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」
隨著人工智慧(AI)視覺處理技術愈發進步,圖片及影像的篡改也更加普遍,甚至使人難以分辨其真偽,例如一款應用程式(App)-DeepNude便是運用此技術,將人穿著衣服的照片改作為裸體圖像;此種AI技術因對於社會及被偽造之當事人權益影響重大,進而引起美國立法者的極度重視。 日前維吉尼亞州為了遏止如DeepNude此類的應用程式,便於該州之《復仇式色情法》(Revenge porn law),擴大復仇式色情的涵蓋範圍,使其包括利用機器學習技術偽造他人照片或影像等深度偽造(Deepfake)行為。 但該深度偽造技術之應用,實際上並不僅侷限於情色領域,故美國紐約州眾議員伊薇特.克拉克(Yvette Clarke)於本年度(2019年)6月即提出了《深度偽造究責法案》(Defending Each and Every Person from False Appearances by Keeping Exploitation Subject to Accountability Act of 2019., DEEP FAKES Accountability Act.)草案,本草案令人關注之處除配合現今科技發展特性為規定外,另針對實務上曾衍生的爭議問題,特別將外國勢力或其代理人(foreign power or an agent thereof)介入美國國內政治行為,如意圖影響美國國內公共政策辯論(domestic public policy debate)、選舉或其他不得合法從事的行為等納入規範。 依該草案之內容,其所規範者包含視聽紀錄、視覺紀錄及錄音紀錄;意即任何人使用任何技術或設備製作假冒他人名義(false personation)的紀錄,並於網路或其他知識傳播管道發布者,應有浮水印、口頭陳述或是於文本中有簡要說明等揭露,以使他人得清楚知悉該紀錄並非真實,如行為人有違反該揭露規定並利用深度偽造1.意圖羞辱或騷擾(包含性內容);2.意圖造成暴力、身體傷害、煽動暴亂、外交衝突或干預選舉;3.詐欺犯罪等,將可處5年以下有期徒刑,或科或併科罰金。另若行為人修改或刪除他人揭露之資訊而有上述意圖或犯罪行為者,亦可處以同等罰責。
德國專利商標局和中國大陸國家知識產權局延長了專利審查高速公路(PPH)試點項目之合作期限德中專利審查高速公路(The Patent Prosecution Highway,以下簡稱PPH)試點項目自2012年1月23日啟動,為期兩年,PPH的啟動將有助於協助企業在海外盡快取得專利權。申請人可在德國專利商標局(Das Deutsche Patent- und Markenamt Amt,以下簡稱DPMA)和中國大陸國家知識產權局(State Intellectual Property Office of the People's Republic of China,以下簡稱SIPO)提出專利加速審查的申請。爾後,德中PPH試點項目再於2014年1月23日起延長兩年。該項目原定於2016年1月22日終止,DPMA和SIPO進一步將試點項目延長兩年至2018年1月22日止。 在德中PPH試點項目框架下,申請人可向DPMA或SIPO提出首次申請,一旦首次申請受理局(Office of First Filing,以下簡稱OFF)認為申請人提出的專利請求項中至少有一項被認定可能具有可專利性,則申請人可向後續申請受理局(Office of Second Filing,以下簡稱OSF)提出請求加速審查該申請案。而OSF將以OFF的初步檢索審查結果為基礎,進一步獨立執行專利審查。 DPMA已長期與SIPO密切合作,並於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路(Global Patent Prosecution Highway,以下簡稱GPPH),德國的專利申請案將能於加入GPPH的國家申請加速審查。目前包括DPMA在內共有21國專利局加入GPPH項目,與DPMA另外有PPH協議的合作專利局則有9個,德國加入GPPH後,既有的PPH協議將被GPPH取代。而SIPO目前尚未加入GPPH,與DPMA仍維持採行PPH協議。
亞太經濟合作組織(APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)2014年8月14日在北京召開成員會議亞太經濟合作組織(Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(Policy Partnership on Food Security, PPFS)成員國、APEC秘書處、APEC工商諮詢理事會秘書處、糧農組織代表在北京召開全體成員會議,就亞太糧食安全相關議題與糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)建構進行討論。PPFS為政府部門與民間組織、企業溝通對話之平台,係APEC解決亞太糧食安全所建構之機制,茲就本次會議作成之重點分述如下: 1.亞太經濟合作組織(APEC)糧食安全政策夥伴關係機制(PPFS)全於會中作成3項倡議:第一,加強APEC成員糧農政策對話與交流,協商區域合作的規劃和措施。第二,降低貿易和投資成本,消除貿易壁壘促進糧農貿易。第三,加強各政府、產業與個體農民交流,促進私部門參與糧食安全之商業模式,以利亞太糧食安全之永續。相關糧食安全議題及合作方向包括:糧食生產與技術移轉跨國合作;糧食儲備、供應鏈及降低糧損技術之交流與合作和貿易合作、投資與基礎建設等。 2.本次會議除作成前述宣示性倡議外, 另通過「APEC減少糧食損失和浪費行動計畫」、「APEC糧食安全商業計畫」、「APEC增強糧食標準與質量安全互通行動計畫」、「2020糧食安全路線圖」等修訂文件。其中,「2020糧食安全路線圖」,提及PPFS將致力於降低亞太區域之糧食農損失,並宣示於2020年降低農損總量10%之具體目標(以2011-2012年度之農損總量為比較基準)。
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。