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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中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業,但在基礎研究經費申請制度上,長期存在一些結構問題,如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起,中國大陸陸續修正關於科研經費制度,以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前,依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準,江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』),並出台完整的實用手冊 。 此次江蘇科技改革30條,明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算,如設備費、材料費等,從原本九個項目改合併為五個項目,科目經費支出將不再受比例限制;另在無法直接羅列預算項目的間接預算上,如績效支出等費用則精簡列支項目,提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上,建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。 中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制,直接預算需按照法律規範羅列,然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列,而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上,研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得,進而將錯就錯,謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正,解決了上述科研經費制度的部分問題,並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突,及科研成果容錯機制之評價,仍待後續觀察。
Google成功阻擋GOOGLEBAY商標註冊日前在澳洲GoogleInc(Google)成功的阻擋DmitriRystk(Rystk)以GOOGLEBAY申請註冊於第35類消費者市場情報服務(consumermarketinformationservices)的商標。 根據澳洲商標法規定,提出異議者,即商標權人-Google,必須要能立證其所註冊的服務或商品中與爭議商標申請人Rystk所申請註冊的商標所指定的服務,至少有包含一項跟消費者市場情報服務類似的服務或商品;並且GOOGLE與GOOGLEBAY有足以令人混淆誤認之虞。 Google提出的訴因為: 1) GOOGLEBAY乃是與GOOGLE有“欺矇性的”相似(deceptivelysimilar)商標 2) Rystk提出註冊申請(2006年06月16日)時,GOOGLE已經在澳洲有相當知名度 澳洲商標審查員認為消費者市場情報服務是一個很廣義的範圍,可以想見其中必然包括廣告服務。因此,它所指定的服務即包含類似於Google第1049124號註冊商標所包含的服務,其中包括透過網際網路散佈廣告。 澳洲商標審查員亦同時提到GOOGLE此造字的特殊性,及另一個造字EBAY皆無字典上的解釋,並且這兩個造字都跟網際網路有強烈的關聯。根據這個見解,消費者即有可能將GOOGLEBAY視為GOOGLE跟EBAY的結合造字,加上並沒有其他字義解釋的情況下,想當然爾會認為GOOGLEBAY與Google的事業有關,比如認為GOOGLEBAY是GOOGLE關係家族的商標之一。加上GOOGLE商標在澳洲亦有十足的知名度*,更能讓商標審查員同意如此“欺矇性的”相似商標有足以令人混淆誤認之虞。 在此特別一提的是澳洲的商標法修正後,在對商標註冊提出異議時,對以與著名商標有疑似混淆誤認的訴因中“欺矇性的”相似已不再是前提要素。因此,商標審查員核駁了Rystk的GOOGLEBAY註冊申請。 *註1:根據澳洲聯邦商標法第60條第1項,商標註冊可以因另一商標在註冊的優先權日前即已在澳洲獲得相當知名度而遭到異議
美國FTC以廣告不實的理由對二款具有診斷功能的醫療app開罰美國FTC於2月23日對於兩款聲稱具有診斷能力的醫療app進行裁罰,理由是這兩款app宣傳不實資訊,故應予下架並裁處罰鍰。 Melapp與Mole Detective兩款app,均係付費app,售價大約在1.99至4.99美元不等,宣稱只要使用者從不同角度拍下自己身上的痣,app就能夠判斷這個痣屬於黑色素瘤(Melanoma,為一種罕見的皮膚癌類型,且惡性程度高)的機率,app將罹患黑色素瘤的風險區分為:高、中、低三級。但FTC認為業者的說法並沒有足夠的臨床依據加以證明,因此涉及廣告不實的行為。截至目前為止,Melapp與Mole Detective的開發業者都已經繳納罰鍰,但發行商L-Health拒絕繳納這項罰款,因此FTC的委員會在經過表決之後,決定在2015年2月23日向北伊利諾州地方法院提起訴訟,請求法院執行此項由FTC作成的裁罰。 具有診斷效果的app在美國其實開發已久,但在此案前,尚未見到行政機關對之積極的加以管制,此次由FTC出面對於廣告不實的部分加以裁罰,而非由主管藥物、醫材的FDA進行裁罰,或許與眾人的想像不同,但從FTC的這個行動,我們也發現美國政府已開始關切此類宣稱具有醫療診斷效果的app,醫療app未來的發展情勢將會如何,特別是本案中將被FTC起訴的L-Health會不會再另行提起其他法律爭訟,以確保其產品在市面上的合法性?毋寧是未來世界各地醫療app發展的重要參考資訊。
