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
高級法律研究員 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).
著名英國科學研究分析公司科睿唯安 （Clarivate）於2021年2月18日公布《2021年商標生態系統報告》，此報告由科睿唯安委託Vitreous World 於2020年底時分別對英國、美國、德國、義大利、法國、中國大陸以及日本等七個國家共300位專業顧問進行線上訪問，了解商標專業人士對於各國商標價值、商標保護以及技術優化之相關見解為何。此份報告之主要發現如下： 全球商標侵權狀況持續上升中：相較於2017年共有74%受訪者提及曾遇到商標侵權案件、2018年為81%、2019年則有85%。本次調查時竟有高達89%受訪者表示常經手商標侵權案件，且逾半數者表示，其企業在遭遇商標侵權後更改了品牌名稱，此類狀況於日本特別嚴重。 高階主管態度影響企業獲利機會：89%受訪者表示，企業高階主管人員對於智財問題無意識或不予關注時，組織往往無法利用商標或其他智財權利以適時抓緊商機、進入新市場或建立新合作關係。其中亦有五分之一受訪者提到，其企業董事會相關成員完全不參與企業智財議題討論。 社群媒體名稱成為許多商標侵權管道的起源：此次共有50%受訪者表示，社群媒體名稱成為首要的商標侵權源頭；但中國大陸受訪者有73%表示，網域名稱仍為商標侵權常見管道。 今全球產業趨勢已進入知識創新時代，企業欲保持競爭力需善用智財權以維持內部能量，且為防免智財侵權威脅並把握新市場藍海，須由企業全體成員齊心關注努力，而不僅是商標部門人員的責任，管理階層更應了解企業智財狀況，適時更新智財管理與布局策略，增強市場地位。
美國加州於6月28日通過新版個資隱私法規加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規，該法案無異議通過，並已經加州州長Jerry Brown簽署同意，將於2020年1月1日施行，以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。 該法案之所以如此速戰速決，據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規，日後修正時將重新以公民投票進行，有造成修法困難的疑慮；而以立法者立法方式通過這部法規，賦予立法者有對其修訂改正權限，於日後能以一般修法程序進行修法。 該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似，將造成加州原先隱私權規範些許改變，與倡議最初法案不同的地方在於，揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型（category）而非其身分。 隨著本年度加州消費者隱私保護法（The California Consumer Privacy Act）的修法，大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者，都將受到重大影響，依據該法，一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向，亦可以請求中止個資的蒐集及販賣，提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。 自歐洲GDPR規範實施以來至目前，美國聯邦法尚未有相應強度之規範，本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
美國聯邦通訊委員會與國家科學基金會以及國家電信暨資訊管理局簽署合作協議，以展現對頻譜革新倡儀的支持美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2021年2月1日與美國國家科學基金會（National Science Foundation, NSF）以及美國國家電信暨資訊管理局（National Telecommunications and Information Administration, NTIA）共同簽署合作協議，展現對NSF於2020年所發起的頻譜革新倡儀（NSF Spectrum Innovation Initiative）的支持，其目的在於美國面臨對頻譜使用的需求量增加之際，能在頻譜的研究與發展尋求創新的進步。 頻譜革新倡儀將致力於頻譜的研究與創新，具體行動如下： 建置國家無線電動態區域（National Radio Dynamic Zones, NRDZ）：藉由建立新的前導測試的測試範圍，使研究人員得對頻譜的使用者進行動態頻譜（dynamic spectrum）的研究和開發； 國家頻譜創新和勞動力發展計畫：建立頻譜相關研究人員聯繫管道，並增加頻譜相關勞動力，以支持未來頻譜之相關產業發展； 頻譜研究活動：藉此發展出更多涉及頻譜的應用，特別是跨領域性質的研究活動； 教育和勞動力發展計畫：透過教育和培訓計畫培養兼具專業且多元性的頻譜相關勞動力。 此份合作協議，目的在確保FCC和NTIA的專業人員可以提供其關於頻譜的專業知識，以幫助確保頻譜革新倡議在頻譜的研究、基礎設施和勞動力方面的投資與開發，能符合美國聯邦政府對頻譜的監管、政策目標、原則和策略。