澳大利亞聯邦法院作出人工智慧可為專利發明人的認定
2021年7月30日，澳大利亞聯邦法院做出一項裁定，認為人工智慧（Artificial Intelligence, AI）可作為專利申請案的發明人。
隨著人工智慧的功能不斷演進，人工智慧已經開始展現出創新能力，能獨自進行技術上的改良，此判決中的人工智慧（Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience, DABUS）係由人工智慧專家Stephen Thaler所創建，並由DABUS自主改良出食品容器與緊急手電筒兩項技術。
Thaler以其自身為專利所有人，DABUS為專利發明人之名義，向不同國家提出專利申請，但分別遭到歐盟、美國、英國以發明人須為自然人而駁回申請，僅於南非獲得專利，此案中澳大利專利局原亦是做出駁回決定，但澳大利亞聯邦法院Beach法官日前對此作出裁示，其認為1990年澳大利亞專利法中，並未將人工智慧排除於發明人之外，且專利並不如著作權般強調作者的精神活動，專利更重視創造的過程，其認為發明人只是個代名詞，其概念應具有靈活性且可隨著時間演變，故其認為依澳大利亞專利法，人工智慧亦可作為專利發明人。
該法院的裁定雖是發回澳大利亞專利局重新審核，且澳大利亞專利局仍可上訴，因此DABUS是否能順利成為專利發明人尚有變數，但此案對於人工智慧是否可為發明人已帶來新一波的討論，值得業界留意。
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莊越程
資深法律研究員 編譯整理
Mark Summerfield, Australian court decision to recognise non-humans as inventors is brave, verging on foolhardy, IAM, Aug. 02, 2021, https://www.iam-media.com/law-policy/australia-court-decision-dabus(last visited Aug. 04, 2021).
Eileen McDermontt, DABUS Scores Again with Win on AI Inventorship Question in Australia Court, IPWATCHDOG, Aug. 02, 2021, https://www.ipwatchdog.com/2021/08/02/dabus-scores-win-ai-inventorship-question-australia-court/id=136304/(last visited Aug. 04, 2021).
Ed Conlon, DABUS: South Africa issues first-ever patent with AI inventor, ManagingIP, July 29, 2021, https://www.managingip.com/article/b1sx9mh1m35rd9/dabus-south-africa-issues-first-ever-patent-with-ai-inventor(last visited Aug. 04, 2021).
為因應近年來人口增長、氣候變遷對糧食安全之威脅，歐洲各國皆認為糧食安全( Food Security)議題為亟待解決之議題，應投入資源研究。為此，2012年歐洲理事會(The European Council)，始提出FACCE-JPI策略研究議程(The Strategic Research Agenda of the Joint Programming Initiative on Agriculture, Food Security and Climate Change)，議程主要係針對歐洲農業、糧食安全和氣候變化進行整合研究。來自21個歐洲國家代表及研究學者，提出該年度糧食安全之重要觀察議題與發展方向，欲透過此議程建立研究資源整合機制，提高歐盟因應糧食生產挑戰之研究、應對能力。 歐洲理事會於去年(2012)12月提出本年度策略研究議程，內容除重申歐盟應整合糧食安全研究能量外，該議程更指出五大核心研究議題，反映歐盟對糧食安全威脅多元化之重視 ，本議程研究重點歸納如下: 1. 氣候變遷與糧食安全永續 2. 環境永續發展與農業精緻化 3. 糧食供需、生物多樣性與生態系統平衡 4. 氣候變遷之因應 5. 減緩氣候異常現象之有效措施 本議程以核心研究為理論基礎，有效整合各會員國研究能量，更針對各別領域提出具體實踐策略，藉以強化基礎溝通平台、建立歐洲知識訊息交換能力，便利後續評估、監測機制的建立。 策略議程取代傳統將糧食安全視為「國家內政」議題，而以「區域整合」層次處理，象徵歐盟糧食安全共識逐漸發展之趨勢。
Apple 對於Psystar案件之判決Apple在對Psystar的法律訴訟上贏得重要的勝利，美國政府聯邦法院已判決複製品製造者Psystar於販售個人電腦時事先安裝Mac OS X作業系統，已侵犯Apple的著作權。 在雙方提起簡易判決訴訟後一個月，美國地方法院法官William Alsup 表示Psystar已侵害Apple專用之重製權、散布權及衍生著作權，於判決中針對著作權侵害一事已被承認。並且確認Apple於Mac OS X產品之直接用戶授權合約，是限制使用於Apple生產的電腦，更特別禁止安裝此作業系統於其他電腦；在此同時，法官否決Psystar的論點：首次銷售原則所允許，買家可以任意使用此作業系統。 此外，法官同意Apple的聲明，Psystar侵害數位化千禧年著作權法案之反規避條款及反交易條款，另一方面，法官也否決Psystar對Apple濫用著作權的論點。 此判決並未包含其他Apple所提出的主張，包括：合約的侵害、商標的侵權及商標稀釋，法官也未提出給予Apple救濟上的權利，包括先前提及之永久禁止令，要求中止Psystar販售任何帶有Apple軟體的硬體並強迫其召回所有已售出帶有此作業系統之機器。 此判決對Apple而言，是決定性的勝利，但並非結束所有在法律上的爭議，12月14日將進行賠償的審訊，其餘審判也預訂於明年1月開始。
