日本經濟產業省、公平交易委員會及特許廳於2020年12月23日發布「Startup與廠商合作之相關指針」(スタートアップとの事業連携に関する指針)草案,並自同日起至2021年1月25日止向外徵求公眾意見。近年,日本國內一方面看重新創事業與大型企業合作所帶來的優勢;另一方面,在此種合作關係下,雙方的契約關係亦浮現如名為共同研究、卻由大型企業方獨占專利權等問題。基此,配合2020年4月未來投資會議的決議要求,統整新創事業與大型企業間不對等契約關係的問題與提出改善建議,並參考同年11月公平交易委員會所發布的「Startup交易習慣之現況調查報告最終版」(スタートアップの取引慣行に関する実態調査について最終報告),擬定本指針草案。
本指針主要著眼於新創事業與企業間的保密協議(Non-disclosure agreement, NDA)、概念驗證(Proof of Concept, PoC)契約、共同研究契約與授權(license)契約等四種契約類型。除了統整包含訂約階段在內的各種問題實例、以及日本獨占禁止法(私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律)對此的適用現況外,亦提出了相應的改善與解決方案。舉例而言,指針草案指出,新創事業可能會被合作廠商要求對其公開營業秘密,卻未能簽訂保密協議。對此,合作廠商即可能構成獨占禁止法上濫用其優勢地位之行為。會造成此狀況發生的實務情境,可能為合作廠商承諾事後會簽署保密協議,但要求新創事業先行揭露其程式的原始碼等營業秘密等。而原因則主要包含新創事業缺乏足夠法律素養(literacy)、以及有關開放式創新的相關知識不足等。基此,指針提出改善方案,例如,締約前新創事業即先行區分出可直接向契約他方揭露的營業秘密、得透過締結NDA約定揭露之營業秘密、以及不得揭露之營業秘密等;締結NDA時,應盡可能具體約定營業秘密的使用目的、對象及範圍,並且考量到通常難以舉證廠商違反保密協議,因此不建議揭露攸關新創事業核心能力(core competence)的營業秘密。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2023年5月17日,日本國會通過了《著作權法》部分條文修正案,並於同月26日公布(2023年第33號法)。 隨著數位化的進步,內容的創作、傳播和使用變得更加容易,不再只是過去主流的出版社、電視台等「專業人士」才能從事,而是一般普羅大眾也可以參與創作,並將內容貼在網路上。與此同時,既有著作之重新利用的需求等情形均日益增加,然而此類內容的問題在於難與著作權人取得聯絡,不一定可順利使用。 為了解決上述問題,本次修正重點之一係新增第67之3條,根據該條規定,儘管著作之利用人採取了確認著作權人授權意願等措施,但仍無法確認著作權人授權意願時,得向文部科學省所屬之文化廳申請裁定,經文化廳長裁定允許利用並繳納補償金後,利用人得於該裁定所定之期間內(申請書所載之期限最長不得超過3年)先行使用該著作。新裁定利用制度放寬了確認著作權人意願之程序與要求,降低使用門檻,並同時規定著作權人可聲請撤銷使用,如果文化廳長裁定撤銷使用,則利用人應停止繼續使用該著作,著作權人得依利用人實際使用期間之比例領取補償金。另為簡化及加快程序,關於新裁定利用制度之申請受理、要件確認與補償金額的決定等部分事務,文化廳長得指定特定之民間機構作為聯絡窗口負責相關行政手續之處理(第104條之33以下相關規定)。 新裁定利用制度的建立,將有助於促進著作之流通利用,即認為已充分週知著作權人,且盡可能地確認著作權人等是否可以使用的意思,仍不能確認意思狀態之著作,而採取一定措施放寬使用是妥適的。因考慮到週知等需要時間,乃決定從公布日(2023年5月26日)起3年內施行。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
從美國PayPal經驗與歐盟支付服務指令論我國第三方支付服務之現狀與未來 英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」