歐盟對於不可申請專利的基本生物學方法做出新解釋
大多數國家是認為動植物為法定不得授予專利之標的，歐盟以往因為歐洲專利公約實施細則(Implementing Regulations to the Convention on the Grant of European Patents，下簡稱實施細則)跟擴大上訴委員會(the Enlarged Board of Appeal，簡稱EBA)決定不一致而造成爭議，EBA於2020年5月做出的新決定，對於動植物是否為可授予專利之標的做出一致性解釋。
在歐洲專利公約(European Patent Convention，簡稱EPC)第53條第2款規定用以生產動植物的基本生物學方法不可授予專利，並於2017年生效的實施細則第28條第2項將其進一步擴張解釋成，僅運用基本生物學方法所產生的動植物不可授予專利，這與EBA在2015年所做出的決定(G 2/12、G 2/13)並不一致，在2015年的決定中提到，運用基本生物學方法來界定動植物的請求項仍可以被接受，因此實施細則第28條第2項與2015年的決定產生衝突。
於2019年，技術上訴委員會(Technical Board of Appeal)在案例T 1063/18中發現了這個問題，並提到EBA討論，EBA表示，考慮到法條涵義可能因時間產生變化，需要對EPC第53條第2款進行動態解釋(dynamic interpretation)，實施細則第28條第2項與EPC第53條第2款並未矛盾，而是進一步擴展為，僅通過基本生物學過程，或是由基本生物學方法界定動植物之情況，皆屬於不可授予專利之情況，而推翻之前的決定。而為維持法律安定性，本決定(G 3/19)對於2017/07/01前生效或申請的案件並不具效力。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
- Strong Roots: Comparative Analysis of Patent Protection for Plants and Animals
- Germany: Regarding The Patentability Of Plants And Animals In Europe – The G 3/19 Decision (“Pepper”) Of The European Patent Office
- EPO: Plants Which Are Not Patentable
- Plants and Animals Exclusively Obtained by Biological Processes Not Patentable At EPO
- G 0003/19(Pepper (follw-up to “Tomatoes II” and “Broccoli II”)) of 14.5.2020
- TIPS
莊越程
高級法律研究員 編譯整理
Kline Moore & Robert Frederickson, Strong Roots: Comparative Analysis of Patent Protection for Plants and Animals, IPWATCHDOG, Aug. 5, 2020, https://www.ipwatchdog.com/2020/08/05/strong-roots-comparative-analysis-patent-protection-animals-plants/id=123649/ (last visited Aug. 18, 2020).
Axel B. Berger & Kerstin Galler, Germany: Regarding The Patentability Of Plants And Animals In Europe – The G 3/19 Decision (“Pepper”) Of The European Patent Office, MONDAQ, July. 28, 2020, https://www.mondaq.com/germany/patent/970084/regarding-the-patentability-of-plants-and-animals-in-europe-the-g-319-decision-pepper-of-the-european-patent-office (last visited Aug. 18, 2020).
Peter Koefoed, EPO: Plants Which Are Not Patentable, MANAGING IP, July. 09, 2004, https://www.managingip.com/article/b1mf6v7d4r53d7/epo-plants-which-are-not-patentable (last visited Aug. 18, 2020).
James Nurton, Plants and Animals Exclusively Obtained by Biological Processes Not Patentable At EPO, IPWATCHDOG, May. 18, 2020, https://www.ipwatchdog.com/2020/05/18/plants-animals-exclusively-obtained-biological-processes-not-patentable-epo/id=121692/ (last visited Aug. 18, 2020).
G 0003/19(Pepper (follw-up to “Tomatoes II” and “Broccoli II”)) of 14.5.2020, European Patent Office, https://www.epo.org/law-practice/case-law-appeals/recent/g190003ex1.html (last visited Aug. 18, 2020).
日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
涉外智慧財產權訴訟之國際裁判管轄－以侵害訴訟為中心 歐盟執委會呼籲採取更嚴厲的手段解決垃圾郵件問題歐盟執委會（European Commission）日前再次呼籲歐盟各國加強處理公眾線上隱私威脅的問題。歐盟執委會所公佈的一項報告指出，雖然近年來歐盟各國皆有相關措施，例如課予垃圾郵件發布者罰款、有期徒刑等，但各國法令仍有相當大的差異。這項報告也認為，各國相關法律在歐盟電信法的改革之下，應更為明確且一致，並加強跨國合作。 歐盟執委會電信委員Viviane Reding表示，雖然歐洲的反垃圾郵件相關立法已有七年，但大部分的歐盟民眾仍受垃圾郵件影響。根據該報告，歐盟從2002年即已立法禁止發佈垃圾郵件及使用偵察軟體，但目前仍有約65%的民眾飽受垃圾郵件騷擾。 歐盟執委會的報告指出 ： 目前幾乎所有會員國皆已設有相關網站，方便民眾取得垃圾郵件及偵查軟體的資訊或申訴。 在分析來自22國的140個案例後，發現各國所課予的罰款落差懸殊。罰款最高的依序為荷蘭（100萬歐元）、義大利（57萬歐元）及西班牙（3萬歐元 ）；但在羅馬尼亞、愛爾蘭及拉脫維亞等國，罰款的範圍則多在數百至數千歐元之間。 各級政府機關（電信主管機關、資料及消費者保護機關與執法機關等）責任劃分應更為明確，並有相互合作的機制。 垃圾郵件為全球問題，除了在歐洲境內的各國合作外，與世界各國的合作亦為重要。根據調查數據，平均每六封垃圾郵件中，就有一封是由美國境內所發出，因此目前歐盟執委會正與美國協商，討論雙方執行相關保護法規的跨境合作問題。 歐盟各國應分配足夠的資源予國內機關，以利蒐集證據、進行調查及起訴。 由歐盟執委會提出的歐盟電信法改革中，新增一條規定，要求違反各國國內線上隱私法的罰責必須為有效、實際且符合比例。