歐盟執委會(European Commission, EC)於2022年11月29日發布「無人機戰略2.0」(Drone Strategy 2.0),以全球最先進的歐盟無人機操作與設置技術安全框架為基石,為歐洲無人機市場設定發展願景,並闡述歐洲在大規模擴展商用無人機的同時,將如何提供產業新契機。
歐盟除以無人機交通監管系統計畫(U-SPACE)進行政策推動外,為擴張歐洲無人機市場,歐盟執委會提出「創新空中移動」(Innovative Air Mobility, IAM)與「創新空中服務」(Innovative Aerial Services, IAS)等2項新概念。前者包括國際、地區與城市空中移動(Urban Air Mobility, UAM)概念,期待以定期載客服務實現最終全自動化、有效整合並補充既有運輸系統與服務,以及提出有助於改善交通運輸系統碳排放的去碳(decarbonisation)替代方案。此外,透過廣泛布建並整合地面與空中基礎設施,將使UAM成為未來城市複合式智慧移動生態系統(multimodal intelligent mobility ecosystem)之一部;而後者則涉及無人機多元應用,諸如緊急服務、測繪、巡檢、偵查與物流運輸,抑或最終實現全自動化空中計程車(Air Taxis)等創新應用型態,期待相關應用於2030年成為歐洲日常生活的一部份。
為實現上述願景,歐盟提出「建立聯盟無人機服務市場」與「加強歐洲民用、安全與國防產業能力與綜效(synergies)」等兩項目標,其中涵蓋十大領域(例如:改善空域能力、促進航空作業、發展IAM、提供資金與融資、確立關鍵技術模組化(critical technology building blocks)),並從中啟動十九項攸關操作、技術與財務的關鍵行動(例如:建立支持在地利害關係人與產業落實永續的IAM線上平台、推動通用標準、採用反制無人機系統(C-UAS)、協調共同方法以提供無人機操作所需之無線電頻譜等),為未來無人機空域與市場,建立妥適的監管與商業環境,並加強無人機營運商、無人機製造商、國防部門、反制(counter)無人機,以及U-SPACE等有關無人機價值鏈(value chain)就不同環節上之效率。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年05月31日 過去,醫療科技公司僅專注於開發針對醫療問題的硬體解決方案,近年這些企業則致力於轉型開發收集及利用大量病人、資料提供者資料之產品,而轉變成資料平台公司,而更可以全面了解病人及客戶生活習慣及健康狀況。 其中許多解決方案均利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及機器學習(Machine Learning, ML),相較傳統上研發成果多為硬體設備,現今則轉變成出現大量軟體解決方案,保護研發成果之方式將發生改變,如何選擇合適的智慧財產權保護研發成果成為企業重要課題,此亦影響企業如何做智慧財產布局及擬定公司相關經營策略,因此建議企業——尤其是開發醫療資訊平台之醫療科技公司,特別是致力於開發醫療器材軟體(Software as a Medical Device, SaMD)、醫療設備嵌入式軟體(Software In a Medical Device, SiMD)及應用於醫療技術中的人工智慧等新興領域時可以參考以下提供之思考方向選擇對於企業發展最適切之智慧財產權保護態樣。[1] 研發成果如欲獲得專利保護,該發明必須係獨一無二且可以傳授的——即人們不能將自然發生或不可再現的事物申請專利,因為發明需透過專利以清楚的方式概述,並明確定義專利內容,並向公眾揭露,以便於申請人取得專利、並於專利期限屆滿後(專利保護期限因各國法規、專利類型而將有所不同,建議企業應了解欲布局之國家相關法規規定,如台灣之發明專利[20年]、新型專利[10年]、設計專利[15年]),使大眾得藉以實施該技術內容。[2] 在美國,專利係由美國專利商標局賦予所有權人於一定期間內壟斷其發明之權利,即美國聯邦法律更使專利所有權人在專利權效期內得以禁止他人於該期間內於美國製造、使用、銷售或進口至美國這項已獲得專利保護之發明,此給予專利權人一個得以建立一個阻止他人進入市場的巨大障礙,可防止競爭及保護專利權人可以自由實施該權利。[3] 因專利有上述特性,文章作者建議,如裝置(device)、該裝置使用之軟體,對於從事新藥開發之藥廠,於保護新穎成分(New Chemical Entities)、相關之治療方法及人工智慧相關發明較適合以專利保護。[4] 營業秘密係指資訊擁有者已盡合理努力保密,且不為公眾所周知或非可被公眾輕易探知而具有獨立經濟價值的,任何形式及類型之資訊。合理努力可能包括(但不限於),要求員工簽署保密協議、定期提醒員工其負有保密義務(如:針對職務不同/所從事不同工作之員工,保密義務內容、程度、時間是否有所不同?)、踐行必要而知悉(need to know) 原則(如:執行不同工作之人員是否可互相存取各自的資料? 抑或僅能存取自己工作所需之資料?)、佈署IT安全措施或辦公室安全措施之狀況(如:是否有門禁?資料如有異常存取狀況時是否有示警機制?)並須即時調查及採取行動打擊涉及盜用營業秘密之行為(如:是否有相關通報不當使用營業秘密之管道及監控機制?)[5] 在美國,傳統上營業秘密之保護是結合各州法律而成,除了紐約州及北卡羅萊納州以外,所有州都頒布了其特有版本的《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act, UTSA)——係一項1979年頒布的統一法案。