歐洲專利局拒絕以AI為發明人的專利申請
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」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
可專利性（Patentability）與專利適格（Patent-Eligibility）有何不同？https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8166&no=67
何謂專利適格（Patent Eligibility）的兩階段標準（Two-Step Test）？https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8171&no=67
韓國公平交易委員會（Korea Fair Trade Commission，以下稱為韓國公平會）於2026年3月韓國公平會修訂《公平貿易委員會及其附屬機構組織的執行規則》，設立數位鑑識部門（Digital Forensics Division），並同步修訂《（公平交易委員會）關於蒐集、分析與管理數位證據之規則》（( 공정거래위원회 ) 디지털 증거의 수집·분석 및 관리 등에 관한 규칙），下稱數位證據規則），以因應案件量件量增加與數位化趨勢，調查案件的難度增加的挑戰。韓國公平會案件量由1990年代約1,300件，在過去5年內幾乎翻倍至約2,400件。修訂數位證據規則之目的旨於賦予數位鑑識部門對數位證據蒐集、保存與分析之權限。該規則建立嚴格的證據保管鏈規範，要求調查人員於蒐集數位資料時須填寫確認表，記錄所蒐集資料的「雜湊值（Hash Value）」、取證日期及地點、取證工具等，後續調查人員亦須針對「與確認表雜湊值相符的檔案」進行數位鑑識。可預期此制度將影響企業評估官方之數位證據可靠與否。 除偵查端採取雜湊值確保證據之同一性，在司法訴訟層面，數位證據之真偽早已成為法庭攻防之關鍵議題。韓國最高法院分別於2013、2015、2025年，持續探討數位資料存證之雜湊值（hash value）與數位證據同一性，並指出可透過雜湊值驗證數位證據之同一性。 2013年案件的核心證據為「從被扣押的電腦磁碟，透過列印文件或映像檔（Imaging）複製的文件」。最高法院指出原則上應由被扣押/搜查的一方透過簽署文件，加以證明影像之雜湊值與原始資料相同，但若此類證明不可能或極為困難，法院可透過參與扣押、封存等程序的調查人員或專家鑑定之證詞，判斷同一性。 2015年案件的核心證據為「錄音檔案的複製品」，最高法院認為原則上應透過直接比較方法（如雜湊值分析）確立複製檔案與原始檔案的同一性，法院並進一步指出，數位檔案雜湊值生成的時間點，「應於原始檔案或複製檔生成後立即計算出雜湊值」。 針對原始檔案遺失或損毀之情形，2025年案件的核心證據為「手機多份錄音檔案複製到電腦或外接硬碟後，再轉存於光碟」。由於訴訟當事人刪除手機中的部分原始錄音檔，屬於難以或無法提交原始檔案之情形，韓國最高法院再度指出「若難以或無法提交原件，且無法直接比對原件與副本，法院可綜合評估涉案者的證詞或陳述，如錄音檔案的建立、傳輸與儲存、錄音檔案的驗證與評價結果，以及調查與審判的進展，以決定是否證明為原始檔案之副本」。此一司法演進趨勢，反映出韓國對於數位資料可溯源之要求，不限於以數位檔案之原件與副本比對雜湊值，法院亦會就該數位檔案管理機制之完整性，綜合判斷該數位檔案之同一性。 藉由韓國實務存證演進趨勢，可見其司法領域邁向以雜湊值與完整的數位軌跡紀錄，證明數位資料之內容同一與存在時點。回顧我國司法領域之數位證據監管鏈，以司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等5個機關共同推動之「司法聯盟鏈」，以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。透過「b-JADE證明標章」確認既有數位原檔資料之管理機制、區塊鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的雜湊值及時戳」等。若訴訟爭執證據同一性，亦可透過司法聯盟鏈驗證「司法聯盟鏈成員上鏈之數位證據的雜湊值」與「法庭上數位證據證據之雜湊值」是否同一，於審理端加速確認證據之同一性，兼顧訴訟經濟與證據監管鏈之完整性。 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）
歐盟執委會通過「歐洲創新議程」，加速深度技術創新並資助新創事業歐盟執委會（European Commission, EC）於2022年7月5日通過「新歐洲創新議程」（New European Innovation Agenda，下稱創新議程），藉由引領創新，特別是在「深度技術」（Deep Tech），例如AI、量子科學、光子技術等領域之創新，強化歐洲在綠色轉型和數位轉型的中心角色，並為氣候變遷及網路威脅等迫切的社會問題，提供創新的解決方案，以減少能源依賴、改善民眾健康，並繁榮歐洲經濟。創新議程包括以下5項旗艦項目： （1）資助新創公司（start-ups）：使歐洲私人機構及其他私人投資者更願意投資於「深度技術」之新創公司。除此之外，簡化上市規則，使公司上市成本減少，以增加公司上市意願，更易於向公眾募集資金。 （2）重視實驗場域及創新採購：讓創新的企業可藉由「監理沙盒」（Regulatory Sandbox）等實驗場域（experimentation spaces）驗證其概念，政府則加強對創新產品和服務的公共採購（public procurement），促進創新研發。 （3）打造歐洲創新生態系（European Innovation Ecosystems）：支持包括低度開發地區在內的區域，建立多個「區域創新谷」（regional innovation valleys），以強化歐洲創新者間的連結，並促進會員國投入至少100億歐元於各區域創新谷包含「深度技術」在內的創新專案。 （4）育才、攬才及留才：確保「深度技術」的人才能來到歐盟國家，並在歐盟國家間流動及發展，當中包括針對新創公司的創新實習生計畫、幫助新創公司尋找非歐盟人才的歐盟人才資料庫（talent pool）計畫、女性創業和領導計畫、新創公司員工有認股權（stock option）等。 （5）優化政策制定之流程及架構，促進歐盟內部協調一致：藉由開發可供各國比對的資料集（data set），以及對於新創公司設立階段（start-up）及成長階段（scale-up）之共通定義，提升並強化政策的傳播及落實，並確保在歐洲創新理事會論壇（European Innovation Council）有更好的政策協調。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。
歐盟法院裁決：網站「預先選取同意」不構成ePrivacy Directive及GDPR合法有效的同意歐洲聯盟法院（CJEU）2019年10月1日對Planet49案（Case C-673/17）作出裁決。Planet49 GmbH為線上遊戲公司，用戶必須註冊並填寫姓名、地址等資料，點擊「參加」鍵後，會出現兩個選項框，一為「同意接收贊助商及合作夥伴的廣告訊息」，用戶必須勾選此一選項始可參加；另一選項框是「同意將用戶的Cookies用於廣告目的與分析」，此一選項已被預先勾選，而用戶可以取消勾選；在選項旁附有說明（如Cookie的用途等），並告知用戶可以隨時刪除所設置的Cookie。 歐盟法院針對《電子通訊隱私指令》（ePrivacy Directive, ePD）以及《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）進行闡明，重點如下： 一、ePD所要求對於Cookie儲存與使用的「同意」必須符合GDPR的「同意」原則，必須是當事人自願、具體、知情且明確的同意，本案「預先勾選同意」不構成有效同意。 二、「同意」必須特定對象，而不能藉由其他標的加以包裝、暗示，用戶點擊「參加遊戲」不能代表「Cookie的同意」。 三、ePD是對於用戶資料儲存與取得的保護，不論是否涉及「個人資料」均有ePD的適用，而必須取得用戶同意。 四、對於Cookie的使用必須清楚揭露，包括Cookie用途、運作期間、第三方是否有機會取得此一資訊等，以確保用戶確實了解其所為「同意」的內容與範圍。