日本發布生成式AI智財保護及透明性守則日本發布生成式AI智財保護及透明性守則 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月09日 近年隨各國生成式AI服務普及,技術訓練資料來源與智慧財產權保護問題益受權利人關注,如何在確保AI技術發展下,兼顧既有權利的保護,已成為AI治理的主要課題之一。日本此次針對生成式AI訓練資料之透明化,提出業者自主揭露、建立查詢機制、賦予訴訟中權利人與一般使用者請求揭露依據的實務操作具體規範,以完備透明揭露機制,確保權利人及使用者皆能於安全、安心之環境下利用生成式AI。 壹、事件摘要 日本知的財産戰略本部依日本《人工智慧相關技術之研究開發及活用推進法》(令和7年法律第53號)之意旨,運用「遵循或解釋」之運作方式,於2026年8月25日公布《生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード》[1](生成式AI適切利活用等相關知的財產保護及透明性守則,下稱本守則)。本守則為自願性質,要求生成式AI開發者及提供者就模型使用、學習資料及當責性等事項進行透明化揭露,並就智慧財產權保護措施揭示所採措施;並賦予權利人與一般生成式AI生成物使用人得於符合一定要件下,向生成式AI事業者請求揭露特定比對資訊之權利。內閣府另行公布「概要開示対象事項 具体例」供各揭露事項之記載程度的具體參照[2]。 貳、重點說明 一、適用對象包括開發者、提供者、權利人、使用人等利害關係人 本守則適用對象包括「生成式AI開發者」及「生成式AI提供者」(以下合稱生成式AI「事業者」)。但適用範圍並不包括非對公眾提供生成式AI之對象,例如:僅承接開發過程一部分工作、將成果交付予開發者之受託人;僅從事研究而未對公眾提供者;僅利用單一法人或個人資料特化建構、且僅供該資料提供者使用之系統;僅供特定企業集團或團體內部使用之專用系統。於日本境內未設本店或主要事務所之國外事業者,如向日本提供其服務,仍應適用本守則。 二、採「遵循或解釋」官方公開揭示的運作機制 事業者應於公司網站公開受採用表明、公開各原則之實施事項(即「遵循」),事業者就個別情況認為不適當之原則,得說明不實施理由後不予實施(即「解釋」),但說明應力求使使用者及權利人獲得充分理解。就「解釋」之認定基準,本守則規定僅陳述尚未建立實施體制,不足以構成「解釋」,應依事業規模等因素說明體制建置完成之時期;已提出必要依據,證明依本原則揭露於技術上不可行者,可視為已完成「解釋」。 為使受採用狀況可視化(公開揭示),上開事項應依內閣府所定格式提出申報,原則上每年至少檢視、更新一次。內閣府將製作「遵循或解釋」相關參考格式,並公開已申報事業者清單及其公司網站連結,惟不就申報內容進行審查,對於第三人之查詢等亦不予回覆。 三、透明性確保措施 本守則要求事業者應揭露之透明性事項分為模型使用、學習資料、當責三大類,應揭露的項目包括: (一) 使用模型相關事項:名稱(識別碼、版本等)、含公開日期在內之沿革(過去版本或修正紀錄)、架構與設計規格(含第三人授權狀況、使用所需之硬體軟體及授權)、使用規範(預設用途,及限制、禁止用途之明確化),以及模型訓練過程之內容(訓練方法等)。 (二) 學習資料相關事項:訓練及驗證等所用資料之種類(含RAG使用之資料)、網路爬取或自第三人取得之非公開資料集相關事項、公開資料集相關事項、以其他方式蒐集之資料相關事項、合成資料之使用有無及目的,以及爬蟲程式之目的、資料蒐集期間、名稱與識別碼,是否使用第三人爬蟲程式及其名稱、識別碼。 (三) 當責相關事項:開發、提供、使用過程中決策之可追蹤、回溯狀態,可追溯性之提升、負責人之明示、相關人員責任之分配、對利害關係人之具體因應,以及文書化。 四、智慧財產權保護措施之揭露 本守則要求事業者採取下列智慧財產權保護措施: (一) 建立智慧財產保護制度:訂定智慧財產權保護原則、明確化責任體制,每年至少檢視一次並對外公開要旨;對訓練所得之紀錄保存一定期間 (二) 合法進行訓練資料取得:資料活用(含開發、學習)不侵害他人智慧財產權;採用遵循付費牆等存取限制及robots.txt等機器可讀指示之爬蟲程式,並就各使用者代理逐一公開上開措施,且於變更時通知 (三) 盡可能採取侵權防免措施:包括致力於避免對盜版網站進行爬取;採取防止生成侵害智慧財產權之生成物之技術性措施;採取電子浮水印、C2PA等可證明內容出處及沿革之技術性措施;對使用者周知不應利用有侵權疑慮之生成物 (四) 整備權利人適時適當救濟之窗口:明確化申訴要件,並保存因應紀錄。 五、使用者、權利人及其受委任律師或代理人均可依一定程序請求揭露 賦予使用者、權利人(及其受委任律師或代理人)兩類主體得向生成式AI事業者請求揭露特定資訊之權利,以供使用者確認其所用AI是否使用特定著作為訓練資料,或權利人確認相同或近似的著作被事業者納入AI成為訓練資料。二者程序架構相同,均得請求揭露訓練驗證資料(指透過網路爬取或自第三人取得之非公開資料集、公開資料集、含合成資料在內之資料集,或以其他方式蒐集之資料,惟不以此為限),但因訴訟、聲請調解、聲請訴訟外紛爭解決程序(ADR)或其他法律程序而有必要之權利人,及其受委任律師或代理人,可請求查證的是自行查詢之URL[3];一般使用者則可以請求查證的係是否含有與其所生成之生成物相同或近似內容[4]。