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
由歐盟二十七個會員國資料保護主管機關組成的第二十九條資料保護工作小組（The Article 29 Working Party）最近公布其應適用何國資料保護法規之意見書。 歐盟資料保護指令（EU Data Protection Directive）第四條對於蒐集或處理個人資料所應適用之法規有所規範，依該條規定，機構必須依其成立之國別適用該國資料保護法規；機構若於其他國家裝置設備處理資料，則須遵守設備所在地之法令。 隨著全球化的趨勢與新興科技的發展，目前處理資料機構之運作方式已與當初制定指令時有所不同，許多機構在世界各國設置營運點，向全球各地提供各類型服務，尤其是網際網路的發展，使得遠端服務及在虛擬環境下分享個人資訊更為容易，但同時也增加辨識資料處理所在地之困難度，因此工作小組提出該意見書，希望藉此釐清資料保護指令第四條之適用。 工作小組於該意見書中指出，資料保護指令所指的應適用法規，並非資料控制者（data controller）所在地之法規，而是附屬於該資料控制者並實質進行資料處理之機構的所在地法規。蓋因同一資料控制者可能在數國成立附屬機構，在此種狀況下判別適用法規的標準，應視實際上相關資料處理活動的發生地，亦即處理資料機構所在地。 而針對處理個人資料所使用之設備，工作小組表示，即使處理資料之機構並未擁有設備，而使用該設備處理個人資料時，亦可適用指令第四條之規定，需遵守設備所在地之相關法規；但工作小組同時特別釐清，以電信電纜或郵政服務等方式傳輸資料並不會落入資料保護法規之範疇。
專利申請 不見得先搶先贏「先申請不一定先贏」，經濟部智慧財產局完成「專利程序審查基準」草案，明定專利申請案若有不合程序者，就算是先提出申請的專利案件，可能面臨須重新審查，進而影響專利生效日，或者喪失優先權。 依新完成的專利程序審查基準規定，未來，申請人如果未補正，或補正仍不齊備者，則視其應補正的申請文件種類，分別為申請案不受理或產生一定法律效果。例如，申請人可能因此喪失優先權，或被視為未寄放，或者依現有資料重新審查等。先到先嬴的專利申請原則，將因新制施行而改變。 我國專利法內容，既為實體法，也為程序法，除規定准予專利權、撤銷專利權的程序、形式及實體條件外，也規定專利權及專利權管理事項，依「先程序後實體」原則，合於程序審查者，才能進入形式、實體審查，因此，無論是專利的初審、再審查或舉發等申請案，均與專利的程序審查，有密切關聯。由於我國專利法對於專利的申請採取「先申請原則」，申請日的認定，會影響到實體審查對專利要件判斷的時點，因此，申請日的認定，也是專利程序審查的主要重點。 程序審查內容及範圍，在各國審查實務上，雖有所不同，但是，包括審查各種書表是否採用主管機關公告訂定的統一格式；各種申請的撰寫、表格的填寫或圖式的製法，是否符合專利法令的規定；應該檢送的證明文件是否齊備，是否具備法律效力；申請日的認定；發明人或創作人及申請人的資格及程序是否符合規定；代理人是否具備代理的資格及權限；有無依法繳納規費等。 智慧局對於受理申請與文件審查，將分開進行，因此，專利申請人親自送件或郵寄案件，不論申請文件是否齊備，智慧局均會先行受理申請，待審查時，發現申請文件欠缺或不符合法定程式，而得補正者，再通知申請人限期補正。
義大利要求網路服務提供業者必須查驗客戶的身分證明文件義大利政府最近新訂定一項法律規定：網路服務的提供業者，也就是所謂的網路咖啡店的業者，必須確認客戶的身分。 自從七月份在倫敦所發生的恐怖炸彈攻擊事件後，義大利政府依據反恐保護的法令規定，要求網路咖啡店這類的營業者必須要在當地的警察局註冊，同時保存使用者身分證明文件的影本。許多的網路服務提供業者抱怨，這樣的要求不但增加了他們的工作成本，也影響到他們的生意。網路咖啡業者指出，大部份上網咖的客人都是外國人，一般而言，這些使用者不是沒有隨身攜帶他們的護照證明文件，要不然就是不願意主動的配合查驗身分。事實上，多數的使用者都只提供其姓名，而並沒有提供護照文件的號碼，至於照片影本的提供更是少數中的少數。 反對者指出，這樣的強制法律規定是很難執行的。除了擾民外，驗證身分的措施僅對於害怕被查驗身分的非法移民有效。大部分的人不是不願意去註冊證明文件，要不然就是提供假的證照資料。法律所訴諸與企求的保護目的根本無法達成。 義大利是唯一要求網路服務提供業者去查驗客戶身分的歐盟會員國家。不過，非歐盟會員國的瑞士也有相關的規定要求網路咖啡店的使用者必須出示身分證明文件。
數位模擬分身（Digital Twin）數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。