美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。
本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。
本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
京都議定書實施後,號稱最乾淨能源的核電,反而有利於環境;而台灣燃煤電廠密度列世界前茅,是否有必要再檢討「非核家園」政策,值得觀察。 調查顯示,美國除了將要提前除役的核電廠延役外,芬蘭、韓國、日本都有建新核電廠的計畫,中國大陸更將以一年一座核電的速度,持續到 2020 年,美國奇異公司、法國、甚至韓國都有意分食這塊大餅,就連台灣反核的師法對象德國,都有改弦易轍的打算。 另外,根據國際原子能委員會推估, 2020 年前全球將有超過 60 座的核電廠上線運作,將全球核電廠的數量推升到 500 座,這些核電廠大多分布在亞洲。 目前台灣燃煤發電廠密度名列世界前茅,不論是二氧化碳及汞汙染都十分嚴重,面對京都議定書,燃煤電廠勢必不能再增加,不必將核能發電排除在未來選項中。面對京都議定書所造成的新論點,及國際能源不斷上漲的新趨勢,台灣在六月份全國能源會議中該訂定新的能源比例,不必特別排除核能發電,並發展再生能源,另外,在鼓勵汽電共生政策中,該特別鼓勵天然氣電廠,以減少燃煤電廠比例不斷上升。
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.
韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險韓國以「生成式人工智慧著作權指引」提醒著作權侵權風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年05月15日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵,但大數據和機器學習技術的快速發展,人工智慧(以下簡稱AI)已成功應用於許多內容生成,大幅推進圖像、影音、文本的識別、處理、分析、甚至生成等創作成本,但從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,均存在可能侵權或被侵權的風險。如何衡平考慮著作權人和使用者立場,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統,已成為各國必須思考因應重要課題。 壹、事件摘要 韓國文化體育觀光部的著作權委員會於2024-01-16發布「生成式人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」[1],這份指引的目的是希望對涉及生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的各方(AI業者、著作權人、AI使用者)提供有關著作權的注意事項。因為韓國文化與著作權主管機關認為,雖然隨著人工智慧技術的迅速發展,在各個領域的應用為經濟和社會利益產生許多助益,但也出現了一個無法預測的環境,影響到著作權產業和創作活動的各個方面;有人將生成式AI用作創作工具,同時也有人擔心生成式AI可能帶來的經濟損失和就業威脅等問題。因此,韓國著作權委員會成立了由學界、法界和技術界專家以及利害關係人組成的「AI-著作權制度改善工作小組」,於2023年2月成立,以審查生成式AI引發的著作權問題並尋找應對方法,並根據該工作小組的討論而編寫提出該指引[2]。 貳、重點說明 該指引從實現生成式AI而建立基礎模型開始,到AI產出物的生成,聚焦於可能引發法律爭議的數據學習和AI產出物生成部分,從現行著作權法的角度說明AI業者、著作權人和AI使用者需要了解的內容。同時為幫助理解,亦納入介紹目前提供的生成式AI案例以及相關的國內外立法趨勢。但該指引特別說明其發布並非為提供其國會正在討論的著作權法修訂方向,而是為了在未來通過進一步的討論、研究和意見徵求過程等,制定出合理的解決方案,並透過制定衡平考慮著作權人和使用者立場的著作權法律制度,促進人工智慧技術發展和相關產業發展,同時努力營造尊重人類創作活動的著作權生態系統[3]。 該指引架構主要分為五大主題[4],同時提供問答集與附錄參考資料。五大主題分別為: 一、生成式AI技術與著作權(생성형 AI 기술과 저작권)[5]:從著作權角度看生成式AI技術,說明生成式AI技術的意義和應用案例。 二、對AI經營者的指導(AI 사업자에 대한 안내사항)[6]:包括生成式AI的學習階段的風險、AI產出物的生成階段的風險、建議採取防範措施以區別AI產出物與人類創作物。例如人工智慧業務經營者在提供相關服務時,確保不會產生與現有作品相同或相似的人工智慧輸出;該指引並建議參酌韓國2023 年 5 月提出的《內容產業振興法》修正提案(法案編號2122180)[7]規定,於人工智慧產出內容中應標示係採用人工智慧技術製作[8]。 