相關請求須具備三項要件: (一) 足認具備請求資格之理由,即權利人及其受委任律師或代理人須說明具備訴訟等程序資格之事由,而一般使用者則須提出生成物及所用提示詞; (二) 明示利用目的並承諾不作目的外使用,權利人及其受委任律師或代理人並須進一步承諾不將回覆轉作嗣後提起訴訟、調解或ADR之用; (三) 說明請求揭露理由與參照(可供查證的)資訊。 依請求人身分於適用程序上略有區別,並均以「生成式AI事業者容易存取及確認者為限」為限。 參、事件評析 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定,政府推動人工智慧研發應用應遵循「透明與可解釋」原則,人工智慧產出應做適當資訊揭露或標記;第5條第2項規定,經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用者,應明確標示注意事項或警語;第16條第2項則規定,各目的事業主管機關應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。日本此次公布的守則所建構之透明化與揭露請求機制,本文認為具有下列可參考之處: 一、機關不須立於審查、承責之角色,但有法律效力時須以第三方驗證機制配套 本守則明示透明化效果繫於業者自主誠信履行,明文規定日本內閣府對業者申報內容不進行審查,且對第三人查詢亦不予回覆,此一設計使主管機關毋須承擔審查責任,僅提供申報格式與公開清單之行政協助角色,殊值承受責任壓力的行政機關參考。但若將來將類似遵循或解釋機制提升為具法律效力之規範,應同時建立第三方驗證機制,例如由主管機關或指定機構就業者申報內容進行抽查或複核,藉公眾審查與問責機制,對業者形成遵循與誠信申報之壓力,避免僅以業者單方陳述作為唯一依據。 二、軟法指引須深化至具體記載程度,始能發揮引導效果 本守則另有由內閣府公布「概要開示対象事項 具体例」,就各事項應揭露之記載程度提供具體範例,顯示軟法之引導效果,繫於指引深化之程度,僅列原則性事項而未進一步定明記載程度或格式範例者,業者實務操作易生歧異,透明化效果亦難以彰顯。我國《人工智慧基本法》第4條第5款及第16條第2項就透明化及產業行為規範,除應有相關指引外亦宜向下展開實作之基準或格式範例,以利軟法引導機制發揮實效。 三、軟法之表態不限於正面列舉,亦應及於未能遵循之說明義務 本守則就「解釋」特別指出,僅陳述尚未建立實施體制,不構成解釋,須進一步依事業規模等因素說明體制建置完成之時期,或提出必要依據證明依本原則揭露於技術上不可行者,始視為已完成解釋。此一設計顯示,透明化義務之履行不僅止於正面陳報遵循程度,亦及於未能遵循時具體說明理由及依據之義務。類此規範模式可運用於著作合理使用之指引,透過反向說明那些無法被認同屬合理使用的情況,間接明確可主張合理使用的應備條件,降低不確定的模糊空間。 四、達成透明化目的應併用揭露與標記 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定人工智慧產出「應做適當資訊揭露或標記」,然於日本此守則中可見諸透明性揭露事項與智慧財產權保護措施中電子浮水印、C2PA等技術性措施併陳,顯示揭露與標記於功能上有別。揭露解決使查閱者得知資訊內容之問題,標記則解決生成物本身出處可辨識、可追溯之問題,二者併存運用可兼顧事前資訊公開與事後來源查核。我國後續訂定操作規範時,宜避免將兩者理解為得擇一履行之選項。 五、智慧財產權保護措施屬事業者應建立之基本管理制度 本守則所列智慧財產權保護措施九項事項,包括保護原則之訂定與責任體制之明確化、遵循付費牆及機器可讀指示之爬蟲政策、訓練紀錄之保存、技術性防護措施之採行,以及權利人救濟窗口之整備等,其性質應定位為生成式AI事業者於資料蒐集、模型訓練及生成物提供各階段應建立之基本管理制度,我國將來訂定之產業AI應用指引,可參採納入事業者內部治理應具備之基礎架構,而非僅為對外揭露之事項。 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) [1]知的財産戦略本部,〈生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード〉,2026年8月25日,https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code.pdf(最後瀏覽日:2026年9月8日)。 [2]内閣府知的財産戦略推進事務局,〈概要開示対象事項 具体例〉,2026年8月25日,https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code_gutairei.pdf(最後瀏覽日:2026年9月8日)。 [3] 例如自行創作作品並刊載於網站A之人,如發現與該作品相同或近似之生成式AI生成物,得向生成式AI事業者出示該網站A作品刊載頁面之URL,就該網域是否列入爬蟲程式之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項請求揭露。 [4] 例如AI使用者發現其用生成式AI的生成物,有相同或近似之內容刊載於網站B,得向提供生成式AI服務A之生成式AI提供者出示該生成式AI生成物、生成該生成物時所使用之提示詞、該生成物之利用目的及網站B之URL,就該URL之網域部分是否列入生成式AI服務A所搭載生成式AI系統開發時訓練資料之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項。