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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美國音樂串流服務網站Grooveshark於2015年4月30日在紐約聯邦法院與三家唱片公司(Warner Music Group, Universal Music Group, Sony Music Entertainment)達成和解協議,以避免由陪審團判決(jury verdict)所帶來高達7億3千6佰萬美金的侵權賠償金。Escape Media Group以5千萬美金、公開道歉及關閉經營將近10年的Grooveshark網站為代價結束了這起爭訟多年的著作權訴訟案。 Grooveshark網站的成立理念爲提供使用者上傳音樂的平臺,樂迷可透過平臺互相分享與檢索音樂,因此網站原本適用於數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)中的避風港原則。惟Grooveshark網站實質上透過員工上傳盜版音樂,此一做法已明顯超出避風港原則的保護範圍。紐約聯邦法院法官於去年秋季的裁定中指出,Escape Media Group透過員工上傳盜版音樂獲取利益為無可爭辯的證據,因此認爲該公司應對著作侵權負責。 紐約聯邦法院法官於審前會議中指出一旦Escape Media Group的故意侵權罪成立,每首歌曲應賠償15萬美金的侵權賠償金,而網站目前擁有近5千首歌曲,因此侵權賠償金額將高達7億3千6佰萬美金。此裁定成爲了此案達成和解協議的催化劑。對於此次的訴訟結果,美國唱片業協會(The Recording Industry Association of America,)代表三家唱片公司表示此次的和解成功杜絕了侵權音樂的主要來源,對於藝術工作者而言十分可貴。
歐盟通過反脅迫規則,將針對他國的經濟脅迫手段採取反制措施歐盟理事會(European Council)表示已與歐盟執委會(European Commission,以下簡稱「執委會」)、議會(European Parliament)於2023年11月22日完成《保護歐盟及其成員國免受第三國經濟脅迫規則》(Regulation on the protection of the Union and its Member States from economic coercion by third countries,以下簡稱「反脅迫規則」)之立法流程,並將於2023年12月27日正式施行生效。 該法起源於中國大陸於2021年為抗議立陶宛(Lithuania)同意我國政府以「臺灣」名義在其首都維爾紐斯(Vilnius)設立代表處,停止輸入多項產品,導致立陶宛對中貿易額大幅降低。歐盟為避免特定國家持續利用此種經濟脅迫手段影響歐盟交易市場與會員國之主權,決定立法採行反制措施,並於2021年之貿易政策回顧(2021 Trade Policy Review)公布《反脅迫規則》之立法框架。 根據《反脅迫規則》,執委會得根據會員國、歐盟議會及其他經濟聯盟所提供之資訊進行職權(ex officio)調查;亦可依照受脅迫之會員國或企業的請求進行調查。在調查階段,執委會會在4個月內判斷特定國家之行為是否確實造成經濟脅迫,若確實存在,將進一步評估其對歐盟帶來之影響。調查完成後,若他國政府確實對歐盟成員國或企業實施經濟脅迫手段,執委會將提交報告與理事會進行決議,通過後,執委會將先採行不干涉措施(non-interventionist measures),與實施經濟脅迫手段之國家進行協商,並要求賠償因經濟脅迫而產生的損害。若採行不干涉措施後仍無改善,執委會得考慮採行干涉措施(interventionist measures),包含但不限於限制特定企業進入歐盟市場與投標政府採購案;終止對特定國家的關稅優惠,並課予額外之關稅等,以阻止該特定國家繼續干擾歐盟經濟體。
保險新品~開放原始碼保單由於開放原始碼的風氣盛行,使得許多 軟體業者 在使用開放原始碼軟體開發自家的軟體產品時,常不小心 逾越開放原始碼的授權範圍而陷身於 侵權的風險中。大抵一般比較常見的侵權情形,如企業開發專有軟體時, 利用單一或多樣以上的開放原始碼元件來建置,如交易工具或財產庫存管理應用程式等,而將這些程式流通於內部企業網路或是傳遞給外部客戶使用時,已構成”散佈”行為,是觸犯了開放原始碼 GPL ( General Public License ,通用公共許可 )授權 。 日前位於紐約的 開放原始碼風險管理公司( Open Source Risk Management , OSRM )結合 Lloyd's 保險業者 Kiln 及 Miller 保險經紀公司推出開放原始碼保單來承擔企業使用開放原始碼的風險,該保險單最高賠償金額為 1000 萬美元。平均而言,企業若是投保 100 萬美元的保單,每年大約必須支付 2 萬美元的保險費。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。