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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日本內閣府公開徵集「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」,加強研究安全保障 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 壹、事件摘要 內閣府科學技術創新推進事務局(科学技術・イノベーション推進事務局),於2025年2月19日發布公告,自2025年2月19日至3月24日公開徵集國內負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入「研究安全和風險管理系統開發支援計畫」 [1](研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業,下簡稱研究安全計畫),以加強研究安全之保障。 貳、重點說明 日本曾發生研究者在不知情的情形下與北韓研究者共著論文而危害研究安全事件,根據日本經濟新聞2024年11月28日報導,自2016年底北韓受到聯合國加強制裁以來,共有八篇北韓研究機構的國際共著論文發表,包含東京大學、名古屋大學等日本五所大學的研究者皆在共同著作者之列,雖研究者皆表示與北韓無聯繫,但此行為仍可能違反聯合國制裁規定,且一名涉及本事件的研究者在論文發表後,仍被任命為國內主導研究計畫的主持人,負責百億日圓預算及先進技術的管理,顯示日本研究安全管理問題[2]。 為避免類似事件發生及提升日本科技實力,以及配合G7國家關於研究安全與誠信的政策,內閣府公開徵集負責經濟安全重要技術的補助機關和研究機構加入研究安全計畫。該計畫將蒐集與分析國際合作研究所需的公開資訊,並整合後於2025年出版「研究安全與誠信程序手冊」(RS/RI に関する手順書)。 所謂經濟安全重要技術,係指《促進特定重要技術研發及適當運用成果基本指南》(特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針)所列,包含AI、生物技術等先進技術領域[3],內閣府將透過此計畫驗證學研機構所實施之研究安全與誠信措施是否得宜,並與學研機構分享典範實務,參考政府制定的研究安全與誠信規範,提出分析與改善方法。 研究安全計畫將支援日本國內研究機構和其他處理對經濟安全重要技術的機關,在國內外開展聯合研究時採取必要的技術外流防止措施,一方面提供分析資源,如協助分析研究人員及研究機構的公開資訊(職業經歷、其他工作以及研究資金流向等),另一方面支援實施風險管理的相關費用,並針對整體防止技術外流的風險控管體系進行評估後給予建議[4]。 研究安全計畫參與對象為補助研發之機關及領取補助進行研究開發的機構(如公立研究機構、研究開發公司、大學等),且應有足夠能力執行完整風險控管計畫。另計畫評選期間,研究機構不得有內閣府所定停止補助、停止推薦等情形[5]。 內閣府為結合國家政策與國際標準,全面提升日本在經濟安全重要技術領域的研究安全與誠信管理能力,透過分析與資金支援,協助研究機構構建完善的風險控管體系,確保研究中的技術外流防範措施得以落實。此舉不僅為日本科技實力的長期發展奠定基石,亦為維護國家經濟安全及國際信譽提供堅實保障。 參、事件評析 近年研究安全成為國際間之重要議題,為防止技術外流,各國亦有許多政策,如美國國家科學基金會(National Science Foundation, NSF)啟動「保護美國研究生態系統社群 」[6](Safeguarding the Entire Community of the U.S. Research Ecosystem, SECURE)計畫,並成立 SECURE 中心;加拿大政府公告「三機構關於敏感技術研究和關注從屬性政策指南」[7](Tri agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern, STRAC Policy)等,在如此趨勢下,日本亦開始注重研究安全之保障。 日本內閣府此次推動研究安全計畫,顯示日本政府已深刻意識到研究安全議題的迫切性與重要性。隨著全球科技競爭日益激烈,國際間的技術交流與合作頻繁,但也伴隨著技術外流、竊取敏感研究資訊等風險。尤其是北韓等受國際制裁國家,可能透過隱匿身分或間接合作的方式,取得敏感資訊,對國際社會的安全構成潛在威脅。 日本政府推動研究安全計畫,透過提供分析資源、資金支援及風險控管體系的評估建議,協助研究機構建立完善的防範機制,期望透過以上防範機制,全面提升日本在研究安全管理能力,並確保技術外流防範措施得以落實。 然而,此計畫的推動仍存在一些挑戰與考量。首先,如何在確保研究安全與維護學術自由之間取得平衡,避免過度限制造成研究自主性與創新能力的損害,將是重要課題。此外,背景審查與資訊分析機制的建置,需注意個人隱私保護,避免引發研究人員的反彈與抵制。再者,國際合作研究的審查程序若過於繁瑣,也可能影響日本研究機構與國際間的合作意願,甚至對國際學術地位造成負面影響。 因此,日本政府在推動此項政策時,應積極參考美國、加拿大等國的經驗,建立透明且具彈性的管理制度,並與國際夥伴保持密切溝通,協調一致的研究安全標準,避免孤立於國際科研社群之外。綜上所述,日本此次行動對於提升國內研究安全與誠信管理能力,並維護國家經濟安全,具有正面且積極的意義,未來仍需持續關注政策推行的成效與後續調整方向,以達成長期穩健的發展目標。 [1]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業の公募について〉,內閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7.html (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [2]日本経済新聞,〈東大など5大学、知らずに北朝鮮と共同研究 「寝耳に水」〉, 20254/11/28,https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUE293WI0Z20C24A1000000/ (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [3]〈特定重要技術の研究開発の促進及びその成果の適切な活用に関する基本指針〉,內閣府,https://www.cao.go.jp/keizai_anzen_hosho/suishinhou/doc/kihonshishin3.pdf (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [4]〈研究セキュリティ・インテグリティに関するリスクマネジメント体制整備支援事業公募要領〉,內閣府,頁3,https://www8.cao.go.jp/cstp/kokusaiteki/integrity/kobo_r7/kobo_r7.pdf (最後瀏覽日:2025/3/10)。 [5]同前註,頁4。 [6]NSF-backed SECURE Center will support research security, international collaboration, US National Science Foundation, https://www.nsf.gov/news/nsf-backed-secure-center-will-support-research (last visited Mar. 10, 2025). [7]Tri-agency guidance on the Policy on Sensitive Technology Research and Affiliations of Concern (STRAC Policy), Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, https://www.nserc-crsng.gc.ca/InterAgency-Interorganismes/RS-SR/strac-rtsap_eng.asp (last visited Mar. 10, 2025).

