日本農林省研議農業AI契約指引

  日本為提高農產品品質及附加價值,近年積極推動智慧農業,鼓勵利用AI等新技術研發農業產品和相關服務,惟技術研發需要使用大量資料訓練AI模型,部分農業工作者擔心自身經驗及知識等資料在研發過程中外洩,為避免上述狀況發生,農林水產省於2019年7月9日召開「農業AI利用契約指引檢討會」(農業分野におけるAIの利用に関する契約ガイドライン検討会),研議「農業AI利用契約指引」,防止在進行AI相關應用研發時,農業工作者提供之資料不慎外洩或遭到不當利用,導致其權益受損。

  「農業AI利用契約指引檢討會」於2019年12月19日舉辦第3次會議,公布農業AI利用契約指引草案,草案內容包括(1)總論︰說明本指引之制定目的、農業與AI的關係,以及本指引與其他類似指引之差異和適用範圍;(2)農業AI產品、服務契約基本事項︰說明利用AI研發之農業產品和服務相關之智慧財產權,契約要件(契約目的及契約當事人等)及農業AI模型研發流程等基本概念;(3)農業AI產品、服務契約注意事項︰說明AI產品和服務契約之特徵和注意事項,以及利用AI等新技術進行研發之當事人訂定契約時應注意的問題,如農業工作者所提供之資料的重要性、以及個人資料的處理方式等;(4)契約範本︰針對農業AI研發契約、農業AI產品和服務利用契約,以及向第三方提供農業資料之契約,說明契約內容重點及提供範本供作參考。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
你可能會想參加
※ 日本農林省研議農業AI契約指引, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8418&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/22)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟執委會提出ESG評鑑機構監管草案,以健全歐盟永續金融市場

歐盟執委會(European Commission, EC)於2023年6月13日發佈「環境、社會與治理(ESG)評鑑透明度與誠信的規則草案(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the transparency and integrity of Environmental, Social and Governance (ESG) rating activities,下稱本草案)」,以健全歐盟永續金融市場。 ESG評鑑係指評鑑機構向投資者和金融機構提供有關ESG的投資策略和風險管理等關鍵資訊,在歐盟永續金融市場扮演重要角色。因此本草案提出評鑑機構治理與利益衝突防免的規範,確保ESG評鑑機構誠信營運、提升評鑑的可靠性和透明度、並協助投資者作出更明智的永續投資決策。本草案要點如下: (1)授權許可:ESG評鑑機構原則上須取得歐洲證券與市場管理局(European Securities and Markets Authority, ESMA)的授權許可,始得於歐盟境內經營ESG評鑑業務。如為第三國ESG評鑑機構,則須申請取得同等認定(equivalence decision)後始得在歐盟經營ESG評鑑業務 (2)評鑑機構內部治理:要求ESG評鑑機構確保其獨立性、建立申訴處理機制、限制評鑑機構兼營金融與稽核業務等 (3)提升評鑑透明度:要求ESG評鑑機構公開揭露方法論、模型、主要假設與技術標準等 (4)授予ESMA監管權力:ESMA得要求評鑑機構與相關人士提供資料、詢問評鑑機構代表或職員、甚至實地查核等措施;就違反規定的評鑑機構,ESMA亦有要求暫停營運、課予罰鍰以及撤銷經營許可的權力

美國司法部宣布德國SAP公司承認違法將美國軟體產品出口至伊朗,雙方達成不起訴協議

  美國司法部於2021年4月29日宣布,德國SAP全球軟體公司承認從2010年1月至2017年9月,因未能識別用戶下載軟體的地理位置,導致美國原產技術和軟體在未經許可下,透過雲端伺服器和入口網站提供給伊朗用戶,已違反美國《出口管制規則》(Export Administration Regulations, EAR)和《伊朗交易和制裁條例》(Iranian Transaction and Sanction Regulation, ITSR)。SAP向美國司法部、商務部和財政部支付800萬美元罰款並配合調查與補救,雙方達成不起訴協議。   美國司法部指出,SAP違規行為主要為以下兩種。首先,SAP及其海外合作夥伴向伊朗用戶輸出超過20,000次的美國軟體產品,其方式包括軟體的更新、升級和修補程式。SAP及總部位於美國的供應商,均未使用地理位置過濾器來識別並阻止伊朗用戶下載,且多年來SAP並未採取任何措施解決此問題,導致伊朗用戶下載後,絕大多數美國軟體再流向土耳其、阿聯酋及多家伊朗跨國公司。其次,SAP旗下的雲端企業Cloud Business Group companies(簡稱CBGs)允許約2,360名用戶在伊朗使用美國的雲端運算服務。從2011年開始SAP陸續收購多家雲端服務供應商成為其CBGs,透過收購前的盡職調查及收購後的出口管制特種審計,清楚了解到這些CBGs缺乏足夠的出口管制與制裁合規程序,但SAP仍允許CBGs被收購後繼續作為獨立實體營運,且未能將CBGs完全整合至SAP自身的出口管制規劃中。   美國司法部指出,為確保軟體等美國敏感技術產品,不會非法出口至伊朗等禁運地,公司除必須識別用戶來源外,也有責任確保供應鏈下游與之為產品交易的外國子公司能識別產品輸出地,並且同樣遵守美國經濟制裁政策與出口管制法規,維護美國外交政策與國家安全,防止美國敏感技術落入競爭對手手中。

談我國基因改造生物田間試驗管理規範之現況與修正方向

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 )」

TOP