美國著作權局拒絕人工智慧創作品之著作權申請
2022年2月14日，美國著作權局（US Copyright Office）所屬之著作權審查委員會（Copyright Review Board），做出一件人工智慧（AI）創作作品不得申請著作權登記之決定，並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。
本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記，Stephen將Creativity Machine列為作者，並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條（b）項的受雇著作原則（work for hire）取得前述作品之所有權，且得為此作品申請著作權登記。然而，Stephen提出的申請沒有成功，著作權局認為依著作權法及相關判例，非出自於人類所作之作品不應受著作權保障，而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後，著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定，除重申僅人類之作品得受著作權保障以外，更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約，故無受雇著作原則適用之可能。此外，著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權，並非作品是否得以受著作權保障之指標。
Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護，除上述著作權外，其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人，並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利，而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。
江佳芸
副法律研究員 編譯整理
U.S. Copyright Office Review Board, Re: Second Request for Reconsideration for Refusal to Register A Recent Entrance to Paradise (Correspondence ID 1-3ZPC6C3; SR # 1-7100387071), Feb. 14, 2022, https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/a-recent-entrance-to-paradise.pdf (last visited Mar. 14, 2022).
Jessica Newman, Art in the Age of Mechanical Creation: U.S. Copyright Office Denies Registration for Work Created by Artificial Intelligence, Mar. 4, 2022, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=37dd7b0a-0317-4d68-bc9f-f17b264c81e0 (last visited Mar. 14, 2022).
美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞（prompt）範本、審查規則、標注規範等資料，被認為可構成營業秘密之首例案例。 據查，中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例，其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間，負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料；其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司，嗣後將A企業AI模型之專屬提示（prompt）範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司，用於開發同類AI模型。 經該案產業專家論證，上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案，符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施（中國大陸稱：非公知性、商業價值及保密管控）等要件，因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約，故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為，並裁罰人民幣35萬元；B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。 本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件，顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞（prompt）、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊，如符合營業秘密要件，亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言，除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外，亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊，並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此，資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧（AI）應用之TIPS管理指引》（草案），指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外，使用AI輔助工作時，亦可參照指引，將AI智財風險納入既有智財管理機制，如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等，以強化AI應用情境下之智財風險管理。。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/）
何謂日本「尖端大型研究設施」？所謂「尖端大型研究設施」，系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》（特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律）中，由國立研究法人所設置，並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關，或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備，並於該研究領域中進行多樣化研究之活用，以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施，其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施，與特定超級電腦設施，亦即超級電腦「京」，以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施；以SPring-8為例，該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等，供欲使用該設施之研究人員參考。
奈米科技之前瞻性規劃－以美國推行綠色奈米為中心 「自動駕駛車(self-driving car)」可否合法上路?「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具，透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路，並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類：「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」，全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種，科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始，美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規，而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行，其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車，但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻，Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統，期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。