論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心
資訊工業策進會科技法律研究所
蔡立亭
2020年12月25日
科學研究以提升全人類之福祉為本,醫療健康研究資料的共享,有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用,美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關,資料之公開不僅應遵守法律之限制,尚應注意資料之生命週期,並訂定時限;受政府資助之研究,所產出之資料以免費近用為原則,政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之,科學研究資料的近用,有助於提升科學發展,政府於制定共享政策的同時,亦應一併考量國際合作的情況,並以免費近用為原則,研議資料公開策略。
為增進科學資料的效益,美國國家衛生研究院(National Institutes of Health,簡稱NIH)設置科學政策辦公室(Office of Science Policy,簡稱OSP)制定完整的政策,領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理,和受NIH資助研究的成果與價值;藉由廣泛的分析與報告,提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面,NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」,生物醫學研究的進展,取決於科學資料的近用;共享科學資料,有助於驗證研究結果,研究者整合資料以強化分析,提升難以生成資料的再次應用,加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理,促進科學資料的近用,以驗證並共享研究成果。
為輔助資料之開放共享,NIH公告資料管理與共享政策(NIH Policy for Data Management and Sharing,以下簡稱DMS政策),目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為:「在科學社群普遍接受記錄事實的素材,研究發現能反覆的驗證,不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體,例如實驗室標本[5]。」。換言之,並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準,而係以該科學資料是否屬事實之記載,和研究成果能否反覆驗證為判斷。
另,NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享,如:科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限,適用並於計畫中呈現;若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式,NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR(Findable、Accessible、Interoperable、Reusable)原則,共享的資料類型,首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料,次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件;NIH鼓勵科學資料盡快共享,不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之,即使各該研究計畫不適合既有的共享策略,於計畫提案時,研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式,並以FAIR原則為依準。
研究團隊提供的科學研究資料,將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7],並描述理想的儲存資料庫特色為:「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制,及資料保留策略[8]」。由此觀之,資料庫的設計應易於科學資料的檢索;並在資料的近用上,維護資料之安全、完整、機密等。
NIH共享資料之實際應用上,為共享基因研究資料,NIH於2014年提出基因資料共享政策(Genomic Data Sharing Policy,以下簡稱GDS政策),包含NIH資助指南與契約;NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究,生成之大規模人類或非人類之基因資料,將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。
GDS政策課予研究者提供基因資料的義務;研究者近用基因資料,亦應遵守基於研究使用控制近用資料(Controlled-Access Data)的條款[10]。研究人員受NIH核准後,方能將NIH控制近用的資料,應用於第二次研究(secondary research)[11]。由NIH資料近用委員會(Data Access Committee)審查,研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另,基因摘要結果(Genomic Summary Results,以下簡稱GSR)隸屬於NIH政策[13],並依據GDS政策目的,將GSR定義為由研究者提供的摘要統計(summary statistics),非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之,NIH以對控制近用資料的應用核准,在資料之限制近用與科學發展間,取得平衡。
為回應COVID-19,加速治療與疫苗的研發,NIH的資料共享與管理政策,緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求,該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論,將資料共享內化於研究過程中,有助於全球同步更新研究的進程,共同面對全人類之科學挑戰。
[1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020).
[2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020).
[3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020).
[4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020).
[5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020).
[6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020).
[7]資料庫列表請參見以下網址:Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020).
[8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020).
[9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020).
[10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020).
[11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020).
[12]id.
[13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020).
[14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020).
[15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