三、對著作權所有人的指導(저작권자에 대한 안내사항)[9]:在AI學習階段應考慮的事項、防止AI產出物侵犯著作權的建議。該指引特別建議如果著作權人不希望其作品用於人工智慧學習,可以透過適當方式表達反對,以防止作品被用於人工智慧學習;即使著作權人後來得知自己的作品被用於人工智慧學習,亦可適當地採取技術手段來防止,以避免放任使用產生默許的問題。包括使用例如“Glaze”、“Photo Guard”等此類新的防止技術。 四、對AI使用者的指導(AI 이용자에 대한 안내사항)[10]:提醒注意生成式AI使用可能涉及的著作權侵犯情況,並說明在研究、教育、創作等領域的倫理和政策考慮。例如,提醒使用者將現有作品原樣輸入提示視窗或輸入誘導創作相同或相似作品的文字,從而創建與現有作品相同或相似的人工智慧輸出,然後將其發佈到平台上的方法,將存有侵權風險。即使是用人工智慧學習歌手聲音而重新創作或產生現有歌手的歌曲,也會涉及重製或輸入侵權資料的疑慮。同時,對學術研究或投稿,該指引特別建議在論文等中引用生成人工智慧撰寫的文章之前檢查其來源,並標註特定段落是以什麼人工智慧工具與指令所生成。 五、AI產出的著作權登記(AI 산출물과 저작권 등록)[11]:與AI產出物相關的著作權爭議、AI產出物是否可以登記著作權、有關AI產出物著作權登記的國內外案例、登記時應注意的事項等。該指引強調對於不能被視為在任何表達行為中做出人類創造性貢獻的人工智慧輸出,不可能進行著作權註冊。但在人類以創意方式進行修改、增加等“額外附加工作”(추가 작업)的情況下,該額外工作的部分才會被認定為具有著作權屬性,可以進行著作權登記。但是,著作權註冊的效果僅限於附加的部分(추가 작업한 부분)[12]。 另該指引在問答集中主要釋疑相關疑義,例如:為什麼AI的學習會涉及著作權問題?如果無法確定AI學習所使用的作品的權利人,AI業者如何獲得合法使用權?個別提示用於製作AI產出物也受著作權保護嗎?AI產出物是否無法受到著作權法保護?等等韓國文化與著作權主管機關認為常見或已出現爭議的案例,並依其現行法令或見解趨勢,提供主管機關的看法或解答。 此外,為協助其讀者更深入了解人工智慧的原理、爭議與國際發展趨勢,該指引並精要的整理出下述主題,包括:使用人工神經網絡進行學習的過程、生成式AI相關訴訟和著作權爭議、國內外AI相關應對情況、國內廣播公司和新聞機構有關AI學習資料取得的政策條款等補充明,做為該手冊的附錄資料。特別是其所整理之政策條款,顯示韓國新聞媒體已著手因應被用於AI訓練、學習與內容產生的風險。 參、事件評析 綜觀韓國文化體育觀光部的著作權委員會發布「生成式人工智慧著作權指引」可以看出,韓國認為生成式人工智慧在文創領域的議題,目前較為迫切需要處理的是創作人的著作權於AI訓練時被侵權,與創作時運用AI的侵害他人權利的風險,以及AI生成內容的識別與可保護範圍的界定,但促進人工智慧技術發展和相關產業發展,均為韓國關切議題;AI在未來如何衡平考慮著作權人和使用者立場尚待研析建立共識並透過國會立法修正著作權法律制度。 因此,該手冊除提供AI的技術背景說明外,並強調該指引並非修法政策的官方說明,同時以如何降低風險與維護權益的角度,提醒生成式人工智慧(Generative AI)產出過程中的AI經營者、著作權人、AI使用者,提供有關著作權的注意事項與例如防制技術運用、標註AI生成等預防措施。同時為再進一步幫助理解,除風險說明外並以問答方式強化重點提示,並舉相關媒體的AI訓練資料提供政策實例供參考,內容本身精要但附錄細節說明詳盡,但對於未必了解著作權法令的文創領域從業人員而言,內容簡明且建議措施直接具體,值得我國主管機關訂定相關指引之參考。 [1]「生成型人工智慧著作權指引(생성형 AI저작권안내서)」,檔案下載https://www.copyright.or.kr/information-materials/publication/research-report/view.do?brdctsno=52591#(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [2]詳前註指引之前言,頁6~7。 [3]同前註。 [4]其中尚有第六主題說明未來的法令整備規劃,此部分較屬政策措施方向,較非指引重點,故本文此處未予列入說明重點。 [5]同前註指引,頁7。 [6]同前註指引,頁15。 [7]去年5月,國會文化體育觀光委員會委員長李相憲提出了《內容產業振興法》的部分修正案,其中包括對人工智慧製作的內容強制貼上人工智慧標籤。該修正案目前正在國民議會審議中。https://www.4th.kr/news/articleView.html?idxno=2056520,(最後瀏覽日:2024/05/25)。 [8]同前註1指引,頁21。 [9]同前註1指引,頁23。 [10] 同前註1指引,頁29。 [11]同前註1指引,頁39。 [12]同前註1指引,頁41。