歐盟執委會宣布「軟體開源授權及複用」決定
歐盟執委會於2021年12月8日宣布「軟體開源授權及複用」決定（COMMISSION DECISION on the open source licensing and reuse of Commission software）。本決定規範執委會軟體之開源授權條件與複用方式，其軟體開源授權流程如下：
一、執委會依本決定（下同）第5條授予其軟體的開源授權證應為歐盟公共授權（the European Union Public Licence, EUPL），除因（1）適用第三方軟體的互惠條款，而強制使用其他開源授權證，或替代開源授權證比EUPL更便於人民使用該軟體；（2）適用第三方軟體之授權條款，存在多個開源授權標準（不含EUPL），則應優先選擇授予最廣泛權利的開源授權。
二、透過第8條對智慧財產權進行核實，包括：（1）軟體識別（2）對軟體的智慧財產權進行驗證；及（3）安全驗證。
三、依第6條規定將所有開源軟體置於資料庫，供公民、公司或其他公共服務有潛在利益者取得。
另外，依第四條規定，本規則不適用於以下情形：（1）因第三方智慧財產權問題，無法允許複用的軟體；（2）該原始碼之發布或共享，對執委會、其他歐洲機構或團體的資訊系統或資料庫安全構成實質或潛在風險；（3）因法律規定、契約義務或性質，其內容須被視為機密之軟體；（4）依（EC）1049/2001第4條所列之情形，包含但不限於：因公共利益、國家安全、隱私保護、商業利益、訴訟或審計之利益等，該軟體須被排除，或只能由特定之一方取得或管理；（5）委託由執委會進行研究產生之軟體，若公開將干擾臨時研究結果之驗證或構成拒絕註冊有利於執委會之智慧財產權的理由。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳祺潔
副法律研究員 編譯整理
EUROPEAN COMMISSION, Commission makes software available to all to benefit businesses, innovators and areas of public interest (Dec. 8, 2021), https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_21_6649 (last visited Feb. 9, 2022).
EUROPEAN COMMISSION, Study about the impact of open source software and hardware on technological independence, competitiveness and innovation in the EU economy (Sep. 6, 2021), https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/study-about-impact-open-source-software-and-hardware-technological-independence-competitiveness-and (last visited Feb. 9, 2022).
陳怡玫，〈歐盟出資贊助開放原始碼研究〉，資策會科法所，2005年5月，https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?tp=1&d=532&no=64。
陳怡玫，〈英政府推動開源碼計劃〉，資策會科法所，2005年4月，https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?tp=1&d=527&no=64。
劉純妤，〈開源軟體與標準制定協作策略之法制研析〉，《科技法律透析》，第33卷第12期，頁47-71（2021年12月）， https://stli.iii.org.tw//legal-details.aspx?no=65&d=7336&i=9600。
科法觀點
歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
中國衛生部發布「抗菌藥物臨床應用管理辦法」長久以來，中國民眾對於抗菌藥物（如抗生素等）存有高度的依賴性，造就了國內規模龐大的抗菌藥物市場，依據中國衛生部統計，中國民眾對抗菌藥物的人均消費額幾乎是美國民眾的10倍。對此，世界衛生組織早於2011年4月7日便正式提出警告與呼籲，若中國未能控制抗菌藥物濫用的情況，很快將面臨「無藥可用」的窘境，並演變為全球人類的災難。 為扭轉前述抗菌藥物濫用狀況，中國衛生部於2012年4月24日正式發布了「抗菌藥物臨床應用管理辦法」(以下稱管理辦法)，分別對於抗菌藥物的使用及醫療院所之管理制度作了如下的完整規範： 1. 對抗菌藥物採分級管理制，分為「非限制使用級」、「限制使用級」及「特殊使用級」三類，並要求醫療院所依此分類，擬定「抗菌藥物供應目錄」，凡具有同一通用名稱者，其注射型和口服型各不得超過兩種、具有相似或相同藥理學特徵的藥物亦不得重複列入。 2. 依上述分級對抗菌藥物作臨床使用管理：「限制使用級」者，只有當發生嚴重感染、免疫功能下降合併感染，或病菌只對限制級藥物有反應時，才允許使用；「特殊使用級」者，非經醫療院所內設置的「抗菌藥物管理工作機構」同意，不得使用；惟若係為搶救生命垂危的病患或其他緊急情況下，可以越級使用，但須於24小時內補行程序。 3. 各院所必須設置「抗菌藥物管理工作機構」或專責人員，負責制定抗菌藥物管理制度、擬定「抗菌藥物供應目錄」，並建立細菌抗藥預警制度。 管理辦法將於2012年8月起正式施行，一般預料將有助於改善中國抗菌藥物濫用的現象，然用藥限制也必定衝擊現今許多對抗菌藥物產品銷售已存有高度依賴性的企業；相反地，由於管理辦法中明文將「具有抗菌作用的中醫製劑」排除於管制範圍外，或許將促成抗菌中醫藥品的發展契機，而值得持續觀察之。
日本經產省公布AI、資料利用契約指引伴隨IoT和AI等技術發展，業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題，惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下，如何締結契約成為應首要處理的課題。 針對上述狀況，日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」（データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0），隨後又設置AI、資料契約指引檢討會（AI・データ契約ガイドライン検討会），展開後續修正檢討，在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後，公布「AI、資料利用契約指引草案」（AI・データの利用に関する契約ガイドライン（案）），於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見，並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」（「AI・データの利用に関する契約ガイドライン）。 「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型，將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型（平台型）」，說明個別契約架構及主要的法律問題，並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點，希望能達成促進資料有效運用之目的。 AI篇說明AI技術特性和基本概念，將AI開發契約依照開發流程分為（1）評估（assessment）階段；（2）概念驗證（Proof of Concept, PoC）階段；（3）開發階段；（4）進階學習階段，並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明，希望達成促進AI開發利用之目的。
何謂不實施專利實體（Non-Practicing Entity，NPE）？所謂NPE依據現行學術界對於NPE的內涵認知，認為NPE係指不從事任何商品生產，亦不從事任何研發工作者。而在現行NPE的運作態樣上，其可包含兩種類型，其一，為大學和研究機構（例如：公、私立實驗室），其主要係由校內教職員或研究人員進行基礎性研究，並將研究成果授權予其他個人或組織來運用，其本身並不從事任何商品生產者；其二，係由個人或是中小型組織/團體以購買專利的方式來獲得專利權，並藉由專利權本質上的排他性特徵，以訴訟方式來控告侵害其專利權的成功商品製造者。後者，英文稱其為『Patent Troll』，中文可譯為『專利巨人』、『專利蟑螂』、『專利流氓』、『專利地痞』或『專利恐怖分子』等。其主要特徵有三項，首先，此類NPE係藉由專利取得的方式，向潛在或可能的專利侵權者（alleged infringers）收取專利授權金；第二，此類NPE並不進行任何研發活動，其亦不就其所擁有的專利來從事商品化活動或發展新型技術；第三，此類NPE投機性地等待商品製造者（industry participants）在投入不可回復鉅額投資後，始對該商品製造者行使專利侵權主張。