歐洲專利局於2019年12月20日,拒絕受理兩項以人工智慧為發明人的專利申請,並簡扼表示專利上的「發明人」以自然人為必要。另於2020年1月28日發布拒絕受理的完整理由。
系爭兩項專利均由英國薩里大學教授Ryan Abbott(下稱:專利申請人)的團隊申請,並宣稱發明人是「DABUS」。DABUS並非人類,而是一種類神經網路與學習演算法的人工智慧,由Stephen Thaler教授發明並取得專利。專利申請人先於2019年7月24日將自己定義為DABUS的雇主並遞出首次專利申請,再於2019年8月2日改以權利繼受人名義申請(Successor in Title)。專利申請人強調系爭申請是由DABUS發明,且DABUS在人類判定前,即自我判定其想法具新穎性(identified the novelty of its own idea before a natural person did)。專利申請人認為該機器應可以被視為發明人,而機器的所有人則是該機器創造出的智慧財產權之所有人─這樣的主張是符合專利系統的主旨,給予人們揭露資訊、商業化和進行發明的動機。申請人進一步強調:承認機器為發明人可以促進人類發明人的人格權和認證機器的創作。
在經過2019年11月25日的聽證程序(Oral Proceedings)後,歐洲專利局決定依《歐洲專利公約》(European Patent Convention)Article 81, Rule 19 (1)駁回申請。歐洲專利局強調,發明人必須是自然人(Natural Persons)是國際間的標準,且許多法院曾經對此做過相應的判決。再者,專利申請必須強制指定發明人,因為發明人需要承擔許多法律責任與義務,諸如取得專利權後衍生的法律權利。最後,雖然Article 81, Rule 19 (1)規定發明人應該要附上姓名與地址,但單純幫一個機器取名字,並不會使之符合《歐洲專利公約》的發明人要件。歐洲專利局強調,從立法理由即可知道,《歐洲專利公約》的權利主體僅限自然人和法人(Legal Persons)、專利申請的發明人僅限自然人。歐洲專利局表示,目前AI系統或者機器不具有權利,因為他們沒有如同自然人或法人一樣的人格(Legal Personality)。自然人因為生命而擁有人格,而法人的法人格來自於法律擬制(Legal Fiction)。這些法律擬制的人格來自於立法者的授權或者眾多司法判決的演進,而AI發明者是不具有此般的法律擬制人格。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
基因改造作物的商業化普遍在各地受到管理規範,如今全球即將步入上市階段的基因改造作物與日俱增,相反地在歐洲地區相關核准作業程序卻遲滯緩慢。這主要起因於各國家地區對於基因改造產品所採取管理方式與法律規範各有不同,相關產品的安全評估標準及法律審查程序也有所差異,因此目前基因改造作物產品雖然在同一時間內申請上市核准,之後仍難以取得全球各國家地區之核准。 今(2009)年7月,歐盟所屬之研究單位Joint Research Centre(JRC)指出基因改造作物產品的非同期性核准(asynchronous approval)將為全球農業市場交易帶來相關一連串的問題。根據JRC研究,某些國家地區如歐盟,採取全面禁止基因改造作物(“zero-tolerance policy”),立法禁止核准基因改造作物以進口商品之名義輸入,即便某些基因改造作物已在本國境內允許種植並且將其歸類為安全,但任何含有上述微量基因改造作物成分之農產品,也同樣遭歐盟禁止輸入,歐盟全面禁止基因改造作物產品之作法形同架設了一道產品交易的禁令。以過往經驗為例,因歐盟全面禁止基因改造作物之管理方式,已導致產品無法輸入,大幅影響該地區的動物飼料。 隨著全球基因改造作物種植面積及商業使用量增加的發展趨勢,未來恐將難以在全球市場中取得毫無添加基因改造作物的產品,尤其當這些基因改造作物是允許在其他國家境內種植,但卻未獲歐盟批准者。因此,相對於未添加基因改造作物產品之價格將因此上揚,而仰賴動物飼料進口輸入的歐盟則應多加關切此事。 為能降低含有微量基因改造作物商品所帶來的衝擊,JRC歸納「全球基因改造作物商業化流程研討會」中專家學者之意見,建議歐盟宜再次考量全面禁止政策之必要,或改以容許低含量基因改造作物產品之上市標準予以取代;其他建議則包括簡化核准程序,設立各國互相認可的基因改造作物風險評估方法,以及彈性落實國際食品標準委員會相關之規定,以期能減少日後基因改造作物產品非同期性核准之影響。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
發展再生能源 農委會推展生質能源作物管制全球溫室氣體排放量的京都議定書生效,發展再生能源成為趨勢。行政院農業委員會投入生質能源作物開發,規劃利用北、中、南三地共九十公頃的休耕農田,種植向日葵、大豆及油菜等三種油料能源作物,研發生質柴油,期盼提高農業「綠色產值」。 農委會指出,農業部門在再生能源領域中也有發揮空間,國內外生質能源相關研究認為可利用植物將太陽能、水力及二氧化碳轉化為生質能源,台灣每年有不少農地休耕,可利用推展能源作物,發展生質能源,同時提升休耕農田的附加價值,開創台灣農業發展新契機。 農委會官員指出,研究發現這些作物製成的生質柴油使用於汽車與一般柴油相同,而且排放的廢氣、二氧化碳較少,不過,生質油成本較柴油高,相關技術尚待進一步研究。
逐漸式微的「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」在2023年,多個美國法院判決拒絕採納「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」,顯示出該原則將不再是原告於營業秘密訴訟中的一大利器,原告亦無法僅透過證明前員工持有營業秘密資訊且處於競爭狀態,便要求法院禁止該名前員工為其競爭對手工作。 在2023年2月,美國伊利諾伊州北區法院於PetroChoice v. Amherdt一案中指出,法院在適用「不可避免揭露原則」時會遏制競爭對手之間的員工流動,故將評估個案事實並嚴格限制其適用。在2023年6月,美國伊利諾伊州北區法院於Aon PLC v. Alliant Ins. Services一案中指出,根據2016年美國國會所通過的「保護營業秘密法案(Defend Trade Secrets Act, DTSA)」,該法案拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,並禁止法院僅憑他人所知悉的資訊,阻礙其尋求新的工作,因此駁回了原告的損害賠償主張。在2023年9月,美國密蘇里州東區法院於MiTek Inc. v. McIntosh一案中同樣拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,儘管該州的州法並未明確表達採納或拒絕該原則。 除此之外,美國聯邦法院在去年度的每一份報告意見中(Reported Opinion),皆未顯示出根據「不可避免揭露原則」申請禁令或取得救濟是合理的。換言之,大多數的美國法院都拒絕採納「不可避免揭露原則」或嚴格限制其適用。 綜上所述,儘管「不可避免揭露原則」能有效防止來自前員工不當使用其營業秘密的威脅,但其不再是未來營業秘密訴訟中的勝訴關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)