美國通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act)

  美國於2019年1月通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act),以下簡稱「政府資料公開法」,於2018年12月經參議院、眾議院通過後,2019年1月14日經美國總統川普簽署公布,為具拘束力的聯邦法。   聯邦政府往往擁有大量的寶貴資料,本法旨在要求聯邦政府機關在網路上開放發布其非敏感性資料時,應以機器可讀取的格式為之,使之更容易透過手機或其他電子設備使用(access)。意在擴大對政府資料的使用和管理,及促進私部門的創新,讓其它政府單位、各個組織或每個人都能使用這些資訊,使政府資訊透明化,同時兼顧隱私與國家安全議題。   政府資料公開法的內容係將歐巴馬總統於2013年5月9日簽署生效的「政府資訊應具有開放性和機器可讀性」(Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information)之行政命令(Executive Order),正式立為聯邦法,促使數位政府之政策未來以開放為原則、不開放為例外。有論者認為本法原為行政指導性質之行政命令,改以法律位階為之,其原因係為了讓開放政府資料永續發展,以成文法框架拘束政府機關。   因此,該法內容在於修正美國法典第44編第35章「協調聯邦資訊政策」(Coordination of Federal Information Policy)之部分條文,主要重點整理如下: 第3502條中定義了資料資產(data asset)、開放政府資料資產(open Government data asset)、機器可讀性(machine- readable)和開放授權(open license)等。其中,「開放授權」之定義首次見於本法條文中,係指將資料資產開放供公眾近用時,針對該資料資產提供以下法律保障(legal guarantee),包含:允許公眾在毋須支付任何成本即可使用(at no cost to the public),而對於該資料資產的重製、發布、散布、傳播、引用,或改作皆不會受到限制。 聯邦政府向公眾釋出資料集時,除因智慧財產權之規定外,原則上不得加諸任何限制而影響到人民對於該資料的使用或再利用,並應以機器可讀格式(machine-readable)、開放格式(Open Format)、開放標準(Open Standard)的基礎下提供。 要求聯邦政府利用開放資料來強化其決策機制。 要求美國政府審計辦公室(Government Accountability Office, GAO)透過定期監督,來確保聯邦政府的問責制運作(accountability)。意即,GAO應向國會提交一份報告,該報告總結對機關的調查結果和趨勢,並給予其適當建議。(美國政府審計辦公室之角色為國會的監督審計機構,係立法部門的一部份,主要職責為協助、改善聯邦政府所訂的各項計畫及政策,向國會提供客觀、平衡的資訊。) 在第3520條、3520A條中,規範聯邦機構須編制首席資料專員(Chief Data Officers, CDO)及首席資料專員理事會(CDO Council),負責資料治理和執行其職責,並確保該機構遵守本法。

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