2021年4月26日,歐盟商標協會(European Communities Trade Mark Association,以下簡稱ECTA)針對3D列印設計保護修法方向,向歐盟提交一份立場意見書(position paper)。歐盟自1998年發布《設計指令》(Directive 98/71/EC on the legal protection of designs)及2002年發布《設計規則》(Council Regulation(EC) No 6/2002 on Community designs)以來,已多年未進行修正;為了能對設計提供更有效的法律保護,歐盟從2018年起開始進行修法的公眾諮詢,並於2020年11月提出修法評估報告。
ECTA一直以來都很關注3D列印技術發展涉及的智慧財產議題,在意見書中列出了修法時應納入評估的重點。例如ECTA指出,雖然3D列印所使用的CAD模型檔案僅是列印過程中的媒介,檔案本身不能受到設計法律的保護,但檔案中包含了設計藍圖及其設計特徵,為了讓以數位形式呈現的設計能受到保護,建議應考慮修改《設計規則》第3條(b)及《設計指令》第1條(b)中對於產品(product)的定義,將CAD模型檔案及其他任何含有以數位形式呈現設計的物件(items)也納入產品的定義之中。
其次,ECTA認為應針對任何明知有侵權事實,但仍提供幫助的行為人課予輔助侵權責任(contributory infringement),以提供設計權人更有效的武器來捍衛自身權利。如行為人未經設計權人同意,自行利用3D儀器掃描物體,根據所得數據製作成CAD模型檔案,並將該CAD模型檔案提供給直接侵權人時,應成立輔助侵權。
最後,ECTA認為目前沒有針對3D列印技術制定專法的必要,僅需要在現行智財法律體系中進行修法調整即可,以避免法律體系過於複雜。
美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。
歐盟隱私工作小組支持擴大通知義務之業者範圍歐盟隱私權工作小組(working party)日前公布其對「隱私與電子通訊指令」(Directive on Privacy and Electronic Communications, 2002/58/EC)之修正意見,藉此重申支持個人資料外洩通知責任立法之立場,並建議擴大適用通知責任之業者範圍至涉及線上交易之電子商務之服務提供者。此項建議隨即遭到歐盟理事會及委員會之反對,認為通知責任應僅限於電信公司,而不應擴及其他電子商務服務提供者。 歐盟隱私權工作小組於2009年2月初提出的報告指出,個人資料外洩通知責任法制(Data Breach Notification Law)之建立對於資訊社會服務(Information Society Service)之發展是必要的,其有助於個人資料保護監督機構(Data Protection Authorities)執行其職務,以確認受規範之服務提供者是否採取適當的安全措施。再者,亦可間接提高民眾對於資訊社會相關服務使用之信心,保護其免於身份竊盜(identity theft)、經濟損失以及身心上之損害。 然而,歐盟理事會及歐洲議會則反對該項修正建議,其一方面認為不應擴張資料外洩通知責任制度適用之業者,另一方面則認為對於是否透過法制規範課予業者通知之義務,應由各國立法者決定是否立法,甚或由業者依資料外洩情形嚴重與否,來判斷是否通知其各國個人資料保護相關組織及客戶。此外,參考外國實施之成效,美國雖有多數州別採用資料外洩通知責任制度,但並非所有的隱私權團體皆肯認該項制度;英國資訊委員會對於該制度之成效則仍存質疑,因從過去為數眾多的個人資料外洩事件看來,其效果已逐漸無法彰顯。 雖然歐盟個人資料保護官(European Data Protection Supervisor)與歐盟隱私權工作小組之看法一致,但其與歐洲議會與歐盟理事會仍存有歧見,對於個人資料外洩通知責任制度之建立,似乎仍有待各方相互協商尋求共識,方能決定是否納入歐盟隱私及電子通訊指令之規範。
日本與大陸簽署專利審查高速公路試行方案(Patent Prosecution Highway pilot program)日本特許廳(JPO)和中國人民共和國國家知識產權局(SIPO)於2011年10月18日合意簽署專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway,PPH)試行方案。本方案欲藉由資源共享的方式,加快專利申請程序的官方審查期間。並預計於11月初開始施行,試行期間為期一年。透過這個方案,將使日本成為中國第一個PPH方案的合作對象。 隨著商業活動的全球性擴展,企業在各國獲取專利的需求性亦相對性地提升,造成單一申請案需個別向各國專利局申請的情況。因而造就全球性專利申請案件數量的攀升,以及專利審查期間的延長。為解決此問題,日本特許廳企圖以推行PPH模式,幫助申請人有效且及即時地獲取專利,以保障其國外專利權的行使。 傳統上大陸知識產權局審理日本專利申請案,通常需要經過二至三年的審查期間,透過這個試行方案,審查期間可望縮減至半年。 日本特許廳預計,這個方案將使日本企業以更迅速且有效的方式,保護其在中國的技術,進而協助日本企業順利地在中國經營商業活動。日本特許廳廳長表示,國際專利合作案不應該是種妥協,相反地,我們需要尋求一種可創造雙贏局面的新方式。 至於大陸方面,則預計與其他國家,如美國及南韓,簽署建立PPH的合作方案。
美國專利商標局發布「發明AI」分析報告,由美國專利申請趨勢分析AI技術普及情形美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。