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
英國《海外犯罪資料提供請求法》（Crime (Overseas Production Orders) Act 2019, COPO Act）於2019年2月12日由英國女王御准（royal assent）生效。 過去，英國請求海外證據法源依據僅有〈國際司法互助條約〉（Mutual Legal Assistance Treaties）支撐，且無明確的實施規範可作為依循。隨通訊網路科技日新月異，犯罪及犯罪證據的資料儲存地打破國界。《海外犯罪資料提供請求法》即是給予海外犯罪資料提請求程序一個明確的規範。在與他國簽署條約（designated international co-operation arrangement，指：司法互助條約或英國內閣大臣依法指定的條約）之前提下，《海外犯罪資料提供請求法》授權英國執法機構與相關單位（appropriate officer）可向法院聲請搜索票，並憑藉搜索票請求被搜索自然人或法人，提供儲存於英國境外的電子資料（electronic data）或特種電子資料（excepted electronic data）。本法所稱「電子資料」係指以電子儲存的資料；「特種電子資料」則是指法律專業人士與其客戶的通訊紀錄，或自然人與死者在具有保密義務之情況下所產生的紀錄。 在英格蘭、威爾斯和北愛爾蘭，可依《海外犯罪資料提供請求法》向法院聲請搜索令的相關單位包含：員警（constable）、英國稅務海關總署（Revenue and Customs）、英國嚴重詐欺辦公室（Serious Fraud Office, SFO）、特許金融調查人員（accredited financial investigator）、反恐金融調查人員（counter-terrorism financial investigator）、英國金融行為監理總署（Financial Conduct Authority）依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。在蘇格蘭則是檢察官（procurator fiscal）、員警、英國稅務海關總署、英國金融行為監理總署依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。海外犯罪資料提供請求之搜索票有效期間，係獲准當日起算三個月。
德國聯網車輛駕駛策略德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛，為達成自動駕駛目標，車聯網（Connected driving）及智慧交通系統（Intelligent transport systems）技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術，使車輛間（Vehicle-to-Vehicle, V2V）或車輛對基礎設施 （Vehicle-to-Infrastructure, V2I）等彼此交換訊息，或是將行車資訊傳輸到伺服器，並透過資訊網路平臺將資料整合利用，並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來，可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升，無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛，將產生龐大資料量，故系統需要即時迅速的運算能力。例如，前方一旦發生車禍事故，必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度，並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題，聯邦政府即針對五大領域問題：基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護，提出一連串作法及措施，確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢，然應就適合我國車聯網之實際需求發展，促進相關產業創新應用，並利用我國產業優勢與國際接軌，讓台灣在車聯網的發展中取得先機。
日本公告修正電業法（電気事業法），將放寬電力工作物定義，並新增電力事業類型日本於2020年（令和2年）6月12日公告修正「電業法」（電気事業法，以下簡稱新電業法），並預計於2022年（令和4年）4月1日正式施行。本次修正有以下兩個重點：（1）調整電力工作物之定義；（2）新增電力事業之種類，以符合國際技術及市場之變遷。 日本新電業法調整了電力工作物之定義，將儲能設備納入了電力工作物之定義中，日本新電業法下所謂電力工作物係指：「為了發電、儲能、變電、輸電、配電或其他以電力使用為目的而設置之機械、器具、水壩、水道、蓄水池、電路、電線或其他工作物（但船舶、車輛或航空器等，則依其他法令定之）。」此外，日本新電業法也於電力事業之種類下，新增了「特定電力批發業」（特定卸供給業）此一新型電力事業。依日本新電業法對於「特定電力批發業」之定義，所謂「特定電力批發業」，係指：「自其他發電及儲能設備設置者（但不包含發電業者）處聚合其發出或放出之電力而再向售電業、一般輸配電業、輸電業、特定輸電業供應電力者。」又依日本經濟產業省規劃，「特定電力批發業」得自行設置儲能設備，自產消合一之用電戶（prosumer）之儲能設備或發電設備（包含但不限於再生能源）購入電力，並轉而再至電力交易市場向其他售電業者販售電力；但「特定電力批發業」不得直接從發電業者或其他售電業購買電力，也不得直接售電予用電戶，故特定電力批發制度實際上是旨在賦予聚合商（アグリゲーター）參與市場之地位。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。