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
經過一年以上的準備，行政院科技顧問組六日宣布啟動「生醫科技島計畫」計劃。自今年起以五年投入一百五十億元預算，建立「國民健康資訊基礎建設整合建置計畫（ NHII ）」、「台灣人疾病及基因資料庫（ Taiwan Biobank ）」、及「臨床試驗研究體系」三大重點。未來除了減少健保成本一百億元以上，也希望協助業界創造數百億元市場商機。 生醫科技島計畫為國內所帶來的效益方面， NHII 將可減少醫療支出三％，共一百億元規模，至於促進民間投資及產業升級方面，預期五年內可帶動民間及政府投資四百億元以上；至於 Taiwan Biobank 方面，除了領先新加坡及中國大陸建立華人特定族群基因資料庫的供給中心，更可帶動國內的新藥開發、基因治療、藥物副作監測，及疾病篩檢及防治等醫藥發展。 行政院科技顧問組指出，其中 Taiwan Biobank 計劃因為涉及「科技對倫理、法律及社會（ ELSI ）」等議題有較多社會疑慮，將根據現有的醫事法及立法院正進行三讀的個人資料保護法立法精神，預計今年先進行五千人基因資料蒐集，待兩年後正式的基因資料保護相關法律定出新法後，將會加速完成二十萬人的資料蒐集。
日本政府對於「小型無人機進階安全確保制度」進行研議，並研提「航空法」修正建議日本政府於2016年1月5日成立「小型無人機進階安全確保制度設計相關小組委員會」(小型無人機の更なる安全確保のための制度設計に関する分科会)，聚焦無人機飛安方面之實務議題。會議由内閣官房内閣参事官擔任議長，並由國土交通省航空局協助辦理，民間參與者則多為相關產業公協會，目前規劃每兩個月開1-2次會議，其運行方式包括：原則上為非公開會議，其會議資料將於會後公開，但若議長認有必要，則得決定一部或全部不公開；此外，對於委員會成員以外的民間企業及專家學者之意見，亦應聽取。 為更進一步確保小型無人機於飛行時之安全性，本次會議對「航空法」提出如下修正建議： (1)除「航空法」第一百三十二條之二所規範之飛行方式及禁飛區域外，尚有其他相關飛安重要事項亦應注意，例如：機體本身之缺陷、操控者失誤、不可預期的天候變化、機體重量等(一定重量以上之無人機，對於機體性能及操控者技術應有更高要求，未來可思考訂定罰則或提供擔保)。 (2)對於機場周邊應有比現行法更嚴格之規範，除因此處操控無人機容易誤入禁區外，該範圍以內通常是飛安事故搜救區，恐妨害搜救之進行。 (3)關於禁區內飛行許可之審查，應包含：機體機能與性能、操控者知識、技術與經歷。 (4)對於商業、營業用無人機，應有更高的安全性要求。但何謂商業、營業用之定義及更高安全性究何所指須有更明確的標準！
加州通過學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act）隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程，並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊，資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日，加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案，其中最引人關注的便是編號SB1177號法案，又稱學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act，簡稱SOPIPA）。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為，包括：(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的，運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定，禁止披露涵蓋資訊（covered information）。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information)，或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外，SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施，以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時，線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下，刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效，將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者，同時也將適用於未與K-12學校簽署契約，但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。