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).
歐盟執委會（European Commission, EC）於2023年6月13日發佈「環境、社會與治理（ESG）評鑑透明度與誠信的規則草案（Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the transparency and integrity of Environmental, Social and Governance (ESG) rating activities，下稱本草案）」，以健全歐盟永續金融市場。 ESG評鑑係指評鑑機構向投資者和金融機構提供有關ESG的投資策略和風險管理等關鍵資訊，在歐盟永續金融市場扮演重要角色。因此本草案提出評鑑機構治理與利益衝突防免的規範，確保ESG評鑑機構誠信營運、提升評鑑的可靠性和透明度、並協助投資者作出更明智的永續投資決策。本草案要點如下： （1）授權許可：ESG評鑑機構原則上須取得歐洲證券與市場管理局（European Securities and Markets Authority, ESMA）的授權許可，始得於歐盟境內經營ESG評鑑業務。如為第三國ESG評鑑機構，則須申請取得同等認定（equivalence decision）後始得在歐盟經營ESG評鑑業務 （2）評鑑機構內部治理：要求ESG評鑑機構確保其獨立性、建立申訴處理機制、限制評鑑機構兼營金融與稽核業務等 （3）提升評鑑透明度：要求ESG評鑑機構公開揭露方法論、模型、主要假設與技術標準等 （4）授予ESMA監管權力：ESMA得要求評鑑機構與相關人士提供資料、詢問評鑑機構代表或職員、甚至實地查核等措施；就違反規定的評鑑機構，ESMA亦有要求暫停營運、課予罰鍰以及撤銷經營許可的權力
日本認可智遊網就其線上訂房服務經營策略可能違反公平競爭秩序所提出之約定改善計畫日本公平交易委員會（公正取引委員会，下稱日本公平會）於2022年6月2日宣布，已認可智遊網集團（Expedia，日文原文為エクスペディア）針對其網站線上旅館訂房服務經營方式可能違反公平競爭秩序的情形，所提出的約定改善計畫（確約計画）。依日本獨占禁止法第48條之2、第48條之3規定，受日本公平會通知有違反獨占禁止法疑慮的業者，於規定期限內提出約定改善計畫後，日本公平會審酌認為其計畫之落實能有效消除違法疑慮時，即得作成認可該計畫之行政處分。基此，智遊網集團後續得藉由落實該約定改善計畫，來排除上述經營方式牴觸獨占禁止法第19條禁止業者採取不公正交易方法規範的疑慮。 按獨占禁止法，其立法目的為確保與促進市場的公平與自由競爭，主要規範關於獨占、聯合與結合等行為；至於針對不公平競爭行為，則另訂「不正競爭防止法」加以規範，而與我國公平交易法合併規範獨占等與不公平競爭行為之立法架構有所不同。 根據日本公平會依獨占禁止法規定所進行調查，智遊網集團經營的線上旅館訂房預約網站Expedia，與位在日本國內的旅館設施經營經營業者所締結的契約中約定，日本旅館經營業者在Expedia網站上刊載提供的住宿費用與房間數等條件，需優於或至少等同於與該特定旅館業者在其他訂房服務通路所提供的條件。並且，智遊網集團進一步依據該約款，主動要求旅館經營業者遵守該條件，或由日本之智遊網分公司協助向旅館業者請求。日本旅館業者受此條款拘束，亦影響了與Expedia網站存在競爭關係的訂房網站經營業者之事業活動。例如，其他訂房網站經營業者自行負擔成本提供特定旅館業者之訂房優惠時，因其價格優於該旅館業者刊載於Expedia網站之條件，而被迫中止該訂房網站的優惠活動。 日本公平會於2022年2月25日將上述審查結果依獨占禁止法法第48條之2通知智遊網集團，要求其針對上述經營行為提出約定改善計畫，以恢復公平競爭秩序。而智遊網依此提出的約定改善計畫，主要內容包含： （1）停止、以及不再締結上述約款與要求業者履行約款等行為； （2）將上述決定與作為通知旅館經營業者、以及智遊網集團自家的員工； （3）定期向日本公平會報告上述改善措施的落實狀況等。
從國內外實務見解談企業對員工之電子郵件監控 FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。