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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美國國家標準與技術研究院(NIST)於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」(NIST Privacy Framework Version 1.0),為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障,以風險管理(risk management)的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」(Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1)架構,包含框架核心(Core)、狀態評估(Profile)與實施層級(Implementation Tier),以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制,透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級,進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架,用以促進開發者導入隱私設計思維(privacy by design),以及協助組織保護個人隱私,其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策(ethical decision-making)及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任;在當前與未來的產品或服務中,因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務;以及促進個人、企業夥伴、稽核者(assessor)與監管者(regulator)在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規,亦不具備法律效果,而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具,企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求,掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險,並識別隱私權相關法律規範,包含加州消費者隱私法(California Consumer Privacy Act)與歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)等,提出更具創新性與有效性的解決方案,並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
歐盟《歐洲資料戰略》歐盟執委會針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題,於2020年2月19日公布一系列數位化政策提案,其中之一即為提出歐洲資料戰略(European Data Strategy)。本戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架,宣示其目標為建構歐洲的資料單一市場(single market for data),視資料為數位轉型的核心,開放至今尚未被使用的資料。歐盟期待商界、研究者與公共部門等社群的公民、企業和組織,得透過跨域資料的蒐集與分析,改善決策的作成基礎或提升公共服務品質,為醫療或經濟等領域帶來額外利益,同時促進歐盟推動人工智慧發展及應用。 本戰略揭示了資料單一市場的建構框架,包含資料必須能在歐盟內與跨域流通並使所有人受益、全面遵守如個資保護、消費者保護與競爭法等歐盟相關規範、以及資料取用(access)和使用的規定,應平等實用且明確,並以之建立資料治理機制;同時,為在技術面強化歐洲數位空間之能力,以完善資料共享所需之資料基礎設施,應創建歐洲資料庫(European data pools),預備將來進行巨量資料分析與機器學習。在上述框架下,本戰略同時擬定了數個具體的措施與制度調修方向如下:(1)建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架:包括於2020年第4季提出歐洲共同資料空間管理之立法框架,於2021年第1季提出高價值資料集(high-value data-sets),評估於2021年提出資料法(Data Act)以建構企業對政府或企業間的資料共享環境、調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架;(2)強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性:建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、於2022年第4季啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、於2022年第2季編纂歐盟雲端監管規則手冊;(3)強化個人有關資料使用之權利:從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度,可能於資料法中優化歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第20條之資料可攜權,如訂定智慧家電或穿戴裝置之資料可讀性格式;(4)建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間:針對戰略性經濟領域與攸關公共利益的資料使用需求,開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間,主要用於保存製造業、智慧交通、健康、財務、能源、農業、公共管理等領域之資料。
Google根據加州消費者隱私保護法,允許屏蔽個人化廣告Google近期宣布更新廣告政策,以遵守將於2020年1月1日生效之「加州消費者隱私保護法」(California Consumer Privacy Act, CCPA),要求符合該法規之事業體(不論是否於加州開設實體據點):年度總收入超過2,500萬美金、年度收入50%以上源自於出售加州居民之個人資料、每年收到或分享總計超過5萬筆加州居民、家庭或裝置之個人資料、若公司之母公司或子公司符合CCPA所定條件者,允許消費者得選擇並行使退出其個人資料銷售權利。 Google表示使用其網站廣告工具與應用程式將能屏蔽個人化廣告,個人化廣告,係依消費者瀏覽紀錄、興趣及過去行為投放予消費者,廣告商有時花費高達10倍價錢置入,惟互聯網相關企業先前所進行之遊說未能使該法規排除個人化廣告,從使最受歡迎及利潤豐厚之線上廣告面臨行銷危機。 依Google新合規條款,透過Google工具(如AdSense和Ad Manager)銷售廣告之網站及應用程式目前無需進行重大更改,廣告商亦可選擇停止所有來自加州網址之消費者或阻擋全球使用個人資料之個人化廣告銷售,該合規條款除於線上發布外,並已通知予各廣告商。 Google表示,當觸發「限制數據處理」時,廣告將僅基於一般數據,例如用戶所在城市位置或廣告所在頁面主題等;此外,Google亦不會在受限制模式下記錄個人資料而用於未來之廣告行銷。
美國聯邦地方法院加州北區法院禁止REALNETWORKS公司販賣Real DVD美國聯邦地方法院加州北區法院於2009年8月11日判決禁止REALNetworks公司致力或便利於製造、進口、供公眾使用、為販賣之要約或販賣以存取、複製及再散佈等他法規避CSS之保護或受著作權保護之DVD內容之軟體產品,這些產品如已知的RealDVD,或Vegas、Facet或其他名稱之產品,或有近似功能的軟體或其他產品、服務或裝置、設備或其零件。理由在於RealDVD軟體違反了數位千禧年著作權法案(Digital Millennium Copyright Act of 1998,DMCA)禁止規避電腦加密技術之規定。DVD若被CSS(Content Scramble System)鎖碼,則DVD播放者必須取得授權方能播放此光碟片,這些防止技術就是為了避免被複製而設計的。因為RealDVD是一種從含有著作權的DVD製造了一個永久的複製品的軟體技術,而這無法置外於數位千禧年著作權法案所賦予的義務,即使從個人合理使用的條文詮釋,亦無法認為是合法的。 這件案子是美國迪士尼、Sony、派拉蒙、二十世紀福斯、NBC、華納兄弟、哥倫比亞等好萊塢主要電影公司以及DVD複製控制協會(DVD copy control Association,DVD CCA) 於2008年對於REALNetworks公司銷售RealDVD軟體之行為提起訴訟,指控其行為違法法令。 而兩日後(2009年8月13日),於DVD複製控制協會(DVD CCA)訴KALEIDESCAPE公司上訴案中,加州聯邦上訴法院又判決KALEIDESCAPE公司販售DVD複製軟體(Kaleidescape system)違反數位千禧年著作權法案。 此兩個判決對於好萊塢電影工業無疑是一大勝利,但對於DVD複製軟體的科技發展卻是一項打擊。另外在判決中法官也強調這樣的判決決定,仍然保留了個人合理使用的合法空間。