美國專利與商標局拒絕以AI為發明人的專利申請
美國專利與商標局於2020年4月27日拒絕人工智慧（AI）為發明人之申請並闡明發明人僅限於自然人。本案是美國專利與商標局首次拒絕人工智慧為發明人之申請，同時本最終審查意見（下稱：本意見書）也是第一次闡明發明人僅限於自然人。本意見書也被收錄在美國專利與商標局「人工智慧」、「首席專利審查官最終審查意見」之頁面，作為指標案例。
本意見書是在回應2020年1月20日專利申請申復案（Petition）之審查意見。回顧本專利申請案之基本資料表，發明人名字為「DABUS」、姓氏部分僅以括號註明「由人工智慧自行產生的發明」。本案法定代理人及申請人均為Stephan L. Thaler。Stephan L. Thaler表示，DABUS是一個神經網路系統且「有創意的機器」。美國專利與商標局表示，綜觀美國專利法的用詞（如：Whoever）及立法脈絡，均可得知發明人指的是自然人。具體而言，發明人必須是貢獻發明概念（Conception）的人，專利審查程序手冊（MPEP）定義「發明概念」是一個將發明人「創造行為之心智的完整呈現」（the complete performance of the mental part of the inventive act），僅有自然人具有「心智」（Mental/ Mind），因此發明人僅限於自然人。本審查意見又援引Beech Aircraft Corp. v. EDO Corp.判決，指出「發明人僅限於自然人」。所以，將專利申請基本資料表的姓名欄位填上「DABUS（由人工智慧自行產生的發明）」並不符合美國專利法第115條（35 U.S. Code § 115）。
本案於2019年7月29日提出，隨即於2019年8月8日被美國專利與商標局以「申請文件欠缺，不符合發明人與其繼受人之規範」（35 U.S. Code § 115和37 CFR 1.64）拒絕受理。幾番修正往返後，美國專利與商標局於2019年12月17日仍以「申請文件欠缺」不予受理，Stephan L. Thaler續行申復。美國專利與商標局於2020年4月27日做出本意見書。同一由DABUS創造的發明，但由Ryan Abbott作為申請人的案件，已被歐洲專利局和英國智慧財產局於2019年12月以雷同的理由拒絕。目前美國專利與商標局、歐洲專利局、英國智慧財產局面對人工智慧為發明人之專利申請，立場都是發明人僅限自然人。
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
Petition decision: Inventorship limited to natural persons, USPTO, https://www.uspto.gov/about-us/news-updates/petition-decision-inventorship-limited-natural-persons (last visited June 11, 2020).
歐洲專利局拒絕以AI為發明人的專利申請 https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=5&i=180&d=8456
日本岸田文雄總理於2022年7月成立「GX（グリーントランスフォーメーション，綠色轉型）實行會議」（GX実行会議），並於同年12月第5次召開「GX實行會議」，初擬《實現GX基本方針》草案，預計於國會提出相關法案，其內容主要有四個面向，本文摘述如下： 一、以能源穩定供應為前提 由於受到烏俄戰爭影響，導致能源短缺，為因應此一現況，日本將透過轉換製造業之原料及燃料，推動節能、並以再生能源作為主要電力來源。鑒於核電具有穩定輸出之特徵，將強化活用核電新措施，特別是將針對核電運轉年限部分進行修正。同時導入氫、氨之元素，用於發電、運輸、產業等領域，以提高自給率及應對可再生能源的輸出變動，有助於穩定供給。 二、成長型碳定價構想之執行 為了達成國際公約和強化日本產業競爭力，將採取以下措施： 1.為了綠色轉型，將於2023年發行規模約20兆日圓之GX經濟移行債（GX経済移行債，暫稱），作為前期GX投資之資金來源，將募集之資金優先投資於具備產業競爭力或經濟成長潛力、能削減排放量之企業為對象。 2.預計於2023年分階段試行碳排放交易，主要是由企業自行參與，根據排放量與發電效率，免費發放排放配額，再逐年減少配額。並於2028年導入賦課金制度（碳稅），針對化石燃料進口業者，先課以較低的稅，再逐漸增加。 三、拓展國際戰略 由於各國紛紛推出碳中和政策，日本有必要為世界的脫碳做出貢獻，故針對全球面向，將確立環保產品的國際評估標準方法，以及評估企業溫室氣體排放量之削减，建構相關減排制度。而針對亞洲部分，日本作為技術開發的領導者，則提供東南亞相關能源投資，活用國際協力銀行（JBIC）和日本出口和投資保險組織（NEXI）等進行公共的金融支援。 四、全體社會邁向GX 為協助化石燃料相關產業轉型成低碳產業，並確保在轉型過程中勞動力移動，將推動公正轉型，以保障國民生活，並針對中小企業一起推行GX，提供相關諮詢及排放量計算之節能診斷等措施，協助中小企業進行脫碳。
日本總務省暫緩《電波法》「取消無線電臺外資限制」修正案現行日本《電波法》第5條第1項規定，具有以下要件者不予頒發無線電臺執照，一、非日本國籍者；二、外國政府及其代表；三、外國公司或集團；四、法人、組織，其代表為前三款所列之人員，或者佔其管理人員三分之一以上或三分之一以上表決權之法人或組織。 前日本首相菅義偉內閣時期，總務省於今年6月召開專家會議，認為衛星通訊領域將帶來災害預測、交通遙測及智慧農業等各領域的新興應用，太空新創產業發展充滿了無限的可能性，為避免新創公司產生募集資金之困難，擬修正《電波法》，刪除「外資具三分之一以上表決權之法人或組織不予頒發無線電臺執照」之限制，以促進太空衛星新創產業發展。 然而，日本新首相岸田文雄內閣於今年10月15日由總務省舉行專家會議，提出不同見解，認為應就各無線通訊產業訂定不同程度之外資監管政策，如地區型無線廣播電臺產業、商業電視頻道產業及衛星通訊產業等，分別就其對經濟安全所涉層面進行不同程度之外資管制，故總務省決定暫緩《電波法》修正案，將持續蒐集專家意見進行研議。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議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）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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）
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。