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
(二)可能不具技術性
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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根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞,指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵,諸如:指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術,未來將無須使用信用卡或行動裝置,僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利,但同時,生物支付的安全性卻也不無疑義。 即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制,但水能載舟,亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別,涉及高度個人隱私,為妥善保護個人資訊安全,需訂立生物辨識相關規範加以管制,否則將衍生許多法律問題。 例如:在2015年6月,美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者,也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集,但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站,並標註姓名,儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。 依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範: 1.第10條: 生物辨識之態樣,包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描,但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。 2.第15條(a): 規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱,並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。 3.第15條(b)(1): 蒐集生物辨識資訊應告知當事人。 Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯,主張BIPA規定之臉部外觀,其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊,並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀,但法院認為Shutterfly之主張並不合理,因此同意受理此案。 觀察該案可發現,儘管生物辨識提高資訊安全之保護,但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面,生物特徵資訊極易被他人蒐集,因此,如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施,也是推行生物支付措施所需突破的關口。
「歐盟網實整合藍圖與政策」歐盟在歐盟執委會的支持之下,致力於網實整合的發展,2015年6月歐盟提出以五項關鍵領域作為發展方向,包含交通、能源、健康、生產、以及基礎設施等。其中在智慧製造部分,主要為從大量生產到彈性、個別客製化生產,以及在生產以及產線自動化之下,增加市場競爭力。但針對此等發展,歐盟也提出未來將面臨幾點挑戰: 1.科學:網實整合系統應特別考量社會技術層面、使不同學科整合、結合相關系統理論,以及建構複式領域模型等 2.技術:由於不同的技術方法,因此應建立互通性平台系統、使自動化設計與執行更加成熟、減少資料隱私問題、整合安全性、建立系統方式處理無法確定之資訊等。 3.經濟:透過網實整合,從產品到服務,可建立新的商業模式。 4.教育:網實整合之應用需具備充分的條件,因此,可透過教育及訓練體制來增加對相關應用的認識。 5.法律:減少網實整合系統建立產生的障礙,消除法規解釋不清楚之部分,並且改善以確認整合系統應用正確性。 6.社會:網實整合應用對公共、產業以及政治等層面產生之改變與風險管理。 網實整合在生產力4.0的發展當中,屬於最為核心之部分,目前歐盟所舉出可能產生的面向與問題,值得作為未來政策法制方向之參考。
FCC推動電線寬頻上網(BPL, broadband over power line)服務FCC日前發佈一份關於電線寬頻上網之備忘錄命令及意見(MO&O, Memorandum Opinion and Order),除了再度確認FCC於2004年時就接取電線寬頻上網系統所為之決議外,同時也否決業餘無線電社群、電視廣播業者、航空工業等所提出限制電線寬頻上網之要求,但FCC採納保護無線電天文台以及航空站使免於電線寬頻上網干擾之規定。 FCC表示,推動電線寬頻上網可以幫助居住於鄉村地區之美國民眾接取高速網路,而且目前寬頻網路市場的主導者有線電視網路上網(cable)業者及數位用戶迴路業者(DSL)亦將會因電線寬頻上網之發展而被迫降價,讓消費者可以更低廉的價格接取寬頻網路。不過,FCC委員Michael Copps 提醒,雖然眼前FCC在電線寬頻上網以及可能產生之干擾間似乎已達成平衡,但FCC仍應繼續密切關注電線寬頻上網對其他使用者之干擾問題,尤其在卡崔那(Katrina)颶風的慘痛經驗中已證實業餘無線電之發展與貢獻具有高度價值,因此,對於電線寬頻上網可能對業餘無線電用戶之干擾部分應格外注意。
日本發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書,呼籲企業留意利用AI服務時可能造成資料外洩之風險日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場,日常生活以及執行業務上,利用AI的機會逐漸增加。另一方面,濫用或誤用AI等行為,可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而,利用AI時可能的潛在威脅或風險,尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型,並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查,以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時,對於資料外洩風險的實際考量,並彙整如下: 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中,有61%的受調查者認為利用分辨式AI時,可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI,或誤將資料輸入生成式AI中,有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示,在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務,或未來預計導入AI服務之我國企業,如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性,可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範;如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩,則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範,以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)