近期人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,而OpenAI於2023年3月所提出有關最新GPT- 4語言模型的技術報告更將此議題推向前所未有之高峰。過去OpenAI願意公布細節,係由於其標榜的是開源精神,但近期的報告卻決定不公布細節(如訓練計算集、訓練方法等),因為其認為開源將使GPT- 4語言模型面臨數據洩露的安全隱患,且尚有保持一定競爭優勢之必要。
若AI產業選擇不採取開源,通常會透過以下三種方式來保護AI創新,包括申請專利、以營業秘密保護,或同時結合兩者。相對於專利,以營業秘密保護AI創新可以使企業保有其技術優勢,因不用公開技術內容,較符合AI產業對於保護AI創新的期待。然而,企業以營業秘密保護AI創新有其限制,包含:
1.競爭者可能輕易透過還原工程了解該產品的營業秘密內容,並搶先申請專利,反過來起訴企業侵害其專利,而面臨訴訟風險;
2.面對競爭者提起的專利侵權訴訟,企業將因為沒有專利而無法提起反訴,或透過交互授權(cross-licensing)來避免訴訟;
3.縱使企業得主張「先使用權(prior user right)」,但其僅適用在競爭者於專利申請前已存在的技術,且未來若改進受先使用權保護之技術,將不再受到先使用權之保護,而有侵犯競爭者專利之虞,因此不利於企業提升其競爭力。
綜上所述,儘管AI產業面有從開源轉向保密的傾向,但若要完全仰賴營業秘密來保護AI創新仍有其侷限,專利依舊是當前各企業對AI領域的保護策略中的關鍵。
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歐洲專利局(The European Patent Office, EPO)於2019年6月27日發布《2023年戰略計畫》(Strategic Plan 2023, SP2023),協助歐盟應對網路化和全球化的世界挑戰。該戰略計畫之重點為實現專利局五大策略目標,分別為:員工參與(staff engagement)、資通訊現代化(modernisation)、品質(quality)、歐洲專利網路(European patent network)和永續性(sustainability)。 該五大策略目標分述如下: 建立一個參與性、知識性及協作性的組織:幫助員工發揮其專業領域,以及重視識別、招募和留才之方法。 進行EPO 資通訊系統的簡化與現代化:包含支持端到端的電子專利授權流程、對現有技術數據庫進一步投資、並關注亞洲相關文獻與標準。 效率化提供高品質流程與服務:確保EPO的專利審查或其他作業流程及服務維持高標準,例如建立辦公室品質管理系統(QMS)和「早期確定」計畫(Early Certainty),加速專利核准程序。 建立具有全球影響力的歐洲專利制度和網路:加強歐盟成員國與歐盟以外國家專利局之合作,並定期檢視歐洲專利局對其他國家的財務與營運支援,在加強國際參與度與成本效益之間達到平衡。 確保長期發展與永續:歐洲專利局擬建立觀察站(Observatory)作為一提供利害關係人進行討論和分析的平台。該平台將為減少碳排放、降低能源消耗、降低紙張消耗以及減少使用塑膠等訂定明確長期目標。
美國國會提出打擊專利蟑螂的研究報告專利蟑螂(Paten Troll)與非專利實施實體(Non-Practicing Entity, NPE)乃係本身不進行任何生產製造或產品銷售,藉由購買專利權(少數亦自行研發),以專利授權或專利訴訟為主要手段,對其他公司啟動專利攻擊,進而收取授權金或賠償金為營利目標之公司總稱。NPE約自2001年開始出現迅速成長,2011年因NPE專利訴訟與授權所造成的花費高達290億美金,較2005年的70億美金成長400%,而其中僅有不到25%是用於研發創新,超過25%用於訴訟。 美國國會智庫機構,國會研究處(Congressional Research Service, CRS)於今年(2012)8月20日發表「專利蟑螂爭議概要」(An Overview of the "Patent Trolls" Debate)研究報告,分析專利蟑螂的行為及其影響,並提出改善方法及建議: 一、建議限制資訊科技的專利保護,然而此舉可能違反WTO下TRIPS之規定(Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights)。 二、許多專利蟑螂與NPE利用專利申請得提出延續案(Continuation),延長專利審查的保密期間。使得他公司可能在不知情下使用該專利而造成侵權。因此建議取消申請中專利提出延續案,並適度公開申請中專利案資訊。 三、限制專利蟑螂與NPE申請美國ITC(International Trade Commission)的禁制令,取消專利推定效力,或改變專利授權金計算方式等。 四、縮短專利權期間或增加專利之維持費。 五、仿效商標法上放棄(abandonment)/怠於行使(laches)商標權之抗辯,對於長期未實施之專利,原告需負舉證責任,證明其有進行該專利之研發、商品化或授權。 六、建議專利轉讓或授權皆應強制公開,以促進市場效率。
談服務貿易總協定下我國服務業研發補貼措施之國民待遇問題 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。