於2016年,國會又頒布了《保護營業秘密法Defend Trade Secrets Act, DTSA》,該法案保障當事人於聯邦法院提起營業秘密訴訟之權利,且只要促進犯罪行為之行為發生於美國,當事人即可於國外進行訴訟,此外,《統一營業秘密法》中規定營業秘密包含公式、模式、彙編、程式、設備、方法、技術或過程。而依《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA),營業秘密可為任何形式,無論係以物理、電子、圖形、攝影或書面形式儲存、編輯或紀錄之財務、商業、科學、科技、經濟或工程資訊均為營業秘密之範疇,因此,營業秘密之適用範圍較廣,於美國甚至抽象之想法均可受營業秘密保護。[6] 與僅提供有限保護期限之專利有別,如欲獲得營業秘密之保護,僅需資訊持續保密並存在並持續存有價值,該資訊即會持續受到營業秘密保護並擁有無限的有效期限,亦即,只要該資訊仍為秘密,即受到營業秘密之保護。如:可口可樂已將其配方作為營業秘密保護了130多年之久。惟與專利不同的是營業秘密一但被公眾周知或得以透過適當方式獨立開發(如競爭對手自己獨立開發而產出之資訊),就將失去營業秘密之保護。[7] 因為營業秘密之特性,諸如蛋白質結構、客戶清單、機器學習演算法、原始碼、化學製程參數(如:會產生化學反應之溫度或壓力)、甚至是醫療科技公司近年致力經營的人工智慧領域所產出的人工智慧、新的模型訓練方法、優化模型參數、消極專有技術(如:不該做什麼)。[8] 惟選擇專利抑或營業秘密之方式保護其研發成果將視企業的業務為何決定,如缺乏透明度之產業可能較適合以營業秘密方式保護,而非專利。例如:網路安全公司可能傾向於營業秘密保護,因為申請專利揭露其機密安全演算法可使競爭對手開發競爭產品或使駭客進行量身訂製之攻擊。相較之下,製造容易檢測、針對消費者之電子產品之企業更依賴專利保護,製造具有行業標準化品質之產品之企業亦是如此。[9] 總體而言,是否容易被逆向工程將會是決定以專利或營業秘密保護之關鍵性調查方式。因申請專利必須揭露細節事項,將對廣泛保護資料為基礎之軟體(且有使用人工智慧或機器學習)較具挑戰性,故專利較適合保護裝置(device)及會相互作用之實體產品和軟體。而營業秘密則要求資料所有人無限期地維持秘密性,亦須注意自己的想法獲得他人關注時遭仿效之風險,故較適合造價高或難以仿效的軟體、製造方法或產品。[10] 而對於生技醫療公司而言,其應考量使用混和策略以保護人工智慧相關之創新,如:專有之原始和訓練資料、模型之優化參數、將專有技術用於訓練模型及其他難以進行逆向工程之人工智慧相關的此類機密資訊,可能較適合用營業秘密保護,同時該技術的其他方面,如人工智慧系統或使用其開發之藥物則可透過專利保護。[11]惟不論企業決定要將該資訊做為營業秘密保護或申請專利保護,企業對於研究人員發表相關資訊的行為均應審慎評估,避免因揭露而喪失專利之新穎性或營業秘密之秘密性的情形。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Kristin Havaranek, Martin Gomez, Matt Wetzel, Steven TJoe & Stephanie Philbin, Top 5 IP Considerations for Medtech Companies Transitioning To Data-enabled Product Solutions (2023), https://medcitynews.com/2023/01/top-5-ip-considerations-for-medtech-companies-transitioning-to-data-enabled-product-solutions/ (last visited June 1,2023). [2]John Quinn, Protecting Inventions Through Patents and Trade Secret (2023), https://www.newsweek.com/protecting-inventions-through-patents-trade-secrets-1788352 (last visited May 30, 2023). [3]Id. [4]Charles Collins-Chase, Kassanbra M. Officer & Xinrui Zhang, United States: Strategic Intellectual Property Considerations For Protecting AI Innovations In Life Sciences (2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1276042/strategic-intellectual-property-considerations-for-protecting-ai-innovations-in-life-sciences (last visited May 30, 2023) [5]Id. [6]John Quinn, supra note 2. [7]Id. [8]Collins-Chase et al., supra note 4. [9]John Quinn, supra note 2. [10]Havranek et al., supra note 1. [11]Collins-Chase et al., supra note 4.