EDPB發布以六個指標協助評估資料處理符合研究目的新指引歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）於今（2026）年4月15日發布《以科學研究目的處理個人資料之指引1/2026》（Guidelines 1/2026 on processing of personal data for scientific research purposes）旨在協助研究者遵守歐盟「一般資料保護規則」（General Data Protection Regulation, GDPR），並推動對社會有益的科學突破。 一、六個評估符合科學研究目的的指標 GDPR框架內包含一套專門適用於科學研究目的處理個人資料的規定。此類規定的目的，在於使個人資料保護的基本權利與其他基本權利及利益之間達成公正的衡平，包括藝術與科學自由、促進科學進步的更廣泛社會與公共利益，乃至如部分學者所主張的國際科學人權。為達此目的，GDPR透過第89條第1項採取適當的保障措施，引入了一套權衡與妥協機制。 EDPB本次公布的指引提出六個指標，用以判斷資料控制者所設定的資料處理目的是否符合研究目的： 1.採用有條理和系統的方法：研究活動是否遵循特定研究領域之方法性與系統性做法 2.遵守倫理標準：研究活動之執行是否遵守該研究領域適用之倫理標準，例如在人體醫學研究領域，是否遵守《赫爾辛基宣言》 3.可驗證性與透明度：在兼顧合法智慧財產權與營業秘密的前提下，研究活動之結果是否接受同儕審查（Peer-Review）之批判性檢驗或予以發表 4.自主性與獨立性：研究活動是否具備自主性與獨立性，不受自身或他人偏見以及不當壓力之干擾？研究人員是否具備所需的學術或科學資格？無論研究活動是由學術機構、非營利組織、公共機關或是營利事業執行，此點皆適用 5.研究目標：研究活動是否有助於提升社會的總體知識水平與公共利益，在此EDPB特別強調這並不排除研究可能也旨在進一步促進商業利益 6.對現有科學知識做出貢獻或以創新方式應用現有知識之潛力：研究活動是否展現出科學附加價值，其中主管機關或驗證機構（Benannte Stellen）的獨立審查被視為此類附加價值的指標 二、指引帶來的實踐意義 EDPB指出，如果前述六個指標都滿足，那麼這些研究活動就可以被認為是科學研究。從這點來說，資料控制者（Data Controllers）在處理個人資料之前，必須針對上述指標進行自我評估。此測試背後的理論依據，並非要賦予特定計畫、假說或研究嘗試「實質科學研究」的法律地位，而僅僅是用以界定：有哪些基於研究目的所進行的個人資料處理活動，具備適用更高法規彈性的資格。 其次，如果六個指標並未全部滿足，仍可能被認定符合GDPR意義下的科學研究，但控制者需要提出合理理由，並有能力證明資料處理活動在仍應被視為科學研究。在進行此類評估時，具備越多指標，該活動GDPR被認定為科學研究的可能性就越高。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室（The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP）於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application），為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引，該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則： 一.公眾對AI之信任：政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性，且於應用上應具備可信性。 二.公共參與：政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質：科學實證與資訊品質：政府機關發展AI之相關技術資訊，應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考，以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理：應採取以風險為基礎之分析評估方法，確認哪些風險係可接受之風險，或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本：政府於擬定相關規範時，應小心評估AI對於整體社會之利益，與預期外之效果。 六.彈性：法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視：政府應針對AI之應用與決策，考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明：透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全：政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作：政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗，以確保AI相關政策之一致性與可預測性。