人工智慧採購指南草案
人工智慧作為一前瞻性技術，運用於公部門，可以降低成本、提高管理品質、節省基層公務人員時間，整體改善政府公共服務。然而AI技術進化以及市場發展過於快速，現有採購類型沒有可以直接適用AI採購的判斷標準範本。因此，英國人工智慧辦公室（Office for Artificial Intelligence）與產官學研各界進行研商後，於2019年9月20日發表人工智慧採購指南草案（Draft Guidelines for AI procurement），作為公部門採購AI產品與服務之準則。該指南旨在加強公部門採購人員能力、協助採購人員評估供應商，讓廠商可以隨之調整其產品和服務內容。
該指南提供採購人員規劃政府AI採購的方向，包含招標、公告、評選、決標到履約。但指南強調無法解決採購AI產品與服務時遇到的所有挑戰。
指南內容簡述如下：
- 在制定規範時應重視如何清楚闡述面臨到的問題，而非只是說明解決方案；
- 評估AI帶來的風險時應緊扣公共利益，在招標階段敘明以公共利益為核心，並有可能在招標、評選和決標階段變動評估標準；
- 在招標文件中確實引用法規和AI相關實務守則；
- 其他包含將AI產品的生命週期納入招標和履約考慮、為提供AI產品和服務的廠商創造公平競爭環境、需與跨領域的團隊進行採購討論、確保採購流程從一開始就建立資料管理機制等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日，對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等，宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器，嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向，與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司，翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理，能製造更小且性能更高的感測器，並取得多項專利。 在2017年，原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由，提起告訴。經過兩次搜查，檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據，故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序，同樣適用民事上營業秘密法定構成要件，然而本案涉及的技術資訊，屬於工程上一般性、抽象性資訊，不符合秘密性要件。此外，法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級，在書面資料上標示「機密」外；且在保密期限屆滿後，亦未與生產商再簽署保密契約，難認為已採取合理保密措施，故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。 雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為，且法院對於刑事訴訟的舉證程度，要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷，避免因不當提起訴訟，造成科學技術發展的負面影響。但在本案中，法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高，為避免因營業秘密侵害行為，致損害企業競爭力，故採取刑事保護的必要性，越發提高。綜上所述，若企業欲透過刑事罰，保護營業秘密，須採取更嚴謹的管理措施，始能確保藉由刑事訴訟程序，主張權利救濟。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
新加坡修正通過電子交易法新加坡於2010年5月19日修正通過電子交易法，並於7月1日正式施行。此次新修正之「電子交易法」，是依據新加坡資通訊發展局（Infocomm Development Authority，IDA）及司法部於2004到2005年間推行之公眾意見諮詢，進行法條之全面翻修。作為電子交易法制之先驅國家，新加坡於此次修法中納入聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」（United Nations Convention on the Use of Electronic Communications in International Contracts）之相關規定，此一公約旨在促進全球之電子通訊及交易以相同之法律模式加以運作。 該法之修正係為因應新加坡電子商務之日趨成長以及國民對電子化政府之需求，以建立新加坡成為全球可信賴之資通訊中心。此次修正重點如下： 一、參照聯合國「跨國契約中使用電子通訊公約」之規定，調整電子簽章之要件以及對於收發電子文件時間與地點之認定。納入以自動處理訊息系統做為契約訂立之方式，以電子文件作為正本以取代實體書面之正本文件，並就電子交易中要約之引誘以及電子通訊中發生錯誤時之解決方式加以規定，使新加坡之法律制度能與國際電子商務法律制度接軌。 二、促進民眾及企業與政府機關進行互動時，更有效率地使用電子文件相關服務，以加強電子化政府服務之應用。如提供綜合性電子表格，讓使用者僅需填寫一次相關資訊，即能利用不同種類的電子化政府服務。 三、對憑證管理中心之規範採用技術中立的認證架構，未來憑證管理中心不一定要使用公開金鑰基礎建設（Public Key Infrastructure，PKI）之相關技術作為提供驗證服務之方式，相對地，在其他技術逐漸開發之狀況下，也可採用其他技術提供驗證服務，如生物鑑識技術。當然，主管機關仍會以相同標準對採用不同驗證技術之憑證管理中心進行監督，以確保憑證服務之安全性及有效性。 。
美國眾議院外交事務委員達成協議，修訂《國家關鍵能力防禦法案》建立對外投資審查制度美國眾議院外交事務委員會於2022年6月13日在兩黨創新法案(HR4521)會議上，就對外投資機制新提案發表聯合聲明。兩黨達成協議修訂《國家關鍵能力防禦法案》(National Critical Capabilities Defense Act of 2022, NCCDA)，擴大對外投資審查制度。促使美國制定NCCDA對外投資審查立法乃係源於經濟和國家安全考量，美國關注特定技術向中國轉讓以及美國企業可能透過特定投資幫助提升中國能力之風險。因此，雖然NCCDA會給國際投資帶來不確定性，但美國兩黨及兩院內部仍支持實施特定形式的對外投資審查程序，並且與利益相關者就如何制定強而有力且具針對性的對外投資機制進行建設性的討論，目的是確保美國不會將關鍵產業製造能力拱手讓給外國競爭對手。 NCCDA授權成立國家關鍵能力委員會(Committee on National Critical Capabilities)，由美國貿易代表署擔任主席並與供應鏈安全相關聯邦機構成員共同組成，審查特定對外業務交易和活動包括：界定需要境外投資審查的活動範圍、明訂出境審查流程、及關鍵產業項目等。依據NCCDA第11條「國家關鍵能力(National Critical Capabilities)」定義，指對美國至關重要的有形及無形的系統和資產，若此類系統和資產無法開發、失能或遭到破壞，將對國家安全造成破壞性影響。委員會應負責界定涉及「國家關鍵能力」產品、供應鏈和服務；列舉國家關鍵能力產業領域包括：能源、醫療、通訊、國防、運輸、航空航太、機器人、人工智慧、半導體、造船、水等。若美國人和外國實體從事「涵蓋活動」者，必須在展開活動前至少60天以書面形式通知委員會。委員會將會通知審查，若確定所涵蓋的活動對國家關鍵能力構成不可接受的風險，委員會可以實施緩解措施，或建議總統採取特定行動，包括暫停和禁止該活動。美國兩黨期待各方利益相關者能以書面形式參與討論，確保NCCDA法案通過並滿足各方需求，使美國與盟友國的對外投資機制保持一致。