全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。
美國白宮發布兩則行政命令,旨為強化美國於量子資訊科學與技術之技術優勢,並推動關鍵技術部署與商業化,以因應相關威脅美國白宮於2026年6月22日發布總統行政命令第14412號《強化國家因應先進密碼攻擊能力》(Securing the Nation Against Advanced Cryptographic Attacks)及第14413號《推動下一代前沿量子技術創新布局》(Ushering in the Next Frontier of Quantum Innovation),旨為強化美國量子資訊科學與技術之技術優勢,推動量子運算、量子感測及量子網路之部署與商業化,並加速導入後量子密碼學(Post-Quantum Cryptography, PQC),以因應相關威脅。 總統行政命令第14412號聚焦於PQC遷移,推動聯邦資訊系統遷移至國家標準與技術研究院核准之PQC聯邦資訊處理標準,並協助關鍵基礎設施所有者及營運者完成轉換。並要求各機關指定PQC遷移負責人,另就高價值資產及高影響系統制定遷移計畫,分別於2030年12月31日前及2031年12月31日前完成其於金鑰建立及數位簽章方面採用PQC。此外,要求將PQC納入《聯邦採購法規》(Federal Acquisition Regulation)與承包商管理架構中。 總統行政命令第14413號要求更新《國家量子戰略》(National Quantum Strategy),包含促進商業化與部署、支持關鍵技術生態系,以及建立合作關係;並設立量子電腦應用開發與科學研究計畫(Quantum Computer for Application Development and Discovery Science),推動量子感測、量子網路及供應鏈生態系發展,同時透過投資限制、貿易管制及技術保護措施等方式,保護敏感技術。 整體而言,前述兩項行政命令分別自PQC遷移、關鍵基礎設施與聯邦採購制度,以及QIST之研發、供應鏈、人才、技術保護與國際合作等面向,建構美國因應量子技術競爭與資安風險之政策架構。
澳洲新南威爾斯州議會通過《2026年工作健康與安全(數位工作系統)法案》澳洲新南威爾斯州(New South Wales)議會於2026年2月12日通過《2026年工作健康與安全(數位工作系統)修正法案》(Work Health and Safety Amendment (Digital Work Systems) Bill 2026,以下簡稱本法案),並於同月18日獲御准(Royal Assent),以防範人工智慧在工作場所中對受雇者可能造成的職業安全危害。本次修正為澳洲州政府首次將數位工作系統納入《工作健康與安全法》規範框架之立法,明確要求雇主妥善管理人工智慧及其他數位工作系統對員工所帶來的安全風險;此次修法草案概述如下: 首先,就規範客體之界定而言,本次修法於第4條新增「數位工作系統」(digital work system)之定義,指演算法、人工智慧、自動化系統或線上平台。 其次,本次修法重點之一為主要注意義務之擴張。新南威爾斯州《工作健康與安全法》第19條第一項原即明定,事業單位對勞工之健康與安全,在合理可行的範圍內負有主要注意義務(primary duty of care);同條第19條第3項第c款則進一步規定,事業單位應在合理可行的範圍內,為勞工提供並維持安全的作業系統(safe systems of work)。本次修法於前揭基礎上,於母法第19條第3項新增第c1款,要求事業單位在合理可行的範圍內,確保勞工之健康與安全不因該業務或事業單位「使用數位工作系統」而受到危害。再者,新增之第21A條亦明定,凡經營涉及數位工作系統之事業單位,均需在合理可行的範圍內,確保勞工之健康與安全不因該事業單位透過「數位工作系統」進行「工作分配」(the allocation of work)而面臨風險。此項擴張之核心意義,在於將數位系統所衍生之職場危害明文納入法規框架,將原本僅賴概括性規定涵攝之情形予以類型化,使雇主注意義務之射程更為清晰。傳統作業系統與新興「數位工作系統」(digital work systems)均明確落入規範範疇,部分原本遊走於灰色地帶之邊緣案例,亦得據此獲得更明確之法律保護。 進一步就前述之風險態樣類型化而言,修正後之第21A條第2項明定,營運業務或事業之人必須考量使用數位工作系統分配工作,是否會導致以下風險:(一)對業務或事業中的勞工(workers at work in the business or undertaking)造成過度或不合理的工作負荷;(二)採用過度或不合理的指標,對業務或事業中的勞工進行績效評估與追蹤;(三)對業務或事業中的勞工實施過度或不合理的監控或監視;(四)在業務或事業的經營過程中,做成違法的歧視性行為或決策。上開四項風險類型,實已涵蓋當前AI演算法管理(algorithmic management)所衍生之主要爭議。 最後,本次修法後,依第117條及118條規定,持有「工作健康與安全進入許可證」(work health and safety entry permit)之人員有權進入工作場所,就疑似違規情事檢查相關數位工作系統,而相關事業單位對此負有提供合理協助(reasonable assistance)之義務;主管機關則應就上開合理協助之行使訂定並於官方網站公告相關指引,以資遵循。 綜上,新南威爾斯州本次修法之特色,在於同時就「實體義務」、「執法配套」與「規範動態檢討」三個層次,完整建構數位工作系統之職業安全規範框架。新南威爾斯州之立法經驗,就規範客體之類型化、雇主注意義務之具體化,以及與國際規範接軌之機制設計,均可作為我國未來修法及主管機關訂定相關指引時之重要參酌。