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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歐盟布魯塞爾會議規劃組織(QED)在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論,呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策,加速標準建立,並且預計調整現行法律規制,著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定,討論重點如下: 1.目前面臨之法律空缺為何 2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架 3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責 4.相容性問題應如何達改善途徑 5.資料所有權部分之問題如何因應 6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用,雲端是否為最終解決方式 7.如何建立適當安全防護機制。 8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據 9.各會員國對於資料保護立法不同,其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行 我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」,期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行,未來,相關法制配套規範,如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題,皆有待進一步探討之必要。
新加坡發布《應用程式分發服務安全準則》以強化應用程式用戶保護為降低應用程式(App)用戶接觸有害內容的風險,新加坡資通訊媒體發展管理局(Infocomm Media Development Authority,IMDA)發布《應用程式分發服務安全準則》(Code of Practice for Online Safety for App Distribution Services),要求應用程式分發服務(App Distribution Services,ADSs)採取必要防護措施,並導入年齡驗證機制,以進一步強化兒童保護。該準則將於 2025 年 3 月 31 日 生效。 本次IMDA依據《廣播法》(Broadcasting Act)第45L條所發布之《應用程式分發服務安全準則》,係為進一步強化對App用戶的保護。ADSs作為數位裝置存取應用程式的主要入口,是許多網路內容(例如線上遊戲)的上架平台,當用戶透過 ADSs下載App的比例提高,其接觸不當內容的風險亦增加。因此,新加坡要求指定業者建立安全措施,以降低用戶接觸不當內容的風險。被指定業者包括:Apple App Store、Google Play Store、Huawei AppGallery、Microsoft Store及Samsung Galaxy Store等。該準則亦要求ADSs業者建立年齡驗證機制,訂定年齡分級標準並限制兒童存取及下載不適齡的App,同時強化家長控制功能。這一措施讓新加坡成為全球首批強制推動年齡驗證的國家或地區之一,其他國家包括澳洲、歐盟、英國及美國。IMDA 亦將持續與ADSs 業者溝通,確保其有效落實年齡驗證機制。 早在2023年1月,新加坡已於《廣播法》中將線上通訊服務納入規範,政府可要求業者封鎖惡性內容(egregious content),確保網路環境安全並保護兒童免受不當內容影響。此外,依據《網路安全準則》(Code of Practice for Online Safety),政府可要求指定社群媒體服務業者(如Facebook、Instagram、TikTok、Twitter與YouTube等)降低用戶接觸有害內容的風險。 為因應日益增加的有害線上內容,新加坡未來將持續與相關政府機構、產業及社群合作,推動適當的監管措施與公共教育,以確保新加坡用戶免受線上風險侵害。
涉外智慧財產權訴訟之國際裁判管轄-以侵害訴訟為中心 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。