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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2020年2月28日梵諦岡教宗與兩大科技巨頭IBM及微軟聯合簽署「羅馬呼籲AI倫理道德」文件,支持制定人工智慧(AI)發展倫理與道德規範,並特別呼籲應針對臉部辨識等侵入性技術進行監管。在聯合文件上特別提及臉部識別技術潛在之濫用風險,例如警察會使用臉部辨識系統調查犯罪行為、《財富》500強公司使用AI審查求職者,這兩個例子均具有潛在且高度之風險,使用不正確或是具有偏見之AI判斷均可能會造成傷害。誠如方濟各在致辭中說:「人工智慧記錄個人資料,並使用於商業或政治目的,而且通常是在個人不知情之情況下,這種不對稱,將使少數人了解我們的一切,但我們卻對他們一無所知,這將使批判性思維和對自由的自覺變得遲鈍,不平等現象急遽擴大,知識和財富在少數人手中累積,將對民主社會構成重大風險。」 此次會議希望在國家與國際層面上共同努力促進AI道德規範,並根據以下原則來發展和使用人工智慧。第一,良好的創新:人工智慧系統必須是可理解得,並且在包容性方面必須考慮到所有人的需求,以便每個人都能受益。第二,責任:設計和實施人工智慧者必須承擔責任和保持透明度。第三,公正性:避免根據偏見進行創造或採取行動,從而維護人類平等和尊嚴。第四,可靠性:人工智慧系統必須能夠可靠的運行。第五,安全和隱私:人工智慧系統必須安全運行並尊重用戶的隱私。 目前尚不清楚其他技術公司是否會簽署該文件,以及簽署人將如何實施,但教宗與兩大科技巨頭史無前例的合作,為人工智慧未來發展方向提供遠見卓識,能更加深入的去思考AI的道德意涵以及它將如何與人類更好的合作、互動,互利共生,相輔相成。
美國OMB發布M-26-04備忘錄,確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget,以下簡稱OMB)在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄(以下簡稱本指引),目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」(Preventing Woke AI in the Federal Government)。本指引闡述「追求真相」(Truth-seeking)、「意識型態中立」(Ideological Neutrality)兩大「無偏見AI原則」(Unbiased AI Principles),並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型(LLM)時,必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定,本指引要求聯邦機構在進行採購時,應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料(如模型權重),而是採取以下兩層級的資訊揭露架構: 1. 基本透明度要求(Minimum Threshold for LLM Transparency) 各機構於招標階段,應要求供應商提供以下資訊: (1) 可接受的使用政策:界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡(Model, System, and/or Data Cards):包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制:包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻(Threshold for Enhanced LLM Transparency) 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中,則需獲取更深入的開發與運作資訊,例如: 1. 預訓練和後訓練(Pre-Training and Post-Training):如影響產出事實性(factuality)的活動、系統提示詞(System Prompts)、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估:針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制(Enterprise-Level Controls): 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改:非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策,並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是,本指引引入了「實質性要求」(Materiality Requirement),即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施,將構成合約違約之重要事由,機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容,係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件,OMB利用聯邦政府龐大的購買力,在採購合約中確立供應商的「透明度義務」,OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿,更可能發揮示範效應,將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門,轉化為產業的最佳實踐標準。
中國大陸修訂《中華人民共國對外貿易法》,提高國際貿易機制參與、推動貿易管制與反制措施,以強化其對外貿易影響力中華人民共和國第十四屆人民代表大會常務委員會第十九次會議,於2025年12月27日通過《中華人民共國對外貿易法》的修訂,本次修訂將自2026年3月1日起實行。《中華人民共國對外貿易法》於1994年施行,並經歷2004年、2016年及2022年三次修訂。2025年《中華人民共國對外貿易法》的修訂(以下稱2025修訂版本),除應對中國擴大的對外貿易規模與數位貿易、綠色貿易等新型態的貿易模式之外,2025修訂版本提高中國於國際貿易規則及協議參與程度,同時加強了中國回應他國關稅、進出口等貿易限制時,可運用的反制措施,企圖達到提升中國對外貿易影響力之目標。 2025年的修訂重點如下: 1.於立法目的說明,除推動國家發展及貿易之外,亦要求強化國家安全、維護國家主權。 2.新增有關強國貿易建設推動、國際貿易制度參與提升、對境外個人、組織實施貿易與服務限制、新型態的貿易模式應對等條文。 3.針對跨境服務貿易實行負面清單管理,於侵害中國主權、安全、發展利益之個人或組織,可透過進出口限制等方式作為反制手段。 4.擴大貨物與技術進出口限制事由(如增加概括條款),及對外貿易經營者增設資料安全、海關監管等義務。 5.提升法律責任的彈性,取消部分罰款最低金額門檻,但同時提高罰款上限至50萬人民幣,並增加海關、外匯、金融機構等管制措施,以加強執法力度。
美國參眾兩院提出嚴禁專利藥廠簽訂授權學名藥協議系列法案美國過去透過Hatch-Waxman Act之立法,建立起「簡易新藥申請」(Abbreviated New Drug Application,ANDA)制度,促使學名藥廠開發學名藥後,能較迅速地通過藥品查驗登記,且首家獲得ANDA上市許可的學名藥廠還可享有180日的市場專屬保障;但是,專利藥廠近年卻設計出授權學名藥(Authorized Generic Drug)、原廠學名藥(Rebranded Generic Drug)和專利與學名藥訴訟和解協議(Brand-Generic Litigation Settlement)等智慧財產權管理策略,用以瓜分專利到期後的學名藥市場。 為了矯正此種實務發展,今(2007)年初美國參眾兩院先後提出內容一致的「公平處方藥競爭法案」(Fair Prescription Drug Competition Act, S.438)和「修正聯邦食品藥品化妝品法禁止授權學名藥上市法案」(To amend the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act to prohibit the marketing of authorized generic drugs, H.R.806),禁止專利藥廠自行或間接製造銷售原廠學名藥,或是授權第三人製造銷售授權學名藥,企圖透過立法方式,確保首家提出ANDA的學名藥廠,在其所獲180日市場專屬期間內,不會因專利藥廠利用推出原廠或授權學名藥之策略而稀釋掉該學名藥的市佔率。但本法案未禁止專利藥廠與獲得市場專屬保護的學名藥廠簽訂類似協議;假使該學名藥廠經商業判斷後寧願與專利藥廠簽訂協議,僅需依現行規範將該協議通報FTC和司法部即可。 美國參議院亦提出「保護可負擔學名藥取得法案」(Preserve Access to Affordable Generics Act, S.316),禁止專利藥廠直、間接簽訂給予ANDA申請者任何對價(不限金錢)且要求其不得研發、製造、銷售或販賣該學名藥之專利侵權訴訟和解協議;例如專屬給付和解協議(Exclusion Payment Settlement)、逆向給付和解協議(Reverse Payment Settlement)等。