AI 創作是否能獲得著作權?——Thaler 訴美國著作權局案解析 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年04月16日 美國哥倫比亞特區聯邦上訴法院於2025年3月18日裁定Stephen Thaler博士與美國著作權局的上訴案,認為AI繪圖作品無法受著作權保護,因為AI並非自然人,無法成為作品作者或進行「職務上創作」。此判決再次確認了美國對AI創作無著作權保護的立場。[1] 壹、事件摘要 此案起源於2019年,Thaler博士為AI繪圖作品「A Recent Entrance to Paradise」向著作權局申請著作權登記,但因AI非自然人創作者,著作權局於2022年駁回申請。[2]Thaler博士認為,這違反憲法對創作的保護,並主張其研發之AI系統「Creativity Machine」為作者,而其本人則透過AI的「職務上創作」享有著作權。Thaler博士不服2023年聯邦地方法院判決而提起上訴。[3] 貳、重點說明 從美國哥倫比亞特區聯邦上訴法院之判決觀之,本案爭點在於: 一、AI是否符合著作權法「作者」之定義:即AI生成作品是否滿足「原創性」與「獨立創作」標準;美國著作權法是否允許非人類創作者擁有著作權? 二、AI作品歸屬問題:Thaler博士主張AI創作之著作權應歸屬於開發者,或透過「職務上創作」使其本人取得著作權。然自然人與AI間關係;是否適用於人類創作者與雇主間法律關係;AI是否能被視為僱員? 上訴法院認同著作權局於2023年3月16日發佈之《AI生成作品著作權登記指引》,該指引強調著作權目前僅保護自然人創作。AI獨立創作或主導作品表達情況無法獲得著作權保護,即使使用者透過指令或調整輸出,亦無法改變此原則。經審查,法院認為因著作權法規定涉及生命週期、由自然人將作品視為遺產繼承,與創作意圖等概念,顯示立法者設定作者應為自然人。本案係爭作品仍由AI獨立創作,Thaler博士僅在初始階段下達指令,故不符「原創性門檻」(Threshold of Originality)之標準。[4] 職務上創作方面,該適用於人類創作者與雇主之間的法律關係,而AI並非法律上自然人,故無法簽署雇傭合約成為員工。[5]綜上,Thaler博士無法透過以上方式取得作品著作權。法院支持著作權局之裁定與意見,認為無需討論至憲法層面問題,僅就目前著作權法是否涵蓋AI自主創作作品及足夠。 參、事件評析 我國智財局已於2023年6月16日發布函釋[6],說明生成式AI模型生成內容是否為獨立之著作而受著作權法保護,視有無「人類精神創作」決定,目前與美國立場相似。美國聯邦上訴法院此次判決,確認AI無法成為著作權的作者,著作權保護僅限於人類創作者。雖然此判決不影響人類使用AI創作,但未來若要改變本案不保護AI自主生成的純機器作品的立場,或許不會從著作權法著手,而是透過立法方式創設新的法律權利來應對。美國國會與著作權局仍在持續研究AI相關法律,如2024年4月美國眾議院司法委員會舉行聽證會[7],討論AI輔助創作與發明的智慧財產權問題,會上專家認為現行法律已涵蓋大部分AI相關議題,新增著作權法規可能增加複雜性並抑制創新。資策會科法所目前持續協助國科會、國發會、文化部等政府部會,觀測研析AI著作權國際法制發展,後續將針對AI在文化藝術運用的著作權等風險與因應提供創作人指引,並因應行政院發展我國主權AI的政策,研提資料取得困境的法制面解決建議。 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) [1]Thaler v. Perlmutter, 23-5233, (D.C. Cir. 2025), https://law.justia.com/cases/federal/appellate-courts/cadc/23-5233/23-5233-2025-03-18.html (last visited Mar. 26, 2025) [2]Re: Second Request for Reconsideration for Refusal to Register A Recent Entrance to Paradise (Correspondence ID 1-3ZPC6C3; SR # 1-7100387071), U.S. Copyright Office Review Board,https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/a-recent-entrance-to-paradise.pdf(last visited Mar. 26, 2025) [3]US appeals court rejects copyrights for AI-generated art lacking 'human' creator, https://www.reuters.com/world/us/us-appeals-court-rejects-copyrights-ai-generated-art-lacking-human-creator-2025-03-18/?utm_source=chatgpt.com(last visited Mar. 26, 2025) [4]Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 88 Fed. Reg. 16,190, 16,192 (March 16, 2023), https://www.skadden.com/-/media/files/publications/2023/03/copyright-office-issues-guidance-on-ai-generated-works/formalguidance.pdf (last visited Mar. 26, 2025) [5]許慈真,美國聯邦地方法院判決Thaler v. Perlmutter : AI生成作品不受著作權保護,2023年9月20日,北美智權報,https://naipnews.naipo.com/9074 (最後點閱時間 : 2025年3月26日)。 [6]智財局函釋(2023年6月16日經授智字第11252800520號函),https://topic.tipo.gov.tw/copyright-tw/cp-407-855070-f1950-301.html (最後點閱時間 : 2025年3月26日)。 [7]HEARING BRIEF: Judiciary Subcommittee Hearing on Artificial Intelligence and Intellectual Property – IP Protection for AI-Assisted Inventions and Creative Works, April 10th, 2024, https://infojustice.org/archives/45692?utm_source=chatgpt.com (last visited Mar. 26, 2025)
何謂「專利審查高速公路」?「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署,當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後,申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間,參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料,降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。 台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫,日後專利申請人得利用此機制,縮短取得專利之時程,專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計,至2016年6月底,平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天,平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。
DE Technologies起訴戴爾侵犯其商業模式專利一家擁有美國網路上國際貿易相關專利的小公司起訴個人電腦巨頭戴爾公司(Dell Inc., DELL)侵權。這家名為DE Technologies Inc.的公司向一家美國聯邦地區法院提起了上述訴訟。DE Technologies的專利於1996年申請,並於2002年被授予。該公司首席執行長Ed Pool表示,他們的最終目的是將其專利授權給跨國公司並收取這些公司網路上貿易額的一小部分作為特許費。但這些費用全部累積起來可能高達數十億美元。 戴爾是首家遭DE起訴的公司。戴爾對上述訴訟未予置評。截至今年1月30日的財政年度,戴爾414億美元的銷售額中有36%來自美國以外地區,該公司向個人及小型企業的銷售中,大部分是通過網路進行的。 DE Technologies擁有的是一個商業模式專利。此類專利涉及的是流程及方法,而不是構造或化學成份。美國上訴法院於1998年判決擁有此類專利是合法的以後,許多公司開始申請此類專利。但批評人士認為許多商業模式不應被授予專利,專利應被授予那些新穎及非顯而易見的發明。