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
美國The Center for Intellectual Property Understanding(CIPU，以提高人們的智慧財產管理素養和提倡阻止侵權行為為宗旨的教育推廣非營利組織)於2025年2月19日發布之「Manager and Entrepreneur IP Experience: The Limitations of On the Job Learning」報告指出，於美國從事智慧財產權的美國商業人士於智慧財產權相關問題時有兩大現象，包括：專利人員具備基本營業秘密素養之重要性與日常商務活動之商標、著作權問題日趨普遍。 針對前者，根據Ocean Tomo發布的市場研究，從1975年到2020年，無形資產佔整公司整體價值從17%提升至90%，可見智慧財產權在國際市場的重要性，這也表示有更多不同領域的專業人士在參與處理專利、著作權及商標之問題，包括非法律專業人士，例如工程師、行銷策略師和其他來自教育領域之人員等，但是這些人員之所學很少涉略智慧財產，將導致無法確實有效的因應智慧財產議題，進而造成付出代價高昂的溝通障礙以及難以認定專利是否具備商業應用等負面影響。而一些從事專利領域的人員指出，當了解營業秘密的重要性，將可使從事處理智慧財產相關工作的人員決定是否要保密抑或揭露公開揭露這些資訊。 至於後者，在本篇報告相關的研究指出，高商標註冊率和高獲利及股票回報價值的整體無形資產間存在正向關係。許多受訪者還提到透徹了解商標法對於發展品牌、降低責任風險的方式至關重要。對於生成式AI的領域的企業家，因為侵權和合理使用問題持續存在，所以著作權意識的重要性也隨之提升。而為公司管理著作權資產的專業人士時常有管理多樣化資產的機會，例如廣播、串流媒體的權利金及整個產業鏈的製作成本等。 因此，對於時常接觸智慧財產之產業之相關人員而言，應提供更多智慧財產權相關課程，開發可存取、使用者友善的資源，以彌平從事任何形式的智慧財產權的專業人員法律素養之差距，進而使這些人員足以應對日常業務上可能面臨的智慧財產問題。 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）
精品珠寶業者攻防戰-卡地亞控訴蒂芙尼竊取營業秘密今（2022）年2月28日卡地亞（Cartier）控訴精品珠寶領域的競爭對手蒂芙尼（Tiffany & Co.），聲稱其在卡地亞前員工的幫助下，竊取獨家商品的營業秘密。 歷峰北美公司（Richemont North America Inc.）旗下的卡地亞今年2月28日於美國紐約州法院起訴蒂芙尼和卡地亞前襄理（Junior Manager）梅根瑪莉諾（Megan Marino），控訴瑪莉諾於跳槽前下載卡地亞的高級珠寶業務機密資訊， 並於去年11月加入蒂芙尼後將資訊傳送給新同事。蒂芙尼發言人發出否認聲明，卡地亞的指控毫無根據。 根據訴訟聲明，蒂芙尼聘請瑪莉諾負責包括單價高達1000萬美元（約新台幣2.8億）的高級珠寶系列，蒂芙尼法律部門從卡地亞獲得通報後，於今年2月份解僱瑪莉諾，但卡地亞聲稱，蒂芙尼的高階主管已經獲得大量的卡地亞機密和營業秘密資訊。 這並非卡地亞第一次指控跳槽至蒂芙尼的前員工試圖竊取營業機密。2014年，卡地亞起訴一名前廣告主管，據稱其試圖讓她的前助理隨身攜帶機密資訊一同加入蒂芙尼，該訴訟於次年和解。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
英國與新加坡監管沙盒機制概述 法國CNIL重罰微軟因搜尋引擎Bing違法運用cookie法國國家資訊自由委員會（Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL）基於cookie聲明（cookie banner）違反法國資料保護法（Act N°78-17 of 6 January 1978 on Information Technology, Data Files and Individual Liberties）裁罰微軟愛爾蘭分公司（Microsoft Ireland Operations LTD，下稱微軟）搜尋引擎Bing，並根據cookie蒐集資料間接產生的廣告收入、資料主題數量及處理的資料範圍定出6千萬歐元之罰鍰額度，且要求微軟應於3個月內限期改正，如逾期按日處以6萬歐元罰鍰。本案是繼2022年1月6日以來，CNIL以相同理由分別對Google與Facebook裁罰1.5億及6千萬歐元罰鍰後，再增1件科技巨頭因違法運用cookie遭受裁罰之案例。本案對我國隱私執法機關參酌於數位環境中，應就cookie聲明如何進行管理之理由與細節，具有參考價值。 而本案微軟之搜尋引擎Bing遭受裁罰之理由，主要可分為二面向： 一、未經使用者事前同意，逕於使用者設備中設置cookie 依法國資料保護法第82條規定，業者利用cookie或其他追蹤方式針對使用者終端設備上的資料進行讀取或寫入資料前，應盡告知義務並取得使用者同意。惟搜尋引擎Bing在使用者造訪網站時，未經使用者同意便設置一種具有安全及廣告等多種用途的cookie（MUID cookie）於其電腦設備，且當使用者繼續瀏覽網站時，將會另設置其他廣告cookie，然微軟亦未就此取得使用者同意。 二、拒絕設置cookie與給予同意之方式便利性應相同 在有效同意的標準與具體判斷上，由於搜尋引擎Bing的cookie聲明第一階層僅提供「接受」與「設定」兩類按鈕，並未提供「拒絕」按鈕，因此使用者同意或拒絕設置cookie之流程便利性有其差異，並未一致，如下說明： （一）使用者同意設置cookie 如使用者同意設置cookie，僅需於cookie聲明的第一階層點擊「接受」按鈕，即完成設置。 （二）使用者拒絕設置cookie 若使用者欲拒絕設置cookie，需於cookie聲明的第一階層點擊「設定」按鈕；其後進入第二階層，使用者可於各類型cookie選擇開啟或關閉，再點擊「保存設定」按鈕，始完成設置。 是以使用者拒絕同意設置cookie與給予同意之方式，兩者的便利性並未一致。又因第二階層顯示默認未設置cookie，恐導致使用者誤以為網站並未設置cookie，故CNIL認為此種同意欠缺自願性而屬無效者。