [2]John Quinn, Protecting Inventions Through Patents and Trade Secret (2023), https://www.newsweek.com/protecting-inventions-through-patents-trade-secrets-1788352 (last visited May 30, 2023). [3]Id. [4]Charles Collins-Chase, Kassanbra M. Officer & Xinrui Zhang, United States: Strategic Intellectual Property Considerations For Protecting AI Innovations In Life Sciences (2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1276042/strategic-intellectual-property-considerations-for-protecting-ai-innovations-in-life-sciences (last visited May 30, 2023) [5]Id. [6]John Quinn, supra note 2. [7]Id. [8]Collins-Chase et al., supra note 4. [9]John Quinn, supra note 2. [10]Havranek et al., supra note 1. [11]Collins-Chase et al., supra note 4.