美國專利商標局在2019年1月4日公布專利適格性審查指南(2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance, 下稱新審查指南)。新審查指南對於如何使用美國最高法院Alice/Mayo測試法第一步驟(步驟2A),判斷專利請求項是否指向司法排除事項(judicial exception),做了兩個主要修改:
(1)明確屬於「抽象概念」的排除事項包括:數學概念、組織人類活動的特定方法與心智活動。新審查指南並舉例說明數學概念包括數學關係、公式或方程式;組織人類活動的方法包括基本經濟原則或實踐、商業或法律互動關係,或管理個人行為或人與人之間的關係或互動;心智活動包括人類在心中執行的思想,例如觀察、評估、判斷或意見。根據新審查指南,審查委員不再需要將專利請求項與過去的判例比較來判斷專利標的是否屬於抽象概念。
(2)將判斷請求項是否指向司法排除事項的第一步驟(步驟2A)改為兩階段測試。首先,審查委員評估請求項是否屬於司法排除事項(自然法則、自然現象、抽象概念),若是,要進一步評估請求項是否有其他要素(element)可將該司法排除事項結合到「實際應用」中。若可,則不屬於司法排除事項。若無法將其結合到「實際應用」中,才須進行Alice/Mayo測試法第二步驟(步驟2B)的審查。新審查指南也對其他要素結合司法排除事項的「實際應用」提供例示,包括:反映電腦功能或其他技術的改進、應用該司法排除事項使特定疾病或醫療狀況的治療或預防產生效果、將該司法排除事項用在特定機器或製品中且在請求項中限定使用的機器或製品、使特定物品轉換到另一種狀態或成為另一種物品。
此修改將增加審查委員以抽象概念核駁專利請求項的舉證負擔,審查委員必須闡明為何發明不構成步驟2A中的「實際應用」,還要在步驟2B證明為何該元素屬於已熟知、常規或習知的行為。因此,新審查指南將使審查委員要以抽象概念核駁發明,特別是軟體相關發明的難度變高。
新審查指南已於2019年1月7日生效並徵求公眾意見,後續還可能會發生變化。此外,由於該指南不具有法律約束力,因此法院將如何根據新審查指南評估核准專利之有效性仍有待觀察。
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2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
世界智財組織尋求保護來自傳統知識與遺傳資源的產品長久以來國際藥廠從大量販售的藥物中獲取上億元的營收,例如抗癌藥物與抗瘧藥物,均是萃取自中國的草本植物,但是這些擁有藥物傳統知識與遺傳資源的族群部落(the community),卻只得到相對微薄的報酬。為此,世界智慧財產組織(The World Intellectual Property Organization)已經在過去五年中力圖達成將利益擴及到提供傳統知識與遺傳資源的族群部落。 許多先進國家到非洲、亞洲等地方蒐尋具有療效的植物後,回實驗室進行研發萃取其物質後做成藥物,但卻從來沒有主動的揭露其來源,也不曾主動的回饋其獲利給那些藥廠從中獲得藥物植物的族群部落。開發中國家已試著要去制止這非法的竊用傳統知識的行為。 但由於傳統知識是累積的,因此傳統知識的保護也面臨到如何認定其於何時已存在的困難。因此傳統的智慧財產保護體系對於不能確認個別權利人與權利標的範圍的傳統知識無法提供保護。 不過,世界智慧財產組織表示藥廠已開始關心並參與傳統知識利用的協議,因為這些投資億元於研發而已有成功結果的藥廠,並不希望他們處於一個法律上不確定的狀態。
美國賓州眾議院通過《人工智慧生成內容揭露法》美國賓州(Pennsylvania)眾議院於2024年4月10日通過《人工智慧生成內容的揭露法草案》(House Bill 1598 Disclosure of Artificially Intelligent Generated Content,下稱草案),規範AI生成內容及其利用行為以保護消費者。 草案規定,以AI生成之各種形式內容,在其首次呈現給消費者時應揭露資訊,使消費者知道該內容為AI生成之結果。如果明知或重大過失(Knowingly or recklessly)產出、散布或發布任何未「明確且顯著」(clear and conspicuous)揭露其內容為AI所生成者,即屬「不公平或欺騙性行為或做法」,將被依賓州《不公平貿易行為與消費者保護法》(Unfair Trade Practices And Consumer Protection Law)規定處罰。草案亦說明應如何揭露資訊,方符合條文所謂「明確且顯著」標準,例如針對AI生成之音訊內容,其揭露應以足夠的音量和節奏傳達,以便消費者聽取和理解。 此外,草案也關注兒童保護問題。鑑於AI生成的兒童性剝削圖像通報日益增加,草案最後新增規定,未來不能將「兒童性剝削圖像為AI生成」作為辯護理由,且檢察總長或地區檢察官可起訴製造、持有以及傳播AI生成之兒童色情或性虐待素材等相關行為。 目前草案已在州眾議院通過,由州參議院審議中。草案的提案議員強調,人們有權知道其消費的內容實際上是使用AI產出的成果,因此草案通過後,可望有效遏阻濫用AI的行為,提供賓州民眾